IL PROGETTO

Il progetto IMMERG-3D mira a sfruttare le capacità delle GPU per superare i limiti degli attuali sistemi CAD attraverso lo sviluppo di tecniche per l’identificazione di strutture anatomiche basate sull’interazione con il medico che esegue l’iter diagnostico in tempo reale. A differenza dei sistemi CAD convenzionali questo approccio consente di invertire il paradigma operativo. I parametri che governano il processo di segmentazione e riconoscimento vengono regolati in modo interattivo, con un immediata interazione reattiva, analogamente alla regolazione della luminosità e del contrasto di un normale schermo televisivo. La valutazione visiva immediata dell’effetto della regolazione dovrebbe consentire di convergere più rapidamente alla soluzione ottimale. Il miglioramento dei tempi di elaborazione e di risposta (e quindi di refertazione) rappresenta anche una notevole evoluzione a livello clinico, poiché il valore aggiunto di una diagnosi ottenuta con l’ausilio di sistemi CAD è talvolta ritenuto insufficiente a giustificare l’aumento del tempo richiesto da la fase di calcolo e validazione dei risultati.

Il progetto prevede la progettazione e lo sviluppo sperimentale di moduli caratterizzati da tecnologie aperte adattate a diverse tipologie di dati e supportano il flusso di lavoro tipico dei sistemi CAD ottimizzando i seguenti aspetti:

• velocità di calcolo della segmentazione (tale da consentire un’interazione a circuito chiuso con un operatore);
• identificazione interattiva delle strutture anatomiche di interesse;
• visualizzazione tridimensionale di strutture anatomiche mediante realtà virtuale semi-immersiva.

AREA DI RICERCA

Il progetto mira a sfruttare adeguatamente le capacità delle GPU per superare i limiti degli attuali sistemi CAD sviluppando tecniche di identificazione delle strutture anatomiche basate sull’interazione in tempo reale con il medico che esegue l’iter diagnostico. A differenza dei sistemi CAD convenzionali, dove le conoscenze mediche vengono sfruttate principalmente per validare il risultato finale di tecniche (semi) automatiche, questo approccio consente di invertire il paradigma operativo, perché i parametri che governano il processo di segmentazione e riconoscimento vengono regolati in modo interattivo, con un immediata e analoga interazione reattiva, analogamente alla regolazione della luminosità e del contrasto di un normale schermo televisivo. La valutazione visiva immediata dell’effetto della regolazione dovrebbe consentire di convergere più rapidamente alla soluzione ottimale. Il miglioramento dei tempi di elaborazione e risposta (e quindi refertazione) rappresenta anche una notevole evoluzione a livello clinico, in quanto il valore aggiunto di una diagnosi ottenuta con l’ausilio di sistemi CAD è talvolta ritenuto insufficiente a giustificare l’aumento del tempo richiesto da la fase di calcolo e validazione dei risultati.

Il progetto prevede la progettazione e lo sviluppo sperimentale di moduli caratterizzati da tecnologie aperte adattate a diverse tipologie di dati e supportano il flusso di lavoro tipico dei sistemi CAD ottimizzando i seguenti aspetti:

• velocità di calcolo della segmentazione (tale da consentire un’interazione a circuito chiuso con un operatore);
• identificazione interattiva delle strutture anatomiche di interesse;
• visualizzazione tridimensionale di strutture anatomiche mediante realtà virtuale semi-immersiva.

L’impostazione del processo di segmentazione ideato dal progetto si avvale di tecniche di elaborazione e interazione in tempo reale rese particolarmente appetibili dall’adozione di tecnologie consumer per computing ad alte prestazioni e basso costo, contribuendo a fornire un prodotto commerciabile a prezzi competitivi e costo finale vantaggioso per l’utente medio, con possibili ripercussioni sui portafogli di prodotti esistenti.

L’utilizzo delle tecniche di GPU Computing è coerente con le attuali tendenze tecnologiche che richiedono un maggior utilizzo di hardware grafico per aumentare potenza di calcolo e rendering, soprattutto in ottica 3D. Le tecniche di elaborazione basate su GPU – sviluppate in centri di ricerca di fama mondiale – sono già utilizzate ad esempio nelle versioni più recenti dei browser Internet e negli strumenti di editing di foto e video. Secondo recenti analisi di mercato, le capacità di calcolo delle schede grafiche sono già notevolmente superiori a quelle dei moderni processori, con un trend in crescita. Il progetto ben si inserisce in un momento particolarmente favorevole di adozione tecnologica, vista la completa maturazione delle soluzioni considerate e della tempistica del progetto, con possibile lancio sul mercato delle derivate prime.

La piena realizzazione del progetto sarà raggiunta attraverso i seguenti obiettivi:

• studio di un numero di famiglie di segmentazione e tecniche di riconoscimento adatte a una serie di problemi diagnostici rilevanti e con una struttura computazionale adeguata ad un’implementazione altamente parallela (tali famiglie dovranno essere specializzate per affrontare i vari problemi diagnostici specifici);
• sviluppo di una piattaforma software che consenta il dispiegamento di famiglie GPU intermedie di tecniche identificate (la piattaforma fornirà servizi e strumenti per specializzare e applicare le tecniche per identificare problemi diagnostici di interesse);
• studio e realizzazione di un modulo di interazione uomo macchina basato su visualizzazione 3D per consentire all’operatore di controllare il funzionamento delle tecniche di segmentazione a ciclo chiuso adottate;
• sviluppo di un dimostratore per poche aree specialistiche di applicazione selezionate e validate in un setting clinico realistico con il supporto di un ente ospedaliero.

CONSORZIO

Un gruppo di ricerca consolidato con un rinomato profilo accademico e industriale.

• algoWatt SpA (IT)
• Camelot Srl (IT)
• University of Genoa – Department of Computer and Information Science – VICOLAB (IT)
• E.O. Ospedali Galliera – Radiological Area Department (IT)