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Writer's pictureDaniele Ravì

Simulazione della progressione di malattie neurodegenerative

Updated: Jan 30, 2023

Reti avversarie degenerative per simulazioni 4D: applicazione in MRI longitudinali


La simulazione realistica delle immagini mediche è un'area di ricerca in costante evoluzione che ha un'importanza crescente per molte applicazioni sanitarie. Questo perché la simulazione precisa delle immagini mediche è cruciale per la valutazione dei trattamenti e per la pianificazione delle procedure mediche. Tuttavia, i simulatori di immagini attuali hanno incontrato difficoltà nell'utilizzo di dati clinici longitudinali, come ad esempio nella modellizzazione della progressione di una malattia o nella generazione di sequenze di risonanza magnetica 3D (4D).

I fallimenti dei simulatori attuali sono spesso dovuti all'incapacità di generare simulazioni specifiche per il soggetto e all'inefficienza nella sintesi di immagini spaziotemporali ad alta risoluzione. Inoltre, le limitazioni di memoria impediscono di addestrare modelli completi 4D, richiedendo l'utilizzo di tecniche che scartano le informazioni spaziotemporali, come ad esempio l'utilizzo di slice 2D o di approcci basati su patch.

Per affrontare queste sfide, abbiamo sviluppato una nuova tecnologia, chiamata Funzioni di peso del profilo (PWF). Questa tecnologia è in grado di estendere un recente framework per la simulazione di immagini neuro da 2D (più tempo) a 3D (più tempo), offrendo così una soluzione unica e innovativa per la sfida di generare immagini mediche realistiche e accurate.

Abbiamo dimostrato il potere delle PWF addestrando un modello utilizzando dati di 9.652 pazienti con malattia di Alzheimer, e validando i risultati su un insieme di test separato di 1.216 pazienti. I risultati mostrano che la nostra tecnologia è in grado di generare una serie temporale personalizzata di immagini mediche realistiche e accurate a partire da un singolo punto nel tempo e da altri dati del paziente.

In conclusione, la nostra tecnologia PWF rappresenta un passo importante verso la simulazione precisa e realistica delle immagini mediche, e potrebbe avere un impatto significativo su molte applicazioni sanitarie, come ad esempio la valutazione dei trattamenti e la pianificazione delle procedure mediche.




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