Un team di ricercatori tedeschi ha sviluppato DeepMB un framework di deep learning che offre immagini optoacustiche di alta qualità e in tempo reale tramite MSOT.

DeepMB un framework di deep learning sviluppato da un team di ricercatori tedeschi che offre immagini optoacustiche in tempo reale di alta qualità grazie a MSOT.

Nell’imaging medico, ottenere immagini di alta qualità rapidamente ha da tempo ostacolato l’utilità clinica della tomografia optoacustica multispettrale (MSOT). Questa tecnologia all’avanguardia, che promette di diagnosticare ed valutare diverse malattie, tra cui il cancro al seno e la distrofia muscolare, è spesso limitata dal lungo tempo necessario per elaborare le immagini dettagliate. I ricercatori hanno presentato una soluzione rivoluzionaria che potrebbe rivoluzionare l’imaging medico.

Sebbene alcuni algoritmi possano produrre immagini in tempo reale, spesso sacrificano la qualità dell’immagine. D’altra parte, algoritmi più complessi possono generare immagini di alta qualità, ma sono impraticabilmente lenti. Questo dilemma di lunga data ha reso necessario un approccio innovativo.

DeepMB è un framework di deep learning progettato per consentire l’imaging optoacustico in tempo reale e di alta qualità. DeepMB colma il divario tra la velocità dell’imaging in tempo reale e la qualità dell’immagine ottenuta attraverso una ricostruzione basata sul modello. Questo viene realizzato esprimendo la ricostruzione basata sul modello mediante una rete neurale profonda.

• Sfruttare l’apprendimento automatico per rivoluzionare la ricerca sui materiali
• Nove regole per validare formalmente gli algoritmi Rust con Dafny (Parte 2)
• I ricercatori della CMU introducono MultiModal Graph Learning (MMGL) un nuovo framework di intelligenza artificiale per catturare informazioni da molteplici vicini multimodali con strutture relazionali tra di loro.

Le metriche associate a DeepMB sono impressionanti. Allenando il sistema su segnali optoacustici sintetizzati abbinati a immagini di ground truth create mediante ricostruzione basata sul modello, i ricercatori hanno ottenuto una ricostruzione accurata delle immagini optoacustiche in uno strabiliante tempo di 31 millisecondi per immagine. Ancor più sorprendente è che DeepMB può ricostruire immagini approssimativamente 1000 volte più velocemente rispetto agli algoritmi all’avanguardia, mantenendo praticamente nessuna perdita di qualità dell’immagine, come confermato attraverso valutazioni qualitative e quantitative di un dataset diversificato di immagini in vivo.

Le implicazioni di DeepMB sono di portata molto ampia. Promette di fornire ai medici accesso immediato a immagini MSOT di alta qualità, indipendentemente dalla condizione del paziente o dall’area del corpo oggetto di scansione. Questa scoperta apre la strada all’imaging contrastivo multispettrale ad alta risoluzione tramite tomografia optoacustica manuale che potrebbe diventare una parte routinaria della pratica clinica. L’impatto sugli studi medici e sulla cura dei pazienti potrebbe essere trasformativo, offrendo ai professionisti sanitari uno strumento potente per effettuare diagnosi più accurate e fornire un’assistenza superiore.

In conclusione, DeepMB rappresenta un enorme passo avanti nell’imaging optoacustico. La sua versatilità non è limitata alla MSOT, ma si estende ad altre modalità di imaging, come l’ecografia, i raggi X e l’imaging a risonanza magnetica. Con DeepMB, i ricercatori hanno sbloccato un approccio nuovo che promette di migliorare i risultati nella sanità e cambiare il modo in cui diagnostic