Fast detection of SARS-CoV-2 using Multimodal Deep Learning

Detalhes do projeto

Description

A situação de pandemia que se vive atualmente exige o desenvolvimento de soluções para a previsão da evolução individual da Covid-19, aumentando a eficiência dos sistemas de saúde na gestão do acompanhamento e do tratamento da doença. Dado este contexto propomos o desenvolvimento e implementação de uma ferramenta de apoio à decisão clínica com base em algoritmos de Deep Learning multimodal para que as redes neuronais possam aprender características oriundas de diversas fontes de dados. Esta ferramenta será utilizada para analisar imagens de Tomografia computorizada, imagens de Tomografia Computorizada de Feixe Cónico e padrões moleculares obtidos através da análise da saliva para identificar padrões imagiológicos e moleculares que caraterizam o diagnóstico positivo do SARS-CoV-2 e assim apoiar a decisão dos profissionais clínicos, acelerando o diagnóstico e o encaminhamento eficiente dos pacientes.
Título curtoFAST FastScreen-CoV-2
AcrónimoFAST
EstadoTerminado
Data de início/fim efetiva28/10/2031/10/21

Parceiros colaborativos

Funding

  • Portugal2020: 353 200,30 €

Objetivos de Desenvolvimento Sustentável da ONU

Em 2015, os estados membros da ONU acordaram 17 Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) globais para acabar com a pobreza, proteger o planeta e garantir a prosperidade para todos. O projeto contribui para o(s) seguinte(s) ODS:

  • ODS 3 - Boa saúde e bem-estar
  • ODS 9 - Indústria, inovação e infraestrutura

Keywords

  • Saliva
  • Diagnostics
  • e-health
  • COVID-19

Impressão digital

Explore os tópicos de investigação abordados neste projeto. Estas etiquetas são geradas com base nos prémios/concessões subjacentes. Em conjunto formam uma impressão digital única.