| Source DB | nl |
|---|
| Institution | UHasselt |
|---|
| Code | d681dcc4-8b15-4df9-8ee3-f6efbe562e24 |
|---|
| Unit | abc3b4af-05a2-4b41-91fb-7c1a5a781010
|
|---|
| Begin | 3/1/2020 |
|---|
| End | 2/29/2024 |
|---|
| title fr |
|
|---|
| title nl | Versterking op komst: verbeteren van de zorg van personen met multiple sclerose door het introduceren van "RADIOMICS" en "EPOMICS".
|
|---|
| title en | New kids on the block: Improving the care of people with multiple sclerosis by introducing "RADIOMICS" and "EPOMICS".
|
|---|
| Description fr |
|
|---|
| Description nl | NIET GOED GENOEG. Deze woorden vatten de behandeling van multiple sclerose (MS) samen. Hoewel MS ongeneesbaar is, vertraagt een vroege en effectieve behandeling de progressie. Er is dringend behoefte aan het versnellen van de prognose en behandeling van mensen met MS (MmMS). De manier om de passende DMT voor MmMS te vinden, is grotendeels gebaseerd op trail and error. Vertraging bij het detecteren van het niet aanslaan van de behandeling en bij het selecteren van een geschiktere DMT verslechteren de kwaliteit van leven (KvL) van MmMS. Ons doel is om de prognose en behandeling te versnellen. Wij geloven in het identificeren van nieuwe biomarkers in MRI (RADIOMICS) en evoked potentials (EPOMICS) met behulp van innovatieve machine learning technieken. In dit project, waarvoor we al een track record van samenwerking hebben, onderzoeken we de volgende hypothesen: 1 ° RADIOMICS kan de identificatie van MRI-laesies die leiden tot functionele schade verbeteren. Het identificeren van deze laesies is belangrijk omdat veranderingen in deze laesies leiden tot progressie van de invaliditeit. 2 ° RADIOMICS en EPOMICS biomarkers kunnen de voorspelling van lange-termijn progressie van invaliditeit verbeteren. Modellen voor prognose zijn noodzakelijk ter ondersteuning van behandelingskeuzes. 3 ° RADIOMICS en EPOMICS biomarkers kunnen progressie gevoeliger meten in vergelijking met huidige methoden. Dit zal resulteren in een snellere identificatie van non-responders.Hoe sneller MmMS de juiste behandeling krijgen, hoe meer hun invaliditeit wordt uitgesteld. Daarom streven we met dit project naar een verhoogde KvL voor MmMS.Er wordt aandacht besteed aan de training van promovendi (bv. de cursus www.ai4imaging.org) en aan technologieoverdracht.
|
|---|
| Description en | NOT GOOD ENOUGH. These words summarize the management of multiple sclerosis (MS) today. Although it remains impossible to cure MS, early and effective treatment slows down progression.There is an urgent need to speed up the prognosis and treatment of people with MS (PwMS). The time needed to find the matching DMT for PwMS is still mostly based on trial and error. Delays in identifying treatment failure and in selecting an appropriate next-line DMT further degrade the quality of life (QoL) of PwMS.Our ultimate goal is to speed up prognosis and treatment. We believe that identifying new biomarkers in magnetic resonance imaging (MRI, "RADIOMICS") and in evoked potential time series (EPTS, "EPOMICS") using innovative machine learning techniques will support this ultimate goal. In this research project, for which we already have a track record of collaboration, we investigate the following hypotheses:1° RADIOMICS can improve the identification of MRI lesions resulting in functional damage. Identifying these lesions is important because changes in these lesions result in disability progression.2° RADIOMICS and EPOMICS biomarkers can improve predictions of long-term disability progression. Models to support prognosis are necessary to support treatment choices.3° RADIOMICS and EPOMICS biomarkers can measure progression more sensitively compared to the golden standards currently implemented. This will result in a faster identification of non-responders.The sooner PwMS receive the right treatment, the more their illness can be delayed. That is why with this project, we are aiming for an increased QoL for PwMS.Attention will be paid to the training of the PhD students (e.g. the course www.ai4imaging.org) and to technology transfer.
|
|---|
| Qualifiers | - multiple sclerose - multiple sclerosis - Medical research, diagnostics, therapy - Preventive medicine |
|---|
| Personal | PEETERS Liesbet, HELLINGS Niels |
|---|
| Collaborations | |
|---|
