Center for Grid-Enabled Medical Image Analysis

网格医学图像分析中心

基本信息

  • 批准号:
    6933156
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 71.13万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2003
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2003-08-01 至 2007-07-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): With the increasing emphasis of medical research and clinical practice on complex datasets obtained from a variety of imaging modalities, there is a great need for advances in image processing, analysis, and storage capabilities. The resolution associated with the imagery varies in scale from macroscopic (e.g., radiology studies) to microscopic (slides from biopsies). The imagery can be two or three-dimensional, static or time dependent, and the data yield a wealth of metabolic and anatomic information. While having the ability to obtain this wealth of information has the potential to revolutionize our understanding of disease pathophysiology as well as the noninvasive diagnosis of disease in patients, the need to process, analyze and store this large amount of image data presents a great challenge. In areas ranging from fundamental basic to clinical research, the great promise of imaging technology cannot be realized without exploiting powerful distributed computing resources to handle the massive data and processing requirements of datasets at multiple sites. The sites may lie within a medical center and University or may span many geographically separated institutions. While the OSU and OSC researchers and the resources described in the proposal form an ideal substrate for a center, a pre-NPEBC is needed to leverage existing OSU resources to catalyze development of a highly collaborative research and training environment. Without a center, we would expect only to see a sparse set of non-interacting imaging-related collaborations. The Center environment would produce highly innovative interdisciplinary projects and would provide new scientists with unparalleled training opportunities. Furthermore, this would enable OSU to train inter-disciplinary scientists, well-versed in imaging methods, computing and the use of both in the clinical and research environment.
描述(申请人提供):随着医学研究和临床实践对从各种成像模式获得的复杂数据集的日益重视,对图像处理、分析和存储能力的进步有很大的需求。与图像相关的分辨率在尺度上从宏观(例如放射学研究)到微观(活组织切片)各不相同。图像可以是二维或三维的,静态的或依赖于时间的,数据产生了丰富的新陈代谢和解剖信息。虽然拥有获得这些丰富信息的能力有可能彻底改变我们对疾病病理生理学的理解以及对患者疾病的非侵入性诊断,但处理、分析和存储如此大量的图像数据的需求是一个巨大的挑战。在从基础到临床研究的各个领域,如果不利用强大的分布式计算资源来处理多个站点的海量数据和数据集的处理需求,成像技术的巨大前景就无法实现。这些地点可能位于一个医疗中心和大学内,也可能跨越许多地理上分离的机构。 虽然俄勒冈州州立大学和俄勒冈州州立大学的研究人员以及提案中描述的资源构成了一个中心的理想基础,但需要一个预先的NPEBC来利用现有的俄勒冈州州立大学的资源来促进高度协作的研究和培训环境的发展。如果没有一个中心,我们预计只会看到一组与成像相关的非交互协作。该中心的环境将产生高度创新的跨学科项目,并将为新科学家提供无与伦比的培训机会。此外,这将使俄亥俄州立大学能够培训跨学科的科学家,他们精通成像方法、计算以及在临床和研究环境中的使用。

项目成果

期刊论文数量(50)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Computer-aided Prognosis of Neuroblastoma on Whole-slide Images: Classification of Stromal Development.
  • DOI:
    10.1016/j.patcog.2008.08.027
  • 发表时间:
    2009-06
  • 期刊:
  • 影响因子:
    8
  • 作者:
    Sertel, O.;Kong, J.;Shimada, H.;Catalyurek, U. V.;Saltz, J. H.;Gurcan, M. N.
  • 通讯作者:
    Gurcan, M. N.
Efficient Irregular Wavefront Propagation Algorithms on Hybrid CPU-GPU Machines.
CPU-GPU 混合机器上的高效不规则波前传播算法。
  • DOI:
    10.1016/j.parco.2013.03.001
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.4
  • 作者:
    Teodoro,George;Pan,Tony;Kurc,Tahsin;Kong,Jun;Cooper,Lee;Saltz,Joel
  • 通讯作者:
    Saltz,Joel
Managing and Querying Whole Slide Images.
管理和查询整个幻灯片图像。
Comparative Performance Analysis of Intel Xeon Phi, GPU, and CPU: A Case Study from Microscopy Image Analysis.
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  • 通讯作者:
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  • 作者:
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  • 作者:
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Joel H. Saltz其他文献

Su1151 DEEP LEARNING FOR HISTOLOGICAL ANALYSIS OF TUMOR-LYMPHOCYTE INTERACTIONS IN PANCREATIC DUCTAL ADENOCARCINOMA
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2020-05-01
  • 期刊:
  • 影响因子:
  • 作者:
    Soma Kobayashi;Han Le;Lucie Chrastecka;Rajarsi Gupta;Le Hou;Shahira Abousamra;Danielle Fassler;Kenneth R. Shroyer;Dimitris Samaras;Richard A. Moffitt;Joel H. Saltz
  • 通讯作者:
    Joel H. Saltz
ChampKit: A framework for rapid evaluation of deep neural networks for patch-based histopathology classification
ChampKit:一个用于基于切片的组织病理学分类的深度神经网络快速评估框架
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    Peter K. Koo
Delay point schedules for irregular parallel computations
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2022-05-01
  • 期刊:
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  • 作者:
    Soma Kobayashi;Jason Shieh;Ainara Ruiz de Sabando;Prateek Prasanna;Agnieszka B. Bialkowska;Joel H. Saltz;Vincent W. Yang
  • 通讯作者:
    Vincent W. Yang
Fr619 DEEP LEARNING CLASSIFIER TO DETECT INFLAMED AND NON-INFLAMED AREAS WITHIN WHOLE MOUSE COLONS.
  • DOI:
    10.1016/s0016-5085(21)01620-6
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  • 期刊:
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  • 通讯作者:
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    2022
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    2022
  • 资助金额:
    $ 71.13万
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1958 年出生队列生物医学资源 - 促进数据和样本的获取并增强未来的效用
  • 批准号:
    G1001799/2
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 71.13万
  • 项目类别:
    Research Grant
The 1958 Birth Cohort Biomedical Resource - facilitating access to data and samples and enhancing future utility
1958 年出生队列生物医学资源 - 促进数据和样本的获取并增强未来的效用
  • 批准号:
    G1001799/1
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 71.13万
  • 项目类别:
    Research Grant
Vervet Research Colony as a Biomedical Resource
作为生物医学资源的黑长尾黑长尾猴研究群
  • 批准号:
    7894014
  • 财政年份:
    2009
  • 资助金额:
    $ 71.13万
  • 项目类别:
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作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了