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L’occhio come una finestra sulle malattie croniche

Un progetto finanziato dall’UE ha formato dei giovani scienziati al fine di migliorare la diagnosi di malattie croniche combinando modelli di sistemi vascolari e l’analisi di immagini computerizzate della retina.
L’occhio come una finestra sulle malattie croniche
La diagnosi medica per le principali malattie croniche come ad esempio diabete, demenza vascolare, ipertensione e coronaropatia potrebbe essere rivoluzionata da tecniche computerizzate di acquisizione delle immagini che analizzano la retina dell’occhio cercando indizi di cambiamenti nei vasi sanguigni. Tuttavia, poche persone possiedono la combinazione di esperienze cliniche, formazione nell’acquisizione computerizzata di immagini e competenze di modellazione matematica richieste da questo procedimento.

Il progetto da 3,8 milioni di euro REVAMMAD, finanziato dall’UE, sta aiutando a creare una nuova generazione di scienziati interdisciplinari che possiede le conoscenze cliniche e le abilità nell’acquisizione computerizzata delle immagini per migliorare misurazione e diagnosi in questa importante area della sanità.

La vascolarizzazione, o disposizione dei vasi sanguigni, subisce dei cambiamenti durante lo sviluppo di molte malattie croniche. Visionare e misurare i vasi sanguigni nella retina dell’occhio durante degli esami oculistici di routine può fornire una finestra eccezionale su numerose malattie, persino per quelle non collegate all’occhio stesso.

La retina e la congiuntiva sono “le sole due aree del corpo dove è possibile fotografare direttamente i vasi sanguigni in modo relativamente non invasivo,” afferma il coordinatore del progetto Andrew Hunter, vice rettore per la ricerca e l’innovazione alla Lincoln University nel Regno Unito.

Per fare questo è tuttavia necessario mettere insieme tre aree di competenze specialistiche. Queste sono l’informatica, precisamente l’analisi computerizzata delle immagini, la modellazione matematica della circolazione nei vasi sanguigni e di come questi ultimi si spostano, e una comprensione clinica di ciò che i vasi sanguigni fanno e di come le malattie croniche influiscono su di essi, afferma il prof. Hunter, un esperto in visione artificiale e apprendimento automatico.

Combinare le competenze

REVAMMAD ha coinvolto ben 13 ricercatori per un periodo di quattro anni. “Si è trattato di un programma molto esteso in termini di cooperazione interdisciplinare,” dice il prof. Hunter. Esso ha incluso workshop, attività congiunte e formazione congiunta e collocamenti in altre parti del consorzio, generalmente per diversi mesi in Germania, Danimarca, Italia, Grecia, Francia o Regno Unito.

Alcuni membri del team hanno sviluppato delle tecniche di modellazione e hanno ideato dei modelli usando i dati delle misurazioni dei vasi sanguigni forniti dagli scienziati informatici. Allo stesso tempo, gli scienziati informatici hanno migliorato le tecniche per localizzare e misurare correttamente i vasi sanguigni usando l’acquisizione computerizzata di immagini e i modelli matematici sviluppati da altri. Altri ancora nel team hanno cercato di migliorare le diagnosi cliniche usando immagini computerizzate.

Il progetto interdisciplinare ha sviluppato degli algoritmi per accrescere il miglioramento delle immagini della retina e la registrazione del modello 3D che confronta immagini dello stesso soggetto scattate in momenti differenti. Esso ha portato direttamente a dei passi in avanti nella localizzazione dei nervi corneali e negli algoritmi per la segmentazione delle immagini dei vasi sanguigni della congiuntiva al fine di rendere più facile l’analisi delle immagini.

Nuovi modelli e banche dati delle immagini

Il diabete colpisce la struttura delle pareti dei vasi sanguigni, rendendole più rigide. In una fase avanzata, questo causa la loro rottura, creando delle emorragie e dei microaneurismi, che rappresentano le prime fasi della retinopatia diabetica. Il team ha generato nuovi modelli per rilevare i cambiamenti misurabili nei vasi sanguigni della retina dovuti ai danni causati dall’elevata glicemia nel sangue nei diabetici – una causa comune di perdita della vista.

Il progetto ha inoltre completato un deposito dei dati che combina banche dati e calcoli per gestire le immagini delle retine. Queste banche dati delle immagini possono essere usate per analizzare forma e tortuosità, usando un software sviluppato appositamente durante il progetto. Un altro risultato del progetto è una nuova banca dati che confronta le immagini delle cornee e che può essere usata dai medici specialisti per controllare la progressione della malattia.

Argomenti

Life Sciences

Keywords

REVAMMAD, allenamento, salute, acquisizione immagini computerizzata, modellazione matematica, tecnologia medica, salute pubblica