L'elaborazione delle immagini nel campo della biologia e della medicina è fondamentale per diversi settori. La ricerca e l'industria, ad esempio. Sempre più applicazioni richiedono l'elaborazione e l'analisi delle immagini.
Diverse tecniche di microscopia sono comunemente utilizzate nella ricerca pubblica e privata. Ognuna di esse genera requisiti di analisi personalizzati per ogni progetto.
Ad esempio:
È inoltre necessario studiare immagini provenienti da altre fonti, come risonanze magnetiche, scansioni PET o semplicemente telecamere che riprendono un paziente, per avere accesso a informazioni utili per la ricerca, la diagnosi e il trattamento delle malattie.
Analisi delle immagini in biologia
Le immagini microscopiche possono essere analizzate per studiare un'ampia gamma di fenomeni, come :
- La distribuzione di determinate molecole nei tessuti, come nelle applicazioni di trascrittomica spaziale),
- La segmentazione di alcuni oggetti a livello di singole cellule (come organelli, regioni di DNA o condensati utili per lo studio dei fenomeni LLPS),
- La segmentazione di organismi, come i batteri,
- Classificazione delle cellule (in un tessuto o, ad esempio, in un'applicazione di smistamento cellulare),
- E la localizzazione di cellule o altri organismi.
Miglioramento dell'immagine in biologia
Le condizioni di imaging complesse spesso implicano che le immagini ottenute devono essere preparate per l'uso. Tra i requisiti più comuni vi sono
- Qualità dell'immagine migliorata,
- Correzione del ritardo tra le immagini scattate in un intervallo di tempo,
- Riduzione del rumore di fondo mediante algoritmi di denoising e deconvoluzione,
- Normalizzazione dell'intensità luminosa dell'immagine,
- Correzione delle aberrazioni cromatiche,
- ...
È quindi molto comune utilizzare questi miglioramenti in biologia.
Sistemi di supporto alle decisioni mediche
L'uso di modelli di Deep Learning in campo medico può aiutare a prendere decisioni e a diagnosticare le malattie, oltre a contribuire a migliorare e proteggere meglio i pazienti. A tal fine è possibile sviluppare numerose applicazioni.
Apprendimento profondo per il miglioramento delle immagini mediche
L'intelligenza artificiale può aiutare a prendere decisioni al momento della diagnosi. Le immagini di queste diagnosi possono essere utilizzate per addestrare i modelli di IA a riconoscere i tumori. Attualmente esistono applicazioni come il miglioramento della qualità delle immagini delle tomografie.
In questo modo, è possibile ridurre le dosi di radiazioni per minimizzare l'esposizione del paziente. La perdita di segnale sarà compensata dal miglioramento algoritmico dell'immagine.
Un esempio: la super-risoluzione
Possiamo anche citare un esempio di miglioramento delle immagini con l'inferenza dell'intelligenza artificiale nel contesto della super-risoluzione.
Lo scopo della super-risoluzione è aggiungere informazioni a un segnale grezzo (in questo caso i pixel). In questo modo, aumentiamo artificialmente la scala delle immagini in modo controllato per aumentarne la risoluzione e facilitare così l'analisi e l'interpretazione medica.
Per maggiori informazioni, abbiamo già prodotto diversi articoli sulla super-risoluzione:
- Super-risoluzione in tempo reale e a bordo
- Miglioramento delle immagini: super-risoluzione con l'apprendimento profondo
In breve
Come abbiamo brevemente descritto, sia nella ricerca pubblica o privata, sia in campo medico, l'analisi delle immagini è uno strumento indispensabile.
La nostra esperienza nell'elaborazione delle immagini, nella creazione di algoritmi e nello sviluppo di modelli specifici di intelligenza artificiale ci permette di proporre soluzioni pertinenti e di supportarvi nelle varie fasi del vostro progetto.
Infine, i campi della biologia e della medicina sono molto spesso legati a quello della meccanica dei fluidi. Stiamo anche sviluppando una diagnostica ottica basata sulle particelle per caratterizzare questi flussi.
Che siate un laboratorio di ricerca o un'azienda, potete contattarci per ottenere una soluzione su misura per le vostre esigenze, in particolare per l'elaborazione delle immagini nel campo della biologia e della medicina.
