Analisi dati per l'individuazione di biomarkers in malattie neurodegenerative cerebrali

Andrea Chincarini
Avatar, nessuna immagine disponibile
Andrea Chincarini

Ambito della ricerca

Fisica applicata

Abstract

I problemi di identificazione, segmentazione e caratterizzazione automatica di regioni clinicamente rilevanti in immagini celebrali sono formidabili. Essi sono dovuti a diversi fattori, che potremmo raggruppare in due macrocategorie: l'hardware (sorgenti, rilevatori, elettronica) e il trattamento dei dati (analisi statistiche, algoritmi). In questo contesto e' sempre piu' evidente che la sinergia tra medicina, fisica e informatica e' particolarmente feconda, sia nel migliorare la strumentazione, sia nella estrazione delle informazioni clinicamente rilevanti dai dati acquisiti. Le peculiarita' della regione celebrale e delle patologie ad essa connesse richiedono un costante e oneroso ricorso all'analisi manuale ad opera di neuroradiologi esperti. L'impellenza di estendere la base dati e di migliorare il riconoscimento delle patologie ha reso necessario lo sviluppo di strumenti ad-hoc per l'analisi ed il trattamento delle neuroimmagini. L'obiettivo della ricerca e' quello di fornire robusti strumenti computazionali orientati all'analisi delle immagini di risonanza magnetica nucleare (MRI) ed immagini funzionali di tomografia ad emissione di positroni (PET), sempre piu' usate ed accessibili al pubblico, migliorando la sensibilita' e la specificita' nel riconoscere patologie. L'obiettivo di lungo termine consiste nell'applicare questi strumento allo studio della malattia di Alzheimer (AD) e per questo motivo gli algoritmi saranno dedicati all'analisi di strutture anatomiche cerebrali di interesse per questa patologia, in particolare alla elaborazione di segnale PET con tracciante per amiloide.