Le projet de guidage de la neurochirurgie Hyperprobe entre dans sa phase de perfectionnement
Le projet européen HyperProbe a bouclé le développement de son système Hyperprobe 1 en vue du développement d’un système de navigation dédié à la neurochirurgie guidée par une imagerie fonctionnelle avancée. L’année 2024 sera celle qui mènera à une étude clinique de l’outil Hyperprobe 2.
Le consortium HyperProbe - « Transforming brain surgery by advancing functional-guided neuronavigational imaging », coordonné et dirigé par l'Université de Florence, vient de publier un premier bilan de ses activités un an après sa création.
Ce projet, soutenu par la Commission européenne et qui rassemble des chercheurs, des ingénieurs et des physiciens dans le domaine de l'imagerie optique et du développement de dispositifs médicaux, des informaticiens, des experts en intelligence artificielle, des neurologues et des neurochirurgiens de huit institutions universitaires et partenaires industriels de toute l'Europe telles l’Universitá degli studi di Firenze (Italie), Technische Universität München (Allemagne), l’ University College London (Royaume-Uni), ainsi que l’Université Lyon 1 Claude Bernard et les Hospices Civils de Lyon (HCL), se propose de transformer la chirurgie cérébrale et d'améliorer les résultats pour les patients.
La conception et le développement du système HyperProbe1 ont pu être menés à bien en cette première année d’existence, la configuration dite « Hyperspectral System Imaging (HSI) » haute performance pour l'étude de nouveaux biomarqueurs permettant la détection des gliomes et l'optimisation des paramètres hyperspectraux pour la neurochirurgie. Une autre réalisation de la première année du projet a été le développement d'un outil de calcul capable de simuler la diffusion de la lumière à travers un cerveau numérique qui donnera la possibilité aux chercheurs de progresser vers le dispositif final, HyperProbe2, prêt pour l'étude clinique.
La seconde année d’Hyperprobe sera consacrée au perfectionnement du système, sur la base des informations acquises au cours des phases initiales et au développement d’outils logiciels pour la reconstruction d’images optiques basée sur le deep learning et de cartes de paramètres quantitatifs, ainsi qu’au développement de pipelines de traitement automatique d'images pour l'enregistrement des modalités d'imagerie optique peropératoire et préopératoire.
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