Roma, 16 novembre 2023 (Agenbio) – Uno studio, frutto di una collaborazione tra l’Istituto di scienze applicate e sistemi intelligenti “Eduardo Caianiello” (Cnr-Isasi) e il gruppo di Campi Elettromagnetici del Dipartimento di ingegneria elettrica e delle tecnologie dell’informazione (Dieti) dell’Università degli studi di Napoli “Federico II”, ha portato allo sviluppo di un algoritmo basato su tecniche di Intelligenza Artificiale per accelerare il calcolo di immagini tomografiche di singole cellule.
«I più accurati metodi di ricostruzione tomografica sono basati sulla regolarizzazione del tipo “Total Variation”, ovvero una strategia per migliorare la qualità della ricostruzione senza perdere il contenuto informativo. Tuttavia, – spiega Francesca Borrelli, dottoranda che svolge la propria attività di ricerca tra il Dieti e il Cnr-Isasi – la natura iterativa di questi algoritmi rallenta l’elaborazione, rendendo i tempi di ricostruzione del singolo tomogramma critici per applicazioni real-time, dell’ordine delle decine di secondi».
«Attraverso l’addestramento di una rete neurale convoluzionale, che ha il compito di imparare il processo di ricostruzione tomografica, – affermano Amedeo Capozzoli, Claudio Curcio e Angelo Liseno, professori del Dieti e supervisori della tesi di dottorato – è possibile ottenere tomogrammi di alta qualità in frazioni di secondo».
«La metodologia introdotta propone l’Intelligenza Artificiale quale approccio per accelerare l’elaborazione, preservando il contenuto informativo dei dati, nell’ottica di applicazioni ad alto throughput», concludono Pasquale Memmolo e Pietro Ferraro, supervisori presso il Cnr-Isasi dell’attività di ricerca. I risultati sono stati pubblicati su Optics and Lasers in Engineering. (Agenbio) Etr 09:00.
