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tico che rientra nell’ambito dei problemi inversi, medica. Inoltre, grazie alla disponibilità di grandi
ovvero quella classe di problemi in cui si vogliono insiemi di dati sul web, è possibile supportare gli
inferire informazioni su oggetti o fenomeni non in- approcci tradizionali con le più recenti tecniche di
vestigabili direttamente, a partire da effetti prodotti intelligenza artificiale, ed in particolare di ma-

dagli oggetti o dai fenomeni stessi. Nel caso della chine learning. Questa combinazione di meto-
tomografia, gli oggetti di studio sono ad esem- dologie sta dando risultati più che soddisfacenti,
pio la forma di un organo interno o la presenza fornendo potenti strumenti per regolare automa-
di eventuali masse indesiderate, mentre gli effetti ticamente i parametri dei modelli e degli algoritmi
sono l’assorbimento delle radiazioni emesse dalla e migliorare la qualità delle immagini ricostruite.
sorgente del tomografo, in proporzioni diverse a Il progetto si avvale dell’esperienza maturata nel
seconda della tipologia dei tessuti, di cui rimane corso degli anni in entrambi questi ambiti dai ri-

traccia nella radiazione misurata dai detector. cercatori e ricercatrici del Dipartimento FIM
Il processo di ricostruzione del volume finale all’interno del gruppo di ricerca OASIS (www.
delle immagini viene ottenuto attraverso algoritmi oasis.unimore.it), con la collaborazione di centri

numerici basati su modelli matematici complessi, internazionali quali il Finnish Center of Excel-
e gioca un ruolo fondamentale nell’uso della TC lence in Inverse Problems Research e il Cen-
come strumento per la diagnosi. La riduzione del- tre de Vision Numérique a CentraleSupeléc.
la dose e/o del numero di proiezioni, diminuendo Gli algoritmi ideati durante il progetto saranno
anche le informazioni utilizzabili, incide negativa- sviluppati seguendo la filosofia della green AI e
mente sulla qualità delle immagini ricostruite e implementati almeno su base prototipale utilizzan-
richiede nuovi algoritmi molto innovativi per do set di dati disponibili in rete e dati reali

ottenere immagini diagnostiche di buona qualità. forniti da aziende locali, per valutarne l’effi-
Infatti, una gamma limitata di angoli di scansione cienza e la qualità, costituendo così il primo passo
può dare origine a artefatti geometrici e una scan- necessario per una successiva implementazione
sione a basse dosi produce immagini con oggetti sui dispositivi medici.
a basso contrasto e più difficilmente identificabili.
“Fornire al medico immagini tomografiche
Il progetto interdisciplinare FAR Mission chiare a partire da scansioni ridotte all’osso –
Oriented “Artificial Intelligence-based Ma- commenta il Prof. Marco Prato, PI del progetto
thematical Models and Methods for low AIM3-CT - rappresenta una sfida in cui solo la
dose CT imaging - AIM3-CT” si inserisce esat- matematica computazionale può giocare il ruolo
tamente in questo contesto, con l’obiettivo di pro- di disciplina trainante. L’aspetto più affascinan-

porre algoritmi innovativi per la ricostruzione e il te della ricostruzione di immagini tomografiche,
miglioramento di immagini TC con acquisizioni a e più in generale dei problemi inversi, è che so-
bassa dose. Le parole chiave del progetto sono luzioni totalmente inaccettabili sono in grado di
regolarizzazione, che è alla base della risoluzione spiegare perfettamente i dati misurati, ed è lì che
di un qualsiasi problema inverso, poiché indirizza la matematica deve essere in grado di indirizzare
la ricerca della soluzione verso quella più signifi- la ricerca nella strada che porta a una soluzione
cativa dal punto di vista fisico, ed ottimizzazione, fisicamente significativa.”
che rappresenta lo strumento cruciale per risol-
vere concretamente i modelli matematici formu-

lati in tempi compatibili con quelli di una diagnosi

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