Metodi AI per immagini PET

È da sempre interesse di Tecnologie Avanzate quello di creare rete fra diversi centri di eccellenza italiani, al fine di promuovere l’integrazione, la collaborazione e la condivisione.  Idee, studi all’avanguardia, algoritmi innovativi vengono, così, resi disponibili a tutti e non confinati ad un unico centro.

È con questo spirito che negli anni passati TA ha supportato uno studio multicentrico per valutare la robustezza e l’affidabilità di un algoritmo a soglia adattiva per la stima del BTV che lavora su immagini PET, descritto in [Brambilla et al., Med. Phys. 35 (4), 1207-1213, 2008]. Successivamente, ha sviluppato una versione 3D dell’algoritmo, che è stata implementata in iTA DATA.

Grazie alle consolidate collaborazioni con il dipartimento DET del Politecnico di Torino e con l’Azienda Ospedaliera Universitaria di Novara, stiamo studiando un sistema di deep learning per la segmentazione automatica delle lesioni 3D su immagini PET.

L’algoritmo, dopo una fase di test e validazione, verrà reso disponibile nei software sviluppati da TA, dotati di strumenti indispensabili per renderlo fruibile (DICOM RT) in ambito clinico di ricerca.

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