I ricercatori dell’Università di Cardiff hanno preso in prestito idee da popolari app di appuntamenti.
“L'occhio umano è estremamente sensibile asottili differenze di dimensioni, forma, colore e aspetto possono essere utili nella ricerca, spiega la dott.ssa Judith Harrison del Center for Brain Imaging presso l'Università di Cardiff - Cubric. "Sapendo che la maggior parte delle persone visualizza immagini diverse di giorno in giorno, ad esempio quando utilizza app di appuntamenti, ci siamo chiesti se lo stesso principio potesse essere applicato al filtraggio delle scansioni cerebrali".
Per la ricerca sul cervello, gli scienziati fanno dozzinemigliaia di scansioni e non tutte sono di alta qualità. Nella vita di tutti i giorni, spesso scattiamo foto brutte, quando il nostro dito colpisce l'obiettivo o le nostre mani tremano. Lo stesso accade quando il paziente si sposta nella macchina di scansione. In questo caso, anche l'immagine è cattiva, non può essere utilizzata per la ricerca. Possono essere necessarie diverse ore prima che gli esaminatori esaminino ciascuna immagine scansionata e decidano se è di qualità sufficiente per l'uso nello studio.
Qui l'applicazione può venire in soccorso,sviluppato dalla Cardiff University e dalla National Academy of Software Engineering. Utilizzando immagini della vita reale del cervello dei malati di Alzheimer, l'app insegna ai volontari a riconoscere la forma corretta del fornice nell'immagine scansionata.
UNIVERSITÀ CARDIFF
L'app si chiama Neuroswipe ed è ancora in fase di sviluppo. Finora, il progetto è disponibile solo come applicazione web.
“Negli ultimi anni, il processo di filtraggio delle immaginiPer lo più automatizzato, ma insegnare a un programma basato sull'intelligenza artificiale a trovare scansioni di bassa qualità è difficile, spiega il dottor Harrison. "Vogliamo vedere se i volontari possono aiutarci a eliminare immagini di bassa qualità e diventare scienziati della loro stessa specie".
Forse in futuro l’applicazione verrà utilizzata in studi su larga scala che coinvolgeranno migliaia di pazienti. In questo modo, gli scienziati possono analizzare rapidamente grandi quantità di dati.
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