El proyecto se organiza en cinco paquetes de trabajo, cuatro dedicados al trabajo científico y uno dedicado a la difusión de los resultados.

• WP1: Metodología, protocolo y desarrollo de una base de datos de tumores cerebrales usando HSI.

Este paquete de trabajo tiene el objetivo principal de generar la base de datos de imágenes hiperespectrales de tejido cerebral a partir de muestras in-vivo, ex-vivo e in-vitro. Se dispondrá de una serie de operaciones neuroquirúrgicas adecuadas para la captura de imágenes cerebrales hiperespectrales in-vivo y ex-vivo usando el sistema de adquisición hiperespectral disponible.

Además, se establecerá un protocolo de seguridad para resecar las muestras de los tejidos in-vivo y el procedimiento para asociar estas muestras con el análisis patológico. Por último, un análisis completo de las imágenes capturadas por el demostrador será realizado por el neurocirujano a cargo de la operación actual con el fin de proporcionar información precisa para el etiquetado de la imagen capturada como referencia. Por otra parte, se prepararán las muestras in-vitro de tejido cerebral, adquiridas en esas operaciones, con y sin tinción. El análisis histológico se llevará a cabo con el fin de proporcionar el resultado del diagnóstico del tejido capturado según los criterios de la OMS. Las muestras in-vitro serán capturadas con el sistema hiperespectral microscópico para obtener los cubos hiperespectrales. Estos resultados se utilizarán como referencia en el proceso de etiquetado de los cubos in-vivo, ex-vivo e in-vitro capturados.

• WP2: Desarrollo de algoritmos de diferenciación/clasificación de tumores cerebrales.

El objetivo de este paquete de trabajo es desarrollar un conjunto de algoritmos de clasificación de imágenes cerebrales con el fin de distinguir entre tejido tumoral y tejido cerebral normal, así como determinar el diagnóstico exacto de los tejidos tumorales según la clasificación de la OMS. Los algoritmos serán verificados en este WP utilizando la base de datos de imágenes hiperespectrales generadas en el WP1. Se desarrollarán de forma independiente algoritmos de procesado para los distintos tipos de imágenes capturadas.

Se estudiará la validez de los resultados obtenidos al utilizar los mismos algoritmos para los distintos tipos de imágenes hiperespectrales disponibles (in-vivo, ex-vivo e in-vitro) y se analizará la correlación entre la respuesta espectral de las diferentes muestras.

• WP3: Aceleración de los algoritmos de clasificación de tumores cerebrales.

El objetivo principal de este paquete de trabajo es implementar y acelerar los algoritmos de clasificación de tumores cerebrales desarrollados en el WP2 en una plataforma de aceleración hardware. Proporcionar los resultados de los algoritmos en tiempo real, facilitará la toma de decisiones del neurocirujano a la hora de resecar el tumor durante las operaciones neuroquirúrgicas. Para cumplir los requisitos de tiempo real, se realizará un análisis detallado de la paralelización de los algoritmos desarrollados en el que se identifiquen los cuellos de botella que serán ejecutados en un acelerador hardware para alcanzar el rendimiento máximo. Se habrá de seleccionar la plataforma de cómputo más adecuada para esta aplicación, donde se evaluarán FPGAs, GPUs, MPPAs o sistemas heterogéneos. Finalmente, se llevará a cabo la verificación funcional del sistema implementado.

• WP4: Demostrador y validación final.

El objetivo principal de este paquete de trabajo es realizar la integración completa del demostrador y realizar una validación de los resultados del sistema hiperespectral durante las operaciones neuroquirúrgicas con el fin de validar los resultados proporcionados por los algoritmos. La validación del sistema requerirá la intervención conjunta de todo el equipo de investigación del proyecto (neurocirujanos, patólogos e ingenieros). Se establecerá un protocolo para analizar los resultados proporcionados por el sistema y validar sus resultados. Esta validación contemplara tanto la calidad de los resultados como su obtención en tiempo real.

• WP5: Diseminación de resultados.

El objetivo principal de este paquete de trabajo es el de difundir los resultados del proyecto. Estos resultados serán presentados a la comunidad científica que trabaja en el ámbito del procesamiento de imágenes aplicadas al área de la bioingeniería, así como a los expertos en el campo de la oncología neurológica. Trasversalmente, se difundirán los resultados acerca de metodologías de implementación de algoritmos de procesado de imágenes hiperespectrales.