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ti costi sanitari e socioeconomici. risonanza magnetica. Le recenti tecniche di intel-
ligenza artificiale, in particolare di machine lear-
Per distinguere le lesioni da sclerosi multipla da
anomalie della sostanza bianca derivanti da altre ning e deep learning non supervisionato, rappre-
malattie, è stato recentemente proposto di utiliz- sentano uno strumento chiave per la realizzazione

zare come strumento diagnostico l’identificazione dello scopo del progetto. Questi approcci offrono
di una vena che attraversa il centro di una lesione infatti il vantaggio di non richiedere un dataset di
e che può essere rilevata attraverso la risonanza addestramento, caratteristica preziosa nelle appli-
magnetica. Questo marcatore è denominato se- cazioni mediche, dove è raro avere a disposizione
gno della vena centrale (CVS). Tuttavia, l’applica- dataset grandi e di alta qualità.
zione clinica del CVS come biomarcatore è limitata La rilevazione automatizzata del CVS potrà con-
sia dalle disparità nell’interpretazione del CVS tra tribuire a promuovere l’inclusione del CVS nei cri-
gli operatori, sia dal tempo necessario per deter- teri diagnostici della sclerosi multipla, a facilitarne
minare manualmente la presenza del CVS per la sua implementazione come marcatore nella

ogni singola lesione in una scansione completa di pratica clinica con significativi vantaggi sia per i
risonanza magnetica di un paziente. medici che per i pazienti.

Lo scopo principale del progetto PRIN 2022 L’unità di ricerca di Unimore è composta dalla
PNRR “Advanced optimization METhods for auto- dott.ssa Federica Porta, dal dott. Simone Rebe-
mated central veIn Sign detection in multiple scle- goldi, dal dott. Andrea Sebastiani e dal Prof. Luca
rosis from magneTic resonAnce imaging (AMETI- Zanni. Per garantirne il successo, il progetto sarà
STA)”, coordinato dalla Prof.ssa Federica Porta, sviluppato con il costante supporto dei matematici
è quello di sviluppare un software automatico per e dei medici appartenenti all’unità dell’Universi-
la rilevazione del CVS, facile da utilizzare nella pra- tà di Firenze. In particolare il software realizzato
tica clinica e sostenuto da un’analisi teorica solida all’interno del progetto sarà convalidato su un da-

dei metodi numerici che intervengono nella sua taset clinico di risonanze magnetiche cerebrali di
risoluzione matematica. pazienti in follow-up clinico presso il Dipartimento

Più nel dettaglio, a partire dalle acquisizioni tra- di Neurologia 2 dell’Ospedale Universitario Careg-
mite risonanza magnetica, la valutazione del CVS gi di Firenze.
richiede una serie di processi di imaging che pos- L’obiettivo del programma coordinato dal Prof.
sono essere formalizzati matematicamente come Marco Govoni, è invece studiare le relazioni pro-
problemi di ottimizzazione. Tra questi processi ri- prietà-funzione utili per progettare e controllare i
entrano la segmentazione delle lesioni cerebrali, difetti di spin per le tecnologie quantistiche allo
la registrazione delle immagini acquisite a diversi stato solido. Il piano di ricerca combina l’esperien-
campi magnetici, la rimozione di rumore e artefatti za in fisica computazionale della materia conden-

dai dati e la classificazione delle lesioni in base sata del Prof. Govoni dell’Università di Modena e
alla presenza o all’assenza del CVS. Reggio Emilia e la caratterizzazione sperimentale

Il progetto AMETISTA si propone quindi di stu- di difetti nei materiali del Prof. Forneris dell’Uni-
diare algoritmi di ottimizzazione numerica ad hoc versità di Torino.
per affrontare i problemi sopra citati e di integrarli Le tecnologie quantistiche hanno il potenziale
in una unica procedura automatizzata che per- per fornire nuovi percorsi per la comunicazione, il
metta una rapida e automatica identificazione del rilevamento e l’informatica. Centrale per la ricerca
CVS nelle immagini cerebrali acquisite attraverso sulle tecnologie quantistiche è lo sviluppo di sta-

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