La Unidad Mixta de Imagen Biomédica FISABIO-CIPF es experta en anonimización, curación y tratamiento de datos de imagen médica mediante la aplicación de técnicas de inteligencia artificial y radiómica.
 

Esta Unidad lidera el Banco de Imágenes Médicas de la Comunidad Valenciana, BIMCV. También aporta a la comunidad BIDS (Brain Imaging Data Structure) desarrollando el BEP025 (MIDS-BIDS: Medical Population Imaging Data Structure)

La Unidad Mixta de Imagen Biomédica FISABIO-CIPF dispone de una
infraestructura computacional singular que presenta unas de las mejores dotaciones en la Comunidad Valenciana para la investigación biomédica.
 

Actualmente colabora en el desarrollo de datalakes de imagen y modelos predictivos basados en técnicas de inteligencia artificial en varios proyectos (TARTAGLIA: Red federada para acelerar la aplicación de la Inteligencia Artificial en el Sistema Sanitario Español, IMPaC- DATA: desarrollo de un entorno de integración y análisis de datos que incluya la capacidad para resolver preguntas provenientes de grupos clínicos y formuladas por los Programas de Medicina Predictiva y Medicina Genómica.)

 

Desarrolla también una rama de investigación en el ámbito de la neuroimagen.

 

 

 

 

DEEP-LEARNING AND HPC TO BOOST BIOMEDICAL APPLICATIONS FOR HEALTH (DeepHealth)

El propósito de DeepHealth es ofrecer un marco unificado completamente adaptado para explotar arquitecturas heterogéneas de HPC (High Performance Computing) y Big Data subyacentes y ensamblado con técnicas de vanguardia en Deep Learning y Vision Computerizada para facilitar el trabajo diario de usuarios expertos, quienes necesitan administrar grandes conjuntos de datos de imágenes y entrenar modelos predictivos.

Financiado por:  Comisión Europea Grant Agreement (GA) No: 825111

Importe: 12,774,824.80€

Duración: 3’5 años

Fecha de inicio: 01/01/2019

 

Red Federada Para Acelerar La Aplicación De La Inteligencia Artificial En El Sistema Sanitario Español (TARTAGLIA)

TARTAGLIA pretende investigar en Redes de Aprendizaje Federado para romper los silos de datos de los centros asistenciales, permitiendo crear modelos de IA mucho más robustos, y ello asegurando que los datos permanecen en el datacenter de su centro. El aprendizaje federado es una forma de computación distribuida cuyo objetivo es preservar la privacidad y confidencialidad de los datos que pertenecen a diferentes organizaciones cuando quieren colaborar para obtener, de manera común, un modelo de IA. FISABIO participa en los casos de uso de detección temprana de la enfermedad de Alzheimer y en técnicas avanzadas de diagnóstico precoz del cáncer de próstata mediante IA.

Financiado por: Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital. Programa Misiones de I+D en Inteligencia Artificial 2021 (MIA.2021.M02.0005)

Importe: 4.549.380,00 €

Duración: 38 meses

Fecha de inicio: 01/10/2021

 

IMPaCT-DATA

El proyecto iDATA-MP para el programa de Datos de IMPaCT se centra en el desarrollo de un entorno de integración y análisis de datos que incluya la capacidad tanto para resolver preguntas provenientes de grupos clínicos, incluyendo casos de uso de los programas de Medicina Predictiva y Medicina Genómica, p. ej. Enfermedades raras no diagnosticadas, cáncer raros, cáncer de origen familiar o análisis de muestras longitudinales de cohortes, junto a un caso de uso sobre COVID-19, y formuladas por los Programas de Medicina Predictiva y Medicina Genómica. Para ello se propone un ciclo de prueba, evaluación, implementación de sistemas computacionales en los entornos sanitarios.

Financiado por:  Instituto de Salud Carlos III, O.A., M.P (Resolución de 11 de diciembre de 2020  por la que se conceden subvenciones para la Infraestructura de Medicina de Precisión asociada a la Ciencia y Tecnología (IMPaCT) de la Acción Estratégica en Salud 2017-2020. Expediente IMP/00019

Importe: 4.549.380,00 €

Duración: 3 años

Fecha de inicio: 01/01/2021

 

HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA CRIBADO, AYUDA A LA DECISIÓN, SEGUIMIENTO Y TRATAMIENTO DE PACIENTES ONCOLÓGICOS (CRONICO FRÁGILES)

Financiado por: Agencia Valenciana de la Innovación Programa de Consolidación de la Cadena de Valor Empresarial 2021 (INNCAD/2021/23 )

Importe: Subvencionable: 261.640,00 €, Ayuda: 65.410,00

Duración: 2 años

Fecha de inicio: marzo 2021

 

Glimoa MR Imaging 2.0 (GliMR) CA18206. COST Action CA18206. 12/09/2019-11/09/2023

 

AYUDA AL DIAGNÓSTICO, PRONÓSTICO Y TRIAJE DE PACIENTES COVID19 MEDIANTE LA APLICACIÓN DE IA A DATOS CLÍNICO-RADIOLÓGICOS

Investigador/a principal: María de la Iglesia Vayá

Financiado por: Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital- Agencia Valenciana de Innovación (DECRETO 51/2020, de 17 de abril, del Consell, de aprobación de las bases reguladoras y de concesión directa de ayudas urgentes para la financiación de soluciones científico- innovadoras directamente relacionadas con la lucha contra la Covid-19. [DOGV-2020/2979])

Importe: 100.000,00€

Duración: 8,5 meses

Fecha de inicio: 11/04/2020

 

SCREENING RADIOGRÁFICO DE INSPECCIÓN DE TÓRAX DE PACIENTES CON COVID

Financiado por: Instituto de Salud Carlos III -  (Resolución de la Dirección del Instituto de Salud Carlos III, O.A., M.P, de 08/05/2020, FONDO - COVID19)

Importe: 130.000,00€

Duración: 9 meses

Fecha de inicio: 08/05/2020

 

DISPOSITIVO INTELIGENTE PARA RADIOGRAFÍAS CON IMPLEMENTACIÓN EN CIRCUITO INTEGRADO (DIRAC)

Financiado por: Agencia Valenciana de la Innovación, Programa de Valorización y Transferencia de Resultados de Investigación a las Empresas, Resolución de 29/07/2020

Importe: 148.272,78€

Duración: 2 años

Fecha de inicio: 29/07/2020

 

CD4COVID (CIENCIAS DE DATOS PARA LA LUCHA CONTRA EL COVID)

Financiado por: Fondo SUPERA COVID del Banco de Santander, CSIC y CRUE

Importe: 150.000,00€

Duración: 8 meses

Fecha de inicio: 01/07/2020

 

IA4COVID19 - CIENCIAS DE DATOS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL CONTRA LA COVID-19

Financiado por: Ayudas Fundación BBVA a equipos de Investigación Científica SARS-CoV-2 y COVID-19

Importe: 149.037,00€

Duración: 18 meses

Fecha de inicio: 09/10/2020

 

 

• Infraestructura
   

o             Infraestructura computacional singular compartida con el CIPF que está compuesta por 44 nodos de computación, con un total de 600 CPU’s y con una memoria RAM acumulada de 11 TeraBytes y un servidor IA para procesamiento intensivo de Imagen Médica, con 4 GPU’s NVIDIA volta V100 de 32 Mb; Capacidad de almacenamiento de 1 PetaByte, más una cabina de almacenamiento DICOM de 800 TeraBytes dedicada en exclusividad al Data-Lake de Bioimagen. Este clúster de cómputo intensivo ya está funcionando desde el año 2018 como un recurso público para la investigación biomédica con datos ómicos y de imagen biomédica de la Comunidad Valenciana.

o             Banco de Imágenes Médicas de la Comunidad Valenciana. BIMCV (https://bimcv.cipf.es/) es un banco de imágenes concebido como un repositorio de conocimiento EN ABIERTO designado a provocar avances tecnológicos a través de imágenes médicas y proporcionar servicios de cobertura tecnológica para apoyar proyectos de D+I. Actualmente, BIMCV tiene un ámbito regional que incluye todos los centros de la Comunidad Valenciana integrando imágenes médicas digitales de diferentes modalidades.

 

EQUIPOS: (compartidos con CIPF)

Clúster HPC formado por:

• 12 servidores modelo Bull X440 E5
• 1 servidor modelo Bull Sequana X800 E5
• 1 servidor modelo Bull X430 E5
• Sistema de almacenamiento de 700 TB formado por:
• 2 cabinas de discos Netapp E2860
• 2 servidores modelo Bull X430 E5
• 1 servidor modelo Bull R423-E4m

 

EQUIPOS propios:

Clúster Hadoop formado por:

• 8 servidores modelo Supermicro SYS-F618R2-RTPT+
• 2 servidores modelo Supermicro SYS-6028TR-DT

Sistema de almacenamiento de 180 TB formado por:

• 1 cabina de discos Netapp E2712
• 1 cabina de discos Netapp E2860
• 1 servidor modelo Bull R423-E4i
• Nodo de computación GPU modelo Bull Sequana X410-E5