La computer vision è un campo dell’informatica che si occupa dello sviluppo di sistemi che possono “vedere” e comprendere il mondo digitale delle immagini e dei video in modo simile agli esseri umani. Utilizzando algoritmi e tecniche di elaborazione delle immagini, la computer vision consente ai computer di analizzare, interpretare e comprendere il contenuto visivo. Questo può includere il riconoscimento di oggetti, persone, azioni, identificazione di pattern, segmentazione di immagini e molto altro ancora. La computer vision ha diverse applicazioni pratiche in settori come la sorveglianza, la medicina, l’automazione industriale, l’automotive, la realtà aumentata, la robotica e molti altri.
La computer vision applicata alla risonanza magnetica (RM) si occupa dell’analisi delle immagini mediche acquisite attraverso la tecnica di imaging a risonanza magnetica. Questi i differenti processi base che si susseguono nel processo di computer vision
- Acquisizione dell’immagine: Durante una scansione RM, vengono raccolti dati attraverso il campo magnetico e le onde radio. Questi dati vengono quindi convertiti in immagini digitali.
- Preprocessing: Le immagini RM possono contenere rumore o artefatti che possono compromettere la qualità dell’immagine e influenzare l’accuratezza della diagnosi. Pertanto, prima di analizzare le immagini, è spesso necessario applicare tecniche di pre-elaborazione per migliorare la qualità dell’immagine, ad esempio mediante filtraggio del rumore o correzione degli artefatti.
- Segmentazione: Una volta pre-elaborate, le immagini RM possono essere segmentate per identificare e distinguere diverse strutture e regioni all’interno dell’immagine. La segmentazione può essere utilizzata per isolare organi specifici, tessuti o patologie presenti nell’immagine.
- Caratterizzazione delle strutture: Dopo la segmentazione, la computer vision può essere utilizzata per estrarre caratteristiche quantitative e qualitative dalle strutture identificate. Ad esempio, è possibile misurare le dimensioni di un tumore o valutare la vascolarizzazione di un tessuto.
- Diagnosi assistita da computer: Utilizzando le informazioni estratte dall’analisi delle immagini RM, i sistemi di computer vision possono supportare i radiologi nella diagnosi e nella valutazione dei pazienti. Questi sistemi possono fornire informazioni supplementari, evidenziare aree di interesse o proporre diagnosi preliminari.
- Apprendimento automatico e intelligenza artificiale: Molte applicazioni di computer vision nella risonanza magnetica fanno uso di algoritmi di apprendimento automatico e intelligenza artificiale per migliorare la precisione e l’efficienza dell’analisi delle immagini. Questi algoritmi possono essere addestrati su grandi dataset di immagini mediche per riconoscere pattern e caratteristiche rilevanti per specifiche condizioni patologiche.
Complessivamente, la computer vision nella risonanza magnetica è sostanzialmente la capacità di leggere a livello visivo le immagini acquisite e gioca un ruolo significativo nel processo di interpretazione medica e nell’assistenza ai professionisti sanitari.
Esistono centinaia di applicazioni di Computer vision nell’ambito della risonanza magnetica, con differenti scopi , prossimamente cercherò di prendere in studio alcune di esse.
