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ALGORITMI DI QUANTIFICAZIONE MR PER STUDI DI MIOCARDITE

L’Imaging di Risonanza Magnetica (MRI) ha mostrato risultati promettenti nella diagnosi della miocardite, che può essere qualitativamente osservata come pixel enhanced sulle immagini del muscolo cardiaco. La diagnosi è compiuta qualitativamente dal radiologo che esprime un giudizio sulla gravità dell’infiammazione. Scopo del progetto è quello di definire un indice quantitativo che esprima la gravità dell’infiammazione come rapporto tra i pixel enhanced, che rappresentano un’infiammazione del muscolo cardiaco, e il miocardio stesso. Il gruppo proponente ha recentemente sviluppato un nuovo algoritmo di riconoscimento delle immagini fondato sulla PCA. Con l’algoritmo è possibile riconoscere, su un’immagine diagnostica, i pixel enhanced legati all’infiammazione da quantificare. L’algoritmo permette di quantificare i pixel enhanced e di calcolare, come indice di gravità, il rapporto tra i pixel enhanced (tessuto infiammato) e quelli non enhanced (tessuto non infiammato). Scopo del lavoro sarà quello di applicare l’algoritmo alle immagini di diversi pazienti affetti da miocardite e confrontare l’indice di gravità così ottenuto con il giudizio cieco dato, sulle stesse immagini, da medici radiologici. Un indice di gravità così definito permette di correlare la diagnosi sulla miocardite ad altri parametri fisiologici quantitativi, come a esempio i risultati relativi agli esami del sangue, permettendo in questo modo di avere maggiori conoscenze sulla patologia.[1] Rocco Romano, Fausto Acernese, Rosangela Canonico, Gerardo Giordano, Fabrizio Barone (2013). A principal components algorithm for spectra normalisation. INTERNATIONAL JOURNAL OF BIOMEDICAL ENGINEERING AND TECHNOLOGY, vol. 13, p. 357-369, ISSN: 1752-6418, doi: 10.1504/IJBET.2013.058537[2] Rocco Romano, Silvia Vilasi, Fausto Acernese, Rosangela Canonico, Annalisa Vilasi, Gerardo Giordano, Fabrizio Barone (2013). Comparison of 1H-NMR spectra by normalisation algorithms for studying amyloid toxicity in cells. INTERNATIONAL JOURNAL OF BIOMEDICAL ENGINEERING AND TECHNOLOGY, vol. 13, p. 370-382, ISSN: 1752-6418, do]i: 10.1504/IJBET.2013.058540[3] A Vilasi, S Vilasi, R Romano, F Acernese, F Barone, ML Balestrieri, R Maritato, G Irace, I Sirangelo (2012). Unraveling amyloid toxicity pathway in NIH3T3 cells by a combined proteomic and1H-NMR metabonomic approach. JOURNAL OF CELLULAR PHYSIOLOGY, vol. 228, p. 1359-1367, ISSN: 0021-9541, doi: 10.1002/jcp.24294[4] L Naticchioni, M Perciballi, F Ricci, E Coccia, V Malvezzi, F Acernese, F Barone, G Giordano, R Romano, M Punturo, R De Rosa, P Calia, G Loddo (2014). Microseismic studies of an underground site for a new interferometric gravitational wave detector. CLASSICAL AND QUANTUM GRAVITY, vol. 31, p. 105016-1-105016-20, ISSN: 0264-9381, doi: 10.1088/0264-9381/31/10/105016[5] Fausto Acernese, Rosario De Rosa, Gerardo Giordano, Rocco Romano, Silvia Vilasi, Fabrizio Barone (2012). Low Frequency - High Sensitivity Horizontal Inertial Sensor based on Folded Pendulum. JOURNAL OF PHYSICS. CONFERENCE SERIES, vol. 363, p. 012001-1-012001-10, ISSN: 1742-6596, doi: 10.1088/1742-6596/363/1/012001

DepartmentDipartimento di Farmacia/DIFARMA
FundingUniversity funds
FundersUniversità  degli Studi di SALERNO
Cost4.514,50 euro
Project duration28 July 2015 - 28 July 2017
Research TeamROMANO Rocco (Project Coordinator)
ACERNESE Fausto (Researcher)