L’AI che rivoluziona le TAC total body

Segmenta strutture e organi molto velocemente

La TAC total body è una tecnica che scansiona l’interno di una persona per individuare i primi segnali di allarme di malattie cardiache, cancro e altre condizioni preoccupanti.

Esistono vari modi per effettuare queste scansioni, ma il più comune utilizza i raggi X per creare immagini di sezioni del corpo – un processo chiamato segmentazione. Un computer poi adatta le immagini per creare un modello 3D dell’intero corpo.

Questo può essere utilizzato per pianificare alcuni tipi di interventi chirurgici, ma viene anche offerto come una sorta di servizio di screening per dare tranquillità alle persone attente alla salute.

La realtà è che le TAC di tutto il corpo sono parecchio difficili da analizzare, anche perché è difficile distinguere tutti i diversi organi dalla massa di tessuti che compongono il corpo umano e fornirne una forma tridimensionale usando le immagini della scansione.

Proprio per questo motivo i medici si sono rivolti ai sistemi di visione computerizzata. Gli algoritmi che si stanno utilizzando attualmente, però, non funzionano particolarmente bene: alcuni sono molto difficili da usare, altri sono stati addestrati su immagini ultra-pulite e non sono altrettanto efficaci sulle immagini piene di rumore scattate in laboratorio.

L’algoritmo ha risparmiato dieci anni di lavoro manuale umano

Un altro problema comune con gli algoritmi è che spesso questi funzionano solo per una singola struttura anatomica o per un numero ridotto di esse, costringendo i medici ad utilizzare più algoritmi in fase clinica ed aumentando esponenzialmente la complessità del processo di analisi di dati.

La soluzione sarebbe un algoritmo che sia facile da usare e che possa segmentare accuratamente più organi e strutture usando scansioni del mondo reale. Jakob Wasserthal e colleghi dell’Ospedale Universitario di Basilea in Svizzera hanno sviluppato quest’algoritmo, e l’hanno chiamato TotalSegmentator.

Sebbene non sia perfetto – a volte non riconosce piccole sezioni di strutture tubolari, come le arterie e il colon, o confonde le classi di vertebre e costole vicine – nei test funziona bene.

In 1204 immagini TAC, ha segmentato 104 strutture anatomiche (27 organi, 59 ossa, 10 muscoli, 8 vasi) che coprono la maggior parte delle classi rilevanti per la maggior parte dei casi d’uso. I ricercatori sottolineano che un annotatore umano avrebbe impiegato circa dieci anni per svolgere manualmente un compito equivalente.