Ottimizzare le radiografie nei pazienti affetti da Covid: Messina, Catania e l'INGV sviluppano il software "PACE"

Il software è già stato applicato nella struttura ospedaliera Policlinico Universitario “G. Martino”, mostrando la capacità di migliorare significativamente la lettura del radiogramma da parte del radiologo

Nota - Questo comunicato è stato pubblicato integralmente come contributo esterno. Questo contenuto non è pertanto un articolo prodotto dalla redazione di MessinaToday

Un consorzio composto dall’Università di Messina, l’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia e l’Università di Catania ha sviluppato un tool software, chiamato PACE, di supporto ai radiologi nella lotta al COVID-19. Per l’Università di Messina hanno preso parte alla ricerca il prof. Giovanni Finocchio del Dipartimento di Scienze Matematiche e Informatiche, Scienze Fisiche e Scienze della Terra (MIFT), il prof. Michele Gaeta ed il dr. Giuseppe Cicero del Dipartimento di Scienze biomediche, odontoiatriche e delle immagini morfologiche e funzionali. Per l’Università di Catania hanno preso parte alla ricerca il prof. Aurelio La Corte del Dipartimento di Ingegneria Elettrica Elettronica e Informatica e l’ing. Giulio Siracusano, assegnista di ricerca presso lo stesso Dipartimento.

In pazienti COVID-19, la valutazione radiologica di lesioni polmonari è necessaria per il monitoraggio dell’evoluzione della malattia e la risposta a specifiche terapie, quest’attività è resa complicata dal fatto che i pazienti, specialmente nella fase acuta della malattia, sono non collaborativi e/o in terapia intensiva. Considerando inoltre che tali radiogrammi sono effettuati spesso con sistemi radiografici portatili, le immagini presentano artefatti che ne riducono la leggibilità. PACE è stato sviluppato per risolvere questo problema ottimizzando il contrasto di tali immagini radiografiche del torace. Ad oggi, è stato applicato a immagini di pazienti COVID-19 della struttura ospedaliera Policlinico Universitario “G. Martino”, mostrando la capacità di migliorare significativamente la lettura del radiogramma da parte del radiologo. 

“L’algoritmo – conferma il prof. Finocchio – combina lo stato dell’arte di tool numerici di elaborazione delle immagini, quali la decomposizione empirica bi-dimensionale, il filtro omomorfico e l’equalizzazione adattiva dell’istogramma in modo opportuno. Una delle difficoltà incontrate è stata la riduzione del tempo di calcolo, passata dai 30/40 minuti sulla prima versione di PACE a circa 3/4 minuti nella versione attuale, questo passaggio è stato necessario per pianificarne ulteriori sviluppi”. 

“Dal punto di vista clinico- sottolinea il prof. Gaeta – è stato importante trovare un modo per verificare che le informazioni aggiuntive osservate nelle immagini post-processate fossero reali. A tal proposito, sono state effettuate congiuntamente alle radiografie del torace anche delle TAC. La mia sorpresa principale è stata quella di vedere come le lesioni aggiuntive osservate nelle immagini elaborate con PACE fossero confermate dalle TAC”. 

I risultati delle attività di ricerca sono stati pubblicati sulla rivista scientifica Sustainability 202012(20), 8573 ed è disponibile al link (https://www.mdpi.com/2071-1050/12/20/8573). Tali risultati sono a disposizione della comunità medica liberamente, per chiunque sia interessato ad utilizzarlo può contattare il prof. Giovanni Finocchio all’email (gfinocchio@unime.it). 

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