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Intelligenza artificiale e risonanze per la diagnosi dei tumori cerebrali.

Posted by giorgiobertin su marzo 23, 2019

Un team di ricercatori e specialisti – del Department of Animal Medicine, Productions and Health, University of Padua, Legnaro – ha testato una tecnica innovativa, basata su rete neurale, su pazienti con diagnosi radiologica (tramite Risonanza Magnetica) di meningioma e successiva conferma istopatologica (a seguito dell’asportazione chirurgica dello stesso). Il risultato è stato, ex ante, il riconoscimento del grado di malignità della neoplasia, in ben 109 casi su 117, a partire direttamente dalle immagini diagnostiche.

cervellorm

L’esperienza che abbiamo maturato con gli studi di risonanza magnetica sul cane, unica per metodologia, caratteristiche e numerosità – afferma il prof. Tommaso Banzato – l’abbiamo voluta condividere con i colleghi del reparto di Neuroradiologia dell’azienda ospedaliera di Padova. Questo ha aperto ad entrambe le équipe nuovi scenari da cui stanno emergendo ulteriori interessanti sviluppi”.

L’accuratezza di questo modello preliminare, pubblicato sulla rivista pubblicato sul “Journal of Magnetic Resonance Imaging“,  è un’evidente dimostrazione che, in un futuro non così lontano, nuove metodologie basate sull’intelligenza artificiale potranno non solo supportare il radiologo nel proprio processo decisionale verso la diagnosi finale, ma anche guidare scelte terapeutiche mediche, chirurgiche e mininvasive.
L’applicazione delle reti neurali alla diagnostica per immagini sta diventando, a tutt’oggi, uno degli interessi centrali per la comunità scientifica internazionale.

Leggi abstract dell’articolo:
Accuracy of Deep Learning to Differentiate the Histopathological Grading of Meningiomas on MR Images: A Preliminary Study
Tommaso Banzato, Francesco Causin, Alessandro Della Puppa, Giacomo Cester Linda Mazzai Alessandro Zotti.
JMRI First published: 21 March 2019 https://doi.org/10.1002/jmri.26723

Fonte: UNIPD:IT

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