Proyecto CICyT TIN2006-08114

DISEÑO DE UN SISTEMA DE APOYO A LA DECISION PARA ONCOLOGIA CLINICA, BASADO EN METODOS AVANZADOS DE SOFT-COMPUTING Y VISUALIZACION

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DURACION:

Del 1 de octubre de 2006 al 30 de septiembre de 2009

INVESTIGADOR RESPONSABLE:

Alfredo Vellido Alcacena

PALABRAS CLAVE:

Sistema de Apoyo a la Decisión Médica; Oncología Clínica; Tumores Cerebrales; Espectrocopía de Resonancia Magnética; Reconocimiento de Patrones; Aprendizaje Automático; Extracción de Reglas; Visualización; Realidad Virtual

RESUMEN:

España esta muy por detrás de otros países en iniciativas clínicas y traslacionales para el desarrollo de tecnologías que ayuden al diagnóstico y el tratamiento del paciente con cáncer. Existe además un amplio consenso en que el desarrollo, implementación práctica y uso de sistemas de apoyo a la decisión en el ámbito clínico promete mejorar sustancialmente la calidad de la practica médica.

Para ser útiles, es necesario que estos sistemas se fundamenten en técnicas robustas ante la incertidumbre. El objetivo del presente proyecto es, en primer lugar, el diseño y desarrollo de técnicas robustas del area de Soft Computing, encaminadas a disminuir la incertidumbre presente en la diagnosis y prognosis médicas en el campo de la oncología clínica. Se desarrollaran técnicas novedosas de Soft Computing para agrupamiento, clasificación, selección de variables (tanto en agrupamiento como en clasificación), modelizaciñon gráfica, y extracción de reglas (tanto de modelos supervisados como no-supervisados). Asímismo se desarrollarán técnicas de visualización latente de datos y resultados.

En segundo lugar, se pretende integrar estas herramientas en un sistema de apoyo a la toma de decisión clínica en el area de oncología que incluya métodos de visualización flexible, integrados en un entorno de realidad virtual.

Para el desarrollo del sistema de apoyo a la toma de decisiones propuesto se utilizarán datos originales cedidos por el Grup d'Aplicacions Biomèdiques de l'Espectroscópia de Ressonància Magnètica Nuclear (GABRMN) de la Universidad Autònoma de Barcelona (UAB). Los datos disponibles seran espectros obtenidos in vivo por resonancia magnètica, correspondientes a diferentes tipos y grados de tumores cerebrales en sujetos humanos.

El prototipo de herramienta desarrollado será evaluado y validado por varios hospitales colaboradores (tanto del ambito nacional como del internacional) especializados en oncología.

PARTICIPANTES:

Investigadores de las siguientes instituciones:
  • Departament de Llenguatges y Sistemes Informàtics (UPC, España)
  • Liverpool John Moores University (Reino Unido)
  • The University of Manchester (Reino Unido)
  • National Research Council (Canada)
  • Clatterbridge Centre for Oncology (Reino Unido)


TITLE:

DESIGN OF A DECISION SUPPORT SYSTEM FOR CLINICAL ONCOLOGY, BASED ON ADVANCED SOFT-COMPUTING AND VISUALIZATION METHODS

DURATION:

From 1st of October 2006 to 31th September 2009

CHIEF RESEARCHER:

Alfredo Vellido Alcacena

KEYWORDS:

Medical Decision Support System; Clinical Oncology; Brain Tumours; Magnetic Resonance Spectroscopy; Pattern Recognition; Machine Learning; Rule Extraction; Visualization; Virtual Reality

SUMMARY

Spain trails far behind other countries in terms of translational and clinical initiatives for the development of technologies to assist the diagnosis of cancer patients. On the other hand, there is wide consensus on that the development, practical implementation, and usage of decision support systems by medical experts and clinicians holds promise for substantially improving the quality of medical practice.

For these systems to be useful, they must be based on techniques that are robust in the presence of uncertainty. The first goal of the current project is the design and development of robust Soft Computing techniques for the reduction of the uncertainty that is inherent in medical diagnosis and prognosis in the field of clinical oncology. Novel Soft Computing techniques for data clustering, classification, feature selection (both for clustering and classification), graphical modelling, and rule extraction (both from supervised and unsupervised models), will be developed. Furthermore, novel latent models-based visualization techniques will be studied and implemented.

The second goal is the integration of these tools within a clinical oncology decision support system including flexible visualization methods integrated within a virtual reality environment.

To accomplish all the aforementioned goals, original data supplied by the Grup d'Aplicacions Biomhdiques de l'Espectroscrpia de Resson`ncia Magnhtica Nuclear (GABRMN) from Universidad Autsnoma de Barcelona (UAB), will be used. The available data consist of in vivo spectra obtained by nuclear magnetic resonance, corresponding to diverse types and grades of human brain tumours.

The developed tool prototype will be evaluated and validated by several collaborating hospitals (both national and international) specialized in oncology.

PARTICIPANTS:

Researchers from the following institutions:
  • Departament de Llenguatges y Sistemes Informàtics (UPC, Spain)
  • Liverpool John Moores University (United Kingdom)
  • The University of Manchester (United Kingdom)
  • National Research Council (Canada)
  • Clatterbridge Centre for Oncology (United Kingdom)