Modelli di intelligenza artificiale per l'automatizzazione delle radiazioni per Tc

na rappresentazione schematica di un algoritmo di intelligenza artificiale, basato su una rete neurale artificiale, sviluppato per predire la presenza e la posizione di lesioni artificiali nelle immagini Tc del fantoccio

Meno radiazioni ai pazienti con l'automatizzazione della valutazione della qualità delle immagini della Tomografica computerizzata. I ricercatori del Dipartimento di Fisica e Astronomia dell'Ateneo di Firenze, l'Azienda ospedaliero-universitaria di Careggi, USL Toscana Centro e CNR-ICCOM hanno impiegato l'intelligenza artificiale ottenendo un modello che permetterà di dosare i raggi X a cui sottoporre le persone che richiedono l'esame. Istituto Superiore di Sanità e Fondazione Bruno Kessler di Trento hanno collaborato allo studio pubblicato sulla rivista Journal of Medical Imaging.

Il lavoro dei ricercatori

La qualità delle immagini della tomografia è influenzata dalla quantità di radiazioni che il paziente deve ricevere. I ricercatori hanno prodotto un algoritmo sui dati generati dall'esame visivo dei referti Tc e sviluppato due modelli basati sull'analisi delle radiografie e le osservazioni dei medici. Potranno essere usati per automatizzare il dosaggio dei raggi X, limitando le possibilità di errore.

Fonte: CNR