Scroll Down
Crafting tomorrow's Digital Experiences
0 %

Computer Vision per la diagnosi medica assistita

Target
Aziende mediche
Tecnologia
Computer Vision
Ambito
Settore medico
Overview

Un progetto che utilizza l'Intelligenza Artificiale in ambito sanitario, con l'obiettivo di effettuare diagnosi più accurate e prevenire malattie future.

Obiettivi del progetto

Il progetto ha l’obiettivo di segmentare e analizzare ogni vertebra singolarmente per una diagnosi dettagliata, rilevare anomalie visive nelle radiografie per facilitare l’identificazione di zone sospette e prevedere future patologie della colonna vertebrale, stimando il rischio di determinate condizioni tramite i dati anamnestici del paziente.

Tecniche di Computer Vision utilizzate



  • Segmentazione di Istanze: permette di isolare e analizzare ogni singola vertebra, facilitando l’osservazione dettagliata e mirata.

  • Rilevamento di Oggetti: attraverso bounding box, la tecnologia identifica e localizza anomalie presenti nelle radiografie, aumentando l’efficienza e la precisione della diagnosi.

  • Classificazione e Analisi Predittiva: una volta segmentata e rilevata la colonna vertebrale, l'algoritmo elabora informazioni per classificare e prevedere eventuali malattie future, garantendo una diagnosi proattiva.


Fasi del Progetto



  • Raccolta e Preparazione dei Dati: immagini radiografiche sono state raccolte e suddivise in set di addestramento, validazione e test. Anche dati clinici aggiuntivi dei pazienti sono stati integrati per consentire previsioni personalizzate.

  • Addestramento dell’Algoritmo: gli algoritmi di machine learning sono stati ottimizzati per garantire l’accuratezza nella segmentazione delle vertebre e nella rilevazione di anomalie.

  • Implementazione e Test Clinico: il sistema è stato testato in ambienti clinici simulati per verificare la capacità di supportare i medici nell'identificazione e nella diagnosi delle anomalie spinali.

Risultati Ottenuti


  • Diagnosi più accurate grazie alla distinzione dettagliata di ogni vertebra e alla localizzazione di anomalie.

  • Possibilità di prevedere malattie future grazie alla classificazione della colonna vertebrale.