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

这个子项目是利用由NIH/NCRR资助的中心拨款提供的资源的许多研究子项目之一。子项目和调查员(PI)可能从另一个NIH来源获得了主要资金，因此可能会出现在其他CRISE条目中。列出的机构是针对中心的，而不一定是针对调查员的机构。在基础设施建设方面，我们必须努力工作，确保基础设施的质量和质量，并对L干部的工作进行评估。L利用宏伟的算法对图像进行了定量分析，S对L的临床诊断、诊断和临床验证进行了验证。《S管理信息中心》、《基础技术与技术》、《科学技术与技术》、《科学与技术》、《科学与技术手册》。在抗癌、抗癌、抗癌和发展方面的应用。L的实验和算法应用于临床，验证了S的基本原理，并提出了一种新的量化方法。验证DES算法和算法估计再现的困难，L的缺席和地形图的缺失和L的缺席的基础设施信息便利和L的应用程序。验证的协议临床分析新的方法，告诉我们的是，塔龙的青铜，隐含的影响和集合的图像和S大尾巴(典型，图，插图的百万富翁d‘图像)和L的使用德诺布鲁算法。[晓雨-0920交稿][晓雨-0920交稿]电力基础设施的发展和普及利用了S的透明资源和资源分配，以及互联互通的高级性能。目的是为了使S和L的形象更好地应用于临床实践，使临床复杂而有效地应用于临床。

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.