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

点击翻译按钮获取中文摘要

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.