Project Update: Deep Learning to extract biomarkers for the diagnosis and personalized treatment of neuropsychiatric disorders

Wanneer is het project officieel van start gegaan?

In Maart 2019 zijn de eerste onderzoekers gestart met het project.

Link naar projectpagina.

Hoeveel mensen werken er aan het project?

Op dit moment werken een postdoc, een promovendus, een hoofdonderzoeker en assistent professor aan dit project. Op dit moment is het team compleet en zijn er geen openstaande vacatures.

Hoe zijn jullie begonnen?

Vanuit de universiteit is een voorstel verstuurd naar Philips specifiek voor dit onderzoeksproject. Daaruit is een samenwerking ontstaan die zeer goed is, Philips is voor dit project een zeer geschikte onderzoekspartner voor ons. Ze hebben de juiste expertise en investeren in dit veld .

Wat is de grootste uitdaging tot dusverre?

Het opstellen van de contracten tussen de verschillende partners die betrekking hebben op de data en IP heeft veel gekost van verschillende juristen. Dit heeft enkele maanden in beslag genomen.

Is er veel contact met de private partners en hoe ziet de samenwerking eruit?

Voor dit onderzoek maken we gebruik van data van de UK Biobank, een publieke database. Deze data maakt nieuwe type analyses mogelijk. De data-onderzoekers gebruiken inzichten vanuit de wetenschappelijke literatuur voor het ontwikkelen van code om medische beelden te analyseren. De werkzaamheden bestaan voornamelijk uit het ontwikkelen van code en het uitvoeren van experimenten om te bepalen hoe we patiënten met een bepaalde aandoening kunnen detecteren. Philips brengt binnen deze samenwerking specialisten, contacten en praktische kennis in.

Zijn de onderzoeksvragen nog aangepast in de loop van het onderzoek?

Nee. Er is uit een bijeenkomst van Commit2Data wel een nieuwe onderzoeksvraag ontstaan, maar deze staat los van dit project.

In welke fase van het onderzoek zitten jullie nu?

Het onderzoek heeft al stappen voorwaarts gemaakt en er zijn resultaten gepresenteerd op een wetenschappelijk congres en gepubliceerd in een wetenschappelijk tijdschrift (https://doi.org/10.1007/978-3-030-32695-1_11) Er is door ons een nieuw algoritme ontwikkeld dat goede resultaten oplevert. In deze fase testen wij toepassingen van dit algoritme en ontwikkelen wij nieuwe algoritmes. Bijvoorbeeld een algoritme wat op basis van de data zelf op zoek gaat naar een nieuwe indeling van patiënten.

Wat is jullie uiteindelijke doel?

Ultieme doel is op basis van neuro imaging data persoonlijk medisch advies te geven in de toekomst.

Schrijf u hier in voor onze nieuwsbrief en blijf op de hoogte van het laatste nieuws omtrent Commit2Data.

Gerelateerde projects

Bekijk hieronder de Projecten gerelateerd aan het thema Project Update: Deep Learning to extract biomarkers for the diagnosis and personalized treatment of neuropsychiatric disorders

Real-time data-driven maintenance logistics - Innovatie in data-gedreven onderhoudslogistiek
In het kader van het C2D-project Real-time Data-driven Maintenance Logistic werken onderzoekers en bedrijven samen om onderhoudsprocessen te optimaliseren door middel van real-time data. In een interview met Willem van Jaarsveld (TU/e), een van de le...
22 oktober 2024
Ritme als sleutel tot sociale veerkracht in stedelijke omgevingen
In een tijd waarin stedelijke gemeenschappen geconfronteerd worden met steeds complexere uitdagingen, heeft Caroline Nevejan, hoogleraar aan de Universiteit van Amsterdam, samen met haar team het innovatieve project Designing Rhythms for Social Resil...
22 oktober 2024
RATE Analytics: Human-in-the-loop
Het project RATE Analytics: Next Generation Predictive Analytics for Data-Driven Banking and Insurance is een baanbrekend onderzoeksproject dat zich richt op het ontwikkelen van betrouwbare en transparante analysemethoden voor de financiële sector. D...
22 oktober 2024