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Immagini in Radiologia e Astrofisica: studio ed elaborazione con tecniche di Intelligenza Artificiale

Parallelo fra immagini astrofisiche “integral field” e immagini TC
Parallelo fra immagini astrofisiche “integral field” e immagini TC
Segmentazione di una immagine CT di un paziente affetto da Covid-19. I colori indicano i vari tipi di tessuto sano, o affetto da Covid. A sinistra è mostrato il risultato di una procedura manuale, a destra quello della procedura automatica, in ottimo accordo con quella effettuata dal radiologo.

Immagini in Radiologia e Astrofisica: studio ed elaborazione con tecniche di Intelligenza Artificiale

Le applicazioni della Tomografia Assiale Computerizzata (TC) hanno assunto negli ultimi anni un ruolo fondamentale nel campo della diagnostica di immagini, grazie ai grandi avanzamenti tecnologici che hanno permesso di ottenere immagini TC di altissima qualità. Sul versante dell’analisi dati:

1) la sempre maggiore disponibilità di risorse computazionali, combinata con nuovi algoritmi e con l’esigenza di analizzare una sempre maggiore mole di dati, ha portato la ricerca scientifica verso l’uso dell’intelligenza artificiale (IA), che ha dimostrato una grande efficacia nella risoluzione di problemi quali la localizzazione automatica e la cosiddetta segmentazione di elementi a bassa densità nelle immagini cliniche;

2) nuove tecniche di analisi di immagini a basso contrasto sono state sviluppate in ambito astronomico, per la rivelazione di sorgenti deboli in osservazioni astronomiche.

Il nostro progetto prevede una parte di pura attività di ricerca e un’altra dedicata alla didattica e alla formazione. 

La parte di ricerca consiste nello sviluppo di algoritmi basati su queste nuove tecniche con il doppio obbiettivo di fornire un supporto al personale radiologo nella diagnosi basata su immagini cliniche, e di migliorare il processo di ottimizzazione dei protocolli TC, come stabilito dalla direttiva europea 2013/59/EURATOM, che richiede che la dose di radiazioni a cui un paziente viene sottoposto sia la minima possibile compatibile con l’accuratezza diagnostica. Presso Uniser è stato installato un potente nodo di calcolo basato su GPU (Graphics Processing Unit) dedicato proprio allo sviluppo degli algoritmi di IA.

La parte del progetto dedicata alla formazione e alla didattica si propone di diffondere i risultati della ricerca mediante incontri e seminari da svolgere anche nel territorio pistoiese, alcuni dei quali dedicati agli operatori attivi nel campo di indagine, altri indirizzati agli studenti delle scuole e dell’università e infine ancora altri destinati al pubblico generico.

È un progetto nato dalla collaborazione scientifica tra AOU Careggi, Dipartimento di Fisica e Astronomia UniFi, Istituto Superiore Sanità, Azienda USL Toscana Centro, Istituto di Chimica dei Complessi Organo-Metallici del CNR, Fondazione Bruno Kessler, UNISER Pistoia SRL – Ricerca – Innovazione – Alta Formazione