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L'UOC mette a punto il nuovo metodo per migliorare la qualità del linguaggio figurato di scansione di CT

La tomografia automatizzata (CT) è uno di test medicali più efficaci per analizzare gli effetti di molte malattie, compreso COVID-19, sui polmoni. Un gruppo internazionale piombo dall'UOC ha messo a punto un nuovo metodo che migliora la qualità delle immagini ottenute dalle scansioni di CT. L'algoritmo, che è stato provato sui dati simulati, permette loro di distinguere meglio i tipi del tessuto dell'ente differente ed apre la porta ad abbassare le dosi di radiazione a cui i pazienti sono esposti durante questo tipo di prova.

Una finestra sui funzionamenti interni dell'organismo

La tomografia computerizzata, o il CT, utilizza i trattamenti di calcolo per combinare molte misure dei raggi x catturate dagli angoli differenti dell'organismo per produrre le immagini tomografiche. Questa procedura non invadente, che fornisce una visualizzazione ricostruita tridimensionale degli organi o dei tessuti, permette che i medici vedano dentro l'obiettivo senza tagliare.

Questa tecnica aiuta gli esperti a determinare la presenza di tumore, di sua posizione esatta, di dimensione e di diffusione. Può anche essere usata per diagnosticare i disordini dell'osso e del muscolo, l'infezione o i coaguli di sangue, la malattia di cuore, i noduli del polmone e le masse del fegato. Questa tecnologia è fra gli strumenti della rappresentazione più comuni utilizzati alla biopsia della guida ed alla radioterapia come pure riflette l'efficacia dei trattamenti come trattamento del cancro, lesioni interne e sanguina la rilevazione.„

Mohammad Mahdi Dehshibi, ricercatore postdottorale al laboratorio dell'analisi della scena dell'UOC e di intelligenza artificiale (SUNAI) e Direttore del centro di ricerca del reticolo a Teheran, Iran

Tuttavia, la tomografia computerizzata comprende il rischio di danno della struttura di DNA e, successivamente, di cancro dovuto l'esposizione dell'organismo ai raggi x della alto-dose. Per esempio, nel corso di una scansione di CT della testa, una persona riceve una dose di radiazione equivalente alla somma totale che sono esposti solitamente in ai 243 giorni della vita normale.

Un nuovo algoritmo per diminuire radiazione

In una ricerca per diminuire questa radiazione, il gruppo piombo da Dehshibi ha sviluppato un nuovo algoritmo di postelaborazione che aumenta la qualità delle immagini ricostruite di CT. Mentre i metodi convenzionali di CT prendono soltanto una parte dello spettro di energia dei raggi x, i ricercatori hanno verificato un più vasto intervallo di energia, diviso negli intervalli, per raggiungere il più alto contrasto. Dopo le prove sui dati costruiti facendo uso del software di simulazione GATE/GEANT4, hanno trovato che l'algoritmo migliora la qualità delle immagini mentre diminuisce il disturbo, che permette alla migliore distinzione fra i tipi differenti di tessuti con le dosi più basse dei raggi x, secondo i loro risultati pubblicati nel giornale di elaborazione delle informazioni.

“Distinguere fra due tessuti differenti (quei normali o anormali) nella stessa regione è critica per i medici o radiologi da pianificazione per trattamenti ulteriori, dove questa decisione sta occupandosi delle vite dei pazienti,„ ha detto. “Avere migliore distinzione del tessuto aumenta l'indice di successo della pianificazione della medicina.„ Il nuovo metodo aumenta la capacità di distinguere fra i tessuti da 60% nelle simulazioni confrontate al CT convenzionale.

“Il nostro punto di vista stava proponendo un approccio di postelaborazione che non ha bisogno di una riconfigurazione sostanziale del hardware e non dà più libertà agli scienziati della rappresentazione per ulteriore prospezione,„ Dehshibi ha detto. “Speriamo che i risultati di questo studio più successivamente siano esaminati nella regolazione clinica per diminuire l'effetto radioattivo di irradiazione con i raggi x.„

Source:
Journal reference:

Gholami, N., et al. (2020) A Novel Method for Reconstructing CT Images in GATE/GEANT4 with Application in Medical Imaging: A Complexity Analysis Approach. Journal of Information Processing. doi.org/10.2197/ipsjjip.28.161.