Un progetto di: HEAL ITALIA, Università di Pisa e INFN
Il progetto AIMS2DREAM ha come obiettivo lo sviluppo di un sistema automatico di analisi, confronto e elaborazione di immagini acquisite mediante TAC del torace per la realizzazione di nuovi protocolli di acquisizione che permettono di utilizzare dosi di radiazioni ionizzanti più basse senza alterare il contenuto informativo delle immagini acquisite (utile anche per la diagnosi precoce dei tumori polmonari).
Le attività necessarie per raggiungere questo scopo spaziano dalla valutazione delle proprietà di imaging dei tomografi clinici per TAC al variare delle condizioni di acquisizione, con particolare riferimento alla dose di radiazioni ionizzanti utilizzata, allo studio delle features radiomiche estratte dalle immagini e alla realizzazione di un sistema CAD (Computer Aided Detection) per l’individuazione, la classificazione e la segmentazione dei noduli polmonari sospetti.
Obiettivi e benefici
Il sistema oggetto di studio consentirà di ottenere immagini TAC erogando meno dose al paziente, aprendo così la strada anche a programmi di screening per la diagnosi precoce dei tumori polmonari, che ad oggi costituiscono una delle principali cause di mortalità per tumore.
Tecnologie abilitanti
L’evoluzione degli strumenti e dei metodi di calcolo che si è verificata negli ultimi anni ha già contribuito allo sviluppo dei sistemi di ricostruzione delle immagini TAC basati sugli algoritmi iterativi, che consentono di preservare le proprietà di imaging a dosi più basse di quelle standard grazie a una migliore gestione del rumore rispetto ai tradizionali algoritmi analitici basati sulla FBP (Filtered Back Projection). Le attuali possibilità offerte dal supercalcolo sono indispensabili per lo sviluppo del sistema di analisi basato su radiomica e algoritmi di Machine Learning e Deep Learning.