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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Deep-Learning and HPC to Boost Biomedical Applications for Health

Projektbeschreibung

Hochleistungsrechnen und Big Data für biomedizinische Anwendungen

Das sogenannte „vierte Paradigma“ der Wissenschaft basiert auf der Vereinigung von Hochleistungsrechnen und Big-Data-Analysen. Es wird die wissenschaftliche Forschung und Innovation im Bereich Gesundheit mit großer Wahrscheinlichkeit immens voranbringen. Das EU-finanzierte Projekt DeepHealth wird biomedizinische Anwendungen mit Hochleistungsrechenkapazitäten ausstatten sowie breite und kombinierte biomedizinische Datensätze mit Deep Learning durchdringen, um neue, wirksamere Methoden für Diagnose, Überwachung und Behandlung von Erkrankungen zu ermöglichen. Entwickelt wird eine belastbare und skalierbare Struktur für die gemeinsame Umgebung von Hochleistungsrechnen und Big Data, die auf zwei neue Bibliotheken zurückgreift: die European Distributed Deep Learning Library (EDDLL) und die European Computer Vision Library (ECVL). Sobald die Struktur validiert wurde, können an ihr Modelle trainiert und Trainingsdaten aus verschiedenen medizinischen Bereichen bereitgestellt werden.

Ziel

Health scientific discovery and innovation are expected to quickly move forward under the so called “fourth paradigm of science”, which relies on unifying the traditionally separated and heterogeneous high-performance computing and big data analytics environments.
Under this paradigm, the DeepHealth project will provide HPC computing power at the service of biomedical applications; and apply Deep Learning (DL) techniques on large and complex biomedical datasets to support new and more efficient ways of diagnosis, monitoring and treatment of diseases.
DeepHealth will develop a flexible and scalable framework for the HPC + Big Data environment, based on two new libraries: the European Distributed Deep Learning Library (EDDLL) and the European Computer Vision Library (ECVL). The framework will be validated in 14 use cases which will allow to train models and provide training data from different medical areas (migraine, dementia, depression, etc.). The resulting trained models, and the libraries, will be integrated and validated in 7 existing biomedical software platforms, which include: a) commercial platforms (e.g. PHILIPS Clinical Decision Support System from or THALES SIX PIAF; and b) research oriented platforms (e.g. CEA`s ExpressIF™ or CRS4`s Digital Pathology). Impact is measured by tracking the time-to-model-in-production (ttmip).
Through this approach, DeepHealth will also standardise HPC resources to the needs of DL applications, and underpin the compatibility and uniformity on the set of tools used by medical staff and expert users. The final DeepHealth solution will be compatible with HPC infrastructures ranging from the ones in supercomputing centers to the ones in hospitals.
DeepHealth involves 21 partners from 9 European Countries, gathering a multidisciplinary group from research organisations (9), health organisations (4) as well as (4) large and (4) SME industrial partners, with strong commitment towards innovation, exploitation and sustainability.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

IA - Innovation action

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) H2020-ICT-2018-20

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

NTT DATA SPAIN, SL
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 314 980,14
Adresse
CAMINO FUENTE DE LA MORA 1
28050 Madrid
Spanien

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Region
Comunidad de Madrid Comunidad de Madrid Madrid
Aktivitätstyp
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 059 567,48

Beteiligte (24)

Mein Booklet 0 0