Bilateral CNR-RS (UK)

La misurazione accurata delle dimensioni dei reni è fondamentale per la diagnosi e il monitoraggio di malattie renali come la malattia renale cronica (MRC) e la malattia renale policistica autosomica dominante (ADPKD). Uno dei metodi più precisi per farlo è l'utilizzo della risonanza magnetica (RM) per calcolare il volume renale in millilitri. Tuttavia, delineare manualmente i reni in queste immagini è un processo lungo e soggetto a errori umani. Questo progetto collaborativo si propone di sviluppare un sistema di intelligenza artificiale (IA) in grado di delineare automaticamente e in modo affidabile i reni nelle immagini di risonanza magnetica. L'obiettivo è lavorare insieme per rendere questo processo più rapido e coerente, in modo da poterlo utilizzare in contesti clinici reali. Una delle principali sfide dell'IA nell'imaging medico è che questi sistemi possono talvolta commettere errori se la qualità dell'immagine è scarsa, ad esempio quando un paziente si muove durante la scansione o quando diversi scanner RM producono risultati leggermente diversi. Per risolvere questo problema, il progetto si propone di addestrare l'IA a riconoscere quando potrebbe sbagliare, stimando il grado di affidabilità di ciascun risultato. Testeremo il sistema su immagini di risonanze magnetiche renali reali e anche su immagini alterate in-silico con distorsioni comuni, come sfocature o artefatti. Questo permetterà che l'IA funzioni correttamente anche in condizioni non perfette, proprio come nella pratica clinica. Il risultato sarà un nuovo strumento che fornirà ai medici informazioni più rapide e affidabili sulla salute renale, migliorando potenzialmente la diagnosi e il monitoraggio per pazienti affetti da malattie renali.