L'intelligenza artificiale migliora la diagnostica per immagini
I ricercatori dell'ETH stanno utilizzando l'intelligenza artificiale per migliorare la qualità delle immagini di un metodo di imaging medico relativamente nuovo. Ciò consentirà in futuro di diagnosticare meglio le malattie e di produrre dispositivi più economici.
Scienziati del Politecnico di Zurigo e l'Università di Zurigo hanno utilizzato metodi di apprendimento automatico per migliorare l'imaging optoacustico. Questa tecnica di imaging medico relativamente nuova può essere utilizzata, ad esempio, per visualizzare i vasi sanguigni all'interno del corpo, esaminare l'attività cerebrale o diagnosticare il cancro al seno e le malattie della pelle. Tuttavia, la qualità dell'immagine fornita da un dispositivo dipende fortemente dal numero di sensori e dalla loro distribuzione: Maggiore è il numero di sensori, migliore è la qualità dell'immagine. Il nuovo approccio dei ricercatori dell'ETH consente di ridurre significativamente il numero di sensori mantenendo la stessa qualità dell'immagine. Ciò può ridurre i costi dei dispositivi, aumentare la velocità di imaging o migliorare la diagnosi.
L'optoacustica presenta alcune analogie con l'ecografia. In quest'ultima, una sonda invia onde ultrasonore nel corpo, che il tessuto riflette. I sensori presenti nella sonda rilevano le onde sonore riflesse e da queste è possibile ottenere un'immagine di Immagine dell'interno del corpo. Nell'imaging optoacustico, invece, impulsi laser estremamente veloci vengono inviati nel tessuto, dove vengono assorbiti e convertiti in onde ultrasonore. Queste vengono poi rilevate in modo simile all'ecografia per creare un'immagine.
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