{"id":992,"date":"2026-05-08T10:05:13","date_gmt":"2026-05-08T10:05:13","guid":{"rendered":"https:\/\/mis3d-ai.it\/?page_id=992"},"modified":"2026-05-08T10:16:23","modified_gmt":"2026-05-08T10:16:23","slug":"il-progetto","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/mis3d-ai.it\/?page_id=992","title":{"rendered":"Il Progetto"},"content":{"rendered":"\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\tLa corretta interpretazione delle immagini \u00e8 cruciale per il rilevamento precoce delle malattie. Un numero crescente di strumenti medici sono orientati alle immagini e producono una grande quantit\u00e0 di dati di immagini, tipicamente nel formato DICOM, che contengono caratteristiche spazio-temporali insieme a informazioni alfanumeriche riguardanti i pazienti. Gestire questi set di dati ad alta dimensione \u00e8 un compito complesso e dispendioso in termini di tempo. Inoltre, la diffusione di smartphone e tablet richiede lo sviluppo di funzionalit\u00e0 tecnologiche che consentano all'\u00e9quipe medica di controllare i processi sanitari in movimento e di accedere e inviare liberamente immagini e dati per l'analisi dei casi e la diagnostica collaborativa.\n\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\tIl progetto presentato da Global Technologies Italia a valere sul bando PIA Puglia 2024, prevede la realizzazione di un sistema integrato di Imaging 3D evoluto a supporto della componente medico clinica. Il sistema ha l\u2019obiettivo di esaltare e porre in ampia considerazione l\u2019esigenza della consultazione diagnostiche a distanza, mediante diverse tecniche di telemedicina e di teleconsulto, al fine di consentire quindi anche da remoto l\u2019esecuzione di diagnosi e consulti medici (second opinion).Il sistema implementer\u00e0 un motore grafico bidimensionale e tridimensionale, dotato di numerose funzioni avanzate per l\u2019editing e il post-processing delle immagini diagnostiche.\n\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\tIl cuore \u00e8 costituito dal motore grafico di renderizzazione (mediante tecniche stereoscopiche 3D di tipo side-by-side e anaglifo) che si baser\u00e0 sull\u2019utilizzo di una tecnologia innovativa per la rappresentazione dei dati tridimensionali.\n\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\tIl progetto ha l\u2019obiettivo di realizzare una piattaforma software prototipale con Intelligenza Artificiale capace di definire una nuova ed innovativa metodologia di gestione e visualizzazione dell\u2019Imaging clinico in 3D proveniente da scanner con dati in formato DICOM, al fine di supportare l\u2019equipe medica e gli specialisti del settore nell\u2019analisi delle anamnesi, nelle indagini diagnostiche complesse e nello studio dei casi clinici in un ambiente virtuale condiviso.\n\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\tLa soluzione proposta consiste in una piattaforma software integrata in grado di coadiuvare il personale medico nell\u2019analisi delle immagini medico cliniche. Il software consente di supportare le fasi di diagnosi e gestione delle malattie croniche e complesse grazie all\u2019integrazione di informazioni ed alla gestione di immagini (imaging tridimensionale) anche al fine di fornire un valido ausilio al chirurgo durante le attivit\u00e0 interventistiche della sala operatoria. L\u2019obiettivo del sistema \u00e8 quello di supportare il professionista nel processo di formulazione di una diagnosi attraverso l\u2019uso di tecnologie avanzate per la gestione di informazioni e per la visualizzazione, integrazione e comparazione di immagini ad altissima risoluzione.\n\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\tLa business idea alla base del progetto nasce dall\u2019osservazione (scaturita dallo studio dello stato dell\u2019arte) che nonostante le tecniche di diagnostica per immagini siano ormai divenute necessarie ed indispensabili supporti alla diagnosi, alla prognosi, al monitoraggio della malattia e alla realizzazione di procedure interventistiche sia diagnostiche che terapeutiche, manchi allo stato attuale uno strumento efficace per la fusione di immagini ad altissima risoluzione.\n\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\tL\u2019innovativit\u00e0 del progetto \u00e8 quella di lavorare direttamente sulle immagini DICOM consentendo di mappare le informazioni di immagini ecografiche di Tomografia Computerizzata (TC) o Risonanza Magnetica (RMI o MRI) che vengono utilizzate come template. Ci\u00f2 costituisce una notevole differenza rispetto alle tecniche che effettuano la fusione delle immagini utilizzando tecniche di acquisizione parallele: queste acquisiscono immagini e informazioni mediante diverse sonde che confluiscono poi su un software di ricostruzione che \u201cricostruisce\u201d in un nuovo sistema le immagini in 3D.\n\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\tCiascuna delle diverse immagini multimodali elaborate in campo medico come la Tomografia Computerizzata (TC), risonanza magnetica angiografia (MRA), risonanza magnetica (MRI), tomografia ad emissione di positroni (PET), Ecografia (USG), la SPECT, ecc. sono in grado di fornire informazioni specifiche, ma limitate. Ad esempio, la risonanza magnetica, TAC, USG sono le immagini mediche strutturali che forniscono immagini ad alta risoluzione con informazioni anatomiche, mentre la PET, SPECT sono immagini mediche funzionali che forniscono immagini a risoluzione bassa spaziali con informazioni funzionali. Le diverse immagini multimodali contengono, pertanto, informazioni complementari di organi e tessuti e l\u2019integrazione del contenuto informativo di ciascuna di esse in un\u2019unica immagine che ne costituisca la \u201csintesi\u201d \u00e8 senza ombra di dubbio un risultato auspicabile e faciliterebbe il compito dei medici sia durante la fase diagnostica che nella successiva fase legata al trattamento medico e allo studio della evoluzione della patologia. L\u2019importanza di ottenere una valida immagine di sintesi a partire da un insieme di immagini multimodali \u00e8 testimoniata dalle numerose tecniche di fusione di immagini proposte in letteratura.\n\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\tUn aspetto fondamentale \u00e8 che esistono in commercio sistemi di fusione d\u2019immagine mediante la combinazione dell\u2019ecografia con altre modalit\u00e0 diagnostiche. Tuttavia spesso presentano costi elevati oppure metodologie di fusione delle immagini basate su tecniche di acquisizione parallele mediante diverse sonde che confluiscono poi su un software di ricostruzione che, acquisendo informazioni differenti, ricostruisce in un nuovo sistema le immagini in 3D. L'idea del progetto va oltre questa metodologia, per lavorare direttamente sulle immagini DICOM consentendo di mappare le informazioni di immagini ecografiche su dati DICOM di TC o RM che vengono utilizzate come template.\n\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\tSar\u00e0 possibile inserire, come input, anche immagini PET che non sono generalmente gestibili con la maggioranza dei software commerciali. Questa necessit\u00e0 nasce dall\u2019impiego sempre pi\u00f9 frequente nella pratica clinica di questo tipo di imaging metabolico, caratterizzato da elevata specificit\u00e0, ma da scarso dettaglio anatomico.\n\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\tObiettivo del progetto \u00e8 quindi sviluppare una piattaforma software prototipale che permetta la fusione di immagini in ambito body, adattabile a diversi parenchimi e che impieghi dataset di immagini differenti, e che permetta di generare una mappa anatomica con nuove coordinate fisiche, finalizzato alla chirurgia robotica e laparoscopica. In particolare il software si pone l\u2019obiettivo di applicare immagini PET come guida alla chirurgia mini-invasiva.\n\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\tSi prevede l\u2019utilizzo di alcuni moduli basati sull\u2019utilizzo delle reti neurali, le quali conferiranno al software funzionalit\u00e0 di ricerca ed interrogazione avanzata, tipica del mondo dell\u2019intelligenza artificiale. La rete neurale, caratterizzata da abilit\u00e0 nell\u2019imparare da esempi e astrarre regole dalle informazioni ricevute, costituir\u00e0 quindi parte integrante dello strumento per la costruzione del sistema intelligente. In particolare per la \u201crevisione della conoscenza\u201d si prevede di utilizzare un particolare tipo di rete neurale ricorrente, adatta alla modellizzazione dei sistemi tempo-varianti, quali i sistemi fisici dinamici, il riconoscimento dei linguaggi, le ricerche avanzate e basate su parametri che possono variare nel tempo (parameters-revision knowledge).\n\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\n\t\t\t\t\t\t\t\tLa rete neurale ricorrente consentir\u00e0 di risolvere problemi di rappresentazione di automi a stati finiti applicati alla ontologia e in particolare alla semantica. Le dinamiche indotte nella rete neurale ricorrente, attraverso l\u2019apprendimento, hanno infatti una interessante corrispondenza con la dinamica degli automi a stati finiti.Il progetto \u00e8 finanziato per 1.620.300\u20ac dalla Regione Puglia nell\u2019ambito degli Avvisi PIA (Programmi Integrati di Agevolazione) \u201cPR FESR-FSE+ 2021-2027\u201d.\n\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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