Tecniche avanzate di imaging per individuare la patologia
Tecniche di imaging in vivo sono ampiamente usate nella diagnosi di anomalie sia nella struttura che nella funzione. Queste tecniche permettono ai medici di vedere sezioni bidimensionali (2D) o ricostruzioni in 3D del cervello di un paziente, inclusi gli indicatori del suo funzionamento nel tempo rispetto a diversi compiti. Il progetto DEBRA ("Detection of brain abnormality") è stato ideato al fine di sviluppare tecniche di segmentazione coadiuvate tramite computer per una migliore individuazione della CVD utilizzando l'MRI e con una diffusa applicazione all'imaging cerebrale di altre patologie. Nello specifico, i ricercatori stanno applicando tecniche di classificazione dei pattern in combinazione con modelli statistici per migliorare l'individuazione di differenze minime sia nel tessuto malato rispetto a quello sano, sia nel tessuto malato nel corso del tempo. Ad oggi, i ricercatori hanno raccolto dati clinici, creato dati simulati, eseguito la pre-elaborazione dei dati di imaging e sviluppato e realizzato algoritmi per la segmentazione dell'anomalia. Rispetto ai metodi tradizionali, gli algoritmi forniscono una migliore sensibilità sia per i dataset reali che per quelli simulati. Data l'eliminazione della selezione manuale e una conoscenza a priori, l'attuale mancanza di specificità era prevedibile. Comunque, al momento gli algoritmi potrebbero essere utilizzati per accelerare il processo di screening o in combinazione con uno schema controllato per maggiore accuratezza. Inoltre il proseguimento del lavoro del progetto dovrebbe migliorare la specificità degli algoritmi nel rilevamento dell'anomalia ed estendere la sua applicabilità generale nell'individuazione delle patologie diverse da quelle associate con la CVD.
