além do monitoramento - de doenças neuromusculares raras.
Em até 10 segundos, é possível obter informações precisas sobre as propriedades dos tecidos patológicos.
O projeto de pesquisa foi desenvolvido na Fundação Mondino pelos doutorandos do Centro BioData Science, Leonardo Barzaghi e Raffaella Fiamma Cabini, e sob a coordenação da professora Silvia Figni.
Os dois pesquisadores estudaram o desenvolvimento dos algoritmos dos "machine learning" e "deep learning" para a previsão de biomarcadores quantitativos das doenças do aparelho músculo esquelético. Enquanto Barzaghi focou nas imagens clínicas, Cabini trabalhou com as pré-clínicas.
"Para apoiar os diagnósticos e aumentar a qualidade das imagens anatômicas de alta resolução obtidas por meio da ressonância magnética, nos últimos anos, foram desenvolvidas técnicas que permitem a quantificação das propriedades físicas dos tecidos patológicos", explica Barzaghi.
"O uso de modelos mais evolutivos de inteligência artificial permite hoje a aceleração dos tempos de aquisição das informações quantitativas da patologia, como por exemplo, aquelas relativas à quantidade de inflamação, da atrofia e do percentual de gordura. Graças às redes neurais, podemos obter imagens em poucos segundos, abatendo os tempos necessários com os métodos padrão, quantificáveis em horas", explica ainda.
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