MASS MED IMAGE PROCESSING ON THE GRID:APPL TO THE EVAL OF CLINICAL PROTOCOLS

本子项目是利用由NIH/NCRR资助的中心赠款提供的资源的众多研究子项目之一。子项目和研究者（PI）可能已经从另一个NIH来源获得了主要资金，因此可以在其他CRISP条目中表示。列出的机构是中心的，不一定是研究者的机构。害怕的R和害怕:Le但de ce阵痛est拉要用的东西都一个基础设施logicielle permettant Le traitement de一起害怕d形象m dicales在干部de l '估值吗协议倩碧。L'id ' e est de permetre ne exploitation（利用）（利用）（利用）（利用）（利用）（利用）（利用）（利用）（分析）（定量图像）（利用）（利用）（利用）（利用）（利用）（诊断）（利用）（诊断）（利用）（利用）（诊断）（利用）（利用）（利用）（诊断）（利用）（利用）（验证）（利用）（诊疗）（利用）（诊疗）（利用）（验证）（诊疗）（利用）（诊疗）。)“我们将为我们的数据中心、数据中心和数据中心提供信息，我们将为我们的计算网格技术提供基础，我们将为我们的数据中心提供基础，我们将为我们的数据中心提供基础。”一种应用于图像处理的方法，即在图像处理的过程中，在图像处理的过程中，在图像处理的过程中，在图像处理的过程中，在图像处理的过程中，在图像处理的过程中。“实验验证中心”由实验室“算法验证中心”和“图像验证中心”组成，“实验验证中心”由“实验验证中心”组成，“实验验证中心”由“实验验证中心”组成，“实验验证中心”由“实验验证中心”组成，“实验验证中心”由“实验验证中心”组成，“实验验证中心”由“实验验证中心”组成。数据验证算法基于大数据种群图像，简化了困难数据基于大数据种群图像，简化了地形数据基于大数据种群图像，简化了领域数据基于大数据种群图像，简化了基础设施信息基于大数据种群图像，简化了数据基于大数据种群图像的应用算法基于大数据种群图像。新方法的验证，青铜的验证，图像的验证，图像的验证，图像的验证，图像的验证，图像的验证，图像的验证，图像的验证，图像的验证，算法的使用。常识理性appuierons苏尔les害怕害怕r美分d veloppements des基础设施的格栅计算在offrent害怕他们害怕utilisateurs联合国acc年代透明害怕害怕一个quantit virtuellement illimit e吗或者资源计算et de贮藏distribu害怕害怕害怕es等互连es par les r seaux高级d性能会好。我们的目标是发展，我们的逻辑学，我们的消化，我们的计算，我们的适应，我们的图像，我们的渗透，我们的利用，我们的实验，我们的经验，我们的综合体，我们的利用，我们的验证，我们的协议，我们的诊所。

This subproject is one of many research subprojects utilizing the resources provided by a Center grant funded by NIH/NCRR. The subproject and investigator (PI) may have received primary funding from another NIH source, and thus could be represented in other CRISP entries. The institution listed is for the Center, which is not necessarily the institution for the investigator. 'R¿sum¿: Le but de ce travail est la mise en place d'une infrastructure logicielle permettant le traitement de masse d'images m¿dicales dans le cadre de l'¿valuation de protocoles cliniques. L'id¿e est de permettre une exploitation en vraie grandeur des algorithmes de traitement et d'analyse quantitative d'images m¿dicales de plus en plus utilis¿s en clinique pour l'aide au diagnostic, le suivi th¿rapeutique et la validation des protocoles cliniques. Il s'agit ¿ terme de doter les centres cliniques d'un outil informatique, sur la base des technologies de grille de calcul, r¿pondant ¿ leurs besoins de traitement de grands volumes de donn¿es m¿dicales. Une application au traitement d'images c¿r¿brales dans le cadre de la lutte contre le cancer servira de pilote pour ce d¿veloppement. Entre l'exp¿rimentation au laboratoire d'un algorithme de traitement d'images m¿dicales et son utilisation clinique, les phases de validation sont primordiales pour garantir la s¿ret¿ mais aussi quantifier le b¿n¿fice apport¿. Cette validation des algorithmes sur de grandes populations d'images est rendue difficile par l'absence de v¿rit¿ terrain dans le domaine m¿dical et l'absence d'infrastructures informatiques facilitant la mise en oeuvre d'exp¿riences cliniques en vraie grandeur par l'application de ces algorithmes sur de grandes bases de donn¿es d'images. La validation de protocoles cliniques par des nouvelle m¿thodologies, telles que les ¿talons de bronze, implique en effet le traitement d'ensembles d'images de tr¿s grande taille (typiquement, plusieurs centaines ¿ plusieurs milliers d'images) et l'utilisation de nombreux algorithmes. Nous nous appuierons sur les r¿cents d¿veloppements des infrastructures de grille de calcul qui offrent ¿ leurs utilisateurs un acc¿s transparent ¿ une quantit¿ virtuellement illimit¿e de ressources de calcul et de stockage distribu¿es et interconnect¿es par les r¿seaux haute performance d'aujourd'hui. Notre objectif est le d¿veloppement d'outils logiciels de gestion de flot de calcul adapt¿s ¿ l'imagerie m¿dicale qui permettent d'utiliser cette puissance de traitement pour des exp¿riences cliniques complexes et leur utilisation pour la validation de protocoles cliniques.