Grazie all'utilizzo
dell'intelligenza artificiale arriva in Italia una nuova tecnica
diagnostica della risonanza magnetica per la diagnosi e il
monitoraggio delle malattie rare neuromuscolari. In pochi
secondi, fino a un massimo di dieci, è possibile ottenere
informazioni accurate sulle proprietà dei tessuti patologici.
L'impiego sperimentale delle reti neurali per l'acquisizione
delle immagini di risonanza magnetica è l'oggetto del progetto
di ricerca sviluppato alla Fondazione Mondino di Pavia dal
30enne Leonardo Barzaghi e dalla 26enne Raffaella Fiamma Cabini,
dottorandi del Centro "BioData Science" del Mondino, coordinato
dalla professoressa Silvia Figini. Sono stati loro, già laureati
in fisica a Pavia e Milano, a presentarlo in anteprima mondiale
al CompMat Spring Workshop", l'evento dedicato alle nuove
frontiere del machine learning e della matematica
computazionale, organizzato oggi dall'Università di Pavia e
svoltosi nell'Aula Foscolo.
Grazie a due borse di studio finanziate dal centro
neurologico pavese, i due ricercatori hanno studiato lo sviluppo
degli algoritmi di "machine learning" e "deep learning" per la
previsione di biomarcatori quantitativi delle malattie
dell'apparato muscolo-scheletrico. "Per supportare la diagnosi e
aumentare la qualità delle immagini anatomiche ad alta
risoluzione ottenute tramite la risonanza magnetica, negli
ultimi anni sono state sviluppate tecniche che permettono di
quantificare le proprietà fisiche dei tessuti patologici -
spiega Barzaghi -. L'uso dei modelli più evoluti di intelligenza
artificiale consente oggi di accelerare i tempi di acquisizione
delle informazioni quantitative della patologia come, ad
esempio, quelle realtive alla quantità dell'infiammazione,
dell'atrofia e la percentuale di grasso. Grazie alle reti
neurali si possono ottenere immagini in pochi secondi,
abbattendo i tempi necessari con i metodi standard,
quantificabili in ore". La ricerca di Barzaghi si è concentrata
sulle immagini cliniche, mentre quella di Cabini su quelle
precliniche.
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