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PAVIA \u2013 \u00c8 dall\u2019utilizzo dell\u2019intelligenza artificiale che arriva in Italia l\u2019innovazione nella tecnica diagnostica della risonanza magnetica per la diagnosi e il monitoraggio delle malattie rare neuromuscolari: in pochi secondi, fino a un massimo di dieci, \u00e8 possibile ottenere informazioni accurate sulle propriet\u00e0 dei tessuti patologici.<\/p>\n
L\u2019impiego sperimentale delle reti neurali per l\u2019acquisizione delle immagini di risonanza magnetica \u00e8 l\u2019oggetto del progetto di ricerca sviluppato alla Fondazione IRCSS Mondino dal trentenne Leonardo Barzaghi e dalla ventiseienne Raffaella Fiamma Cabini, dottorandi del Centro \u201cBioData Science\u201d della Fondazione Mondino, coordinato dalla professoressa Silvia Figini. Sono stati loro, gi\u00e0 laureati in fisica a Pavia e Milano, a presentarlo in anteprima mondiale al CompMat Spring Workshop\u201d, l\u2019evento dedicato alle nuove frontiere del machine learning e della matematica computazionale, organizzato nella giornata di luned\u00ec 22 maggio dall\u2019Universit\u00e0 di Pavia e svoltosi nell\u2019aula Foscolo.
\nGrazie a due borse di studio finanziate dal centro neurologico pavese di eccellenza, i due ricercatori hanno studiato lo sviluppo degli algoritmi di machine learning e deep learning per la previsione di biomarcatori quantitativi delle malattie dell\u2019apparato muscolo-scheletrico. \u00abPer supportare la diagnosi e aumentare la qualit\u00e0 delle immagini anatomiche ad alta risoluzione ottenute tramite la risonanza magnetica, negli ultimi anni sono state sviluppate tecniche che permettono di quantificare le propriet\u00e0 fisiche dei tessuti patologici \u2013 spiega Barzaghi, attivo nell\u2019Advanced Imaging and Artificial Intelligence Center dell\u2019IRCCS Mondino, guidato dalla professoressa Anna Pichiecchio \u2013. L\u2019uso dei modelli pi\u00f9 evoluti di intelligenza artificiale consente oggi di accelerare i tempi di acquisizione delle informazioni quantitative della patologia come, ad esempio, quelle realtive alla quantit\u00e0 dell\u2019infiammazione, dell\u2019atrofia 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\u00bb. <\/p>\n
La ricerca di Barzaghi si \u00e8 concentrata sulle immagini cliniche, mentre quella di Cabini su quelle precliniche. \u00abUno dei settori della nostra indagine ha riguardato la tecnica della \u201crisonanza magnetica fingerprinting\u201d, che consente di acquisire e calcolare in modo efficiente e pi\u00f9 veloce, rispetto ai metodi tradizionali, mappe quantitative che rappresentano le propriet\u00e0 dei tessuti. A differenza delle immagini convenzionali di risonanza magnetica, che forniscono informazioni principalmente sulla morfologia e sull\u2019anatomia, queste nuove immagini offrono misurazioni quantitative e replicabili dei parametri specifici dei tessuti\u00bb. Il vantaggio principale di questa tecnica \u2013 sottolinea la ricercatrice, attiva nell\u2019International Center for Advanced Computing in Medicine dell\u2019Universit\u00e0 di Pavia, guidato dal professor Alessandro Lascialfari \u2013 \u00ab\u00e8 la riduzione dei tempi di acquisizione, cos\u00ec da migliorare il comfort del paziente durante l\u2019esame di risonanza magnetica e apportare vantaggi economici alle strutture sanitarie, sia in termini di risparmio energetico per il funzionamento delle macchine sia per la possibilit\u00e0 di analizzare pi\u00f9 pazienti\u00bb.<\/p>\n
\u00abFin dalla sua nascita avvenuta nel 2017, il Centro \u201cBioData Science\u201d \u2013 commenta la responsabile scientifica, Silvia Figini, direttrice del dipartimento di Scienze politiche e sociali dell\u2019ateneo \u2013 ha indirizzato la sua attivit\u00e0 di ricerca nello sviluppo di algoritmi per l\u2019analisi automatica di immagini biomediche sia in ambito clinico che preclinico. I risultati ottenuti da Barzaghi e Cabini incoraggiano l\u2019ulteriore applicazione delle tecniche di machine learning, deep learning e modellistica matematica in ambito clinico, offrendo nuove opportunit\u00e0 di ricerca. Proseguiremo il lavoro che abbiamo iniziato, sviluppando metodi innovativi che consentano di velocizzare, aiutare e migliorare la valutazione delle analisi mediche\u00bb.<\/p>\n
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