Intelligenza Artificiale in neuro-oncologia: applicazioni della Risonanza Magnetica

Il tumore al cervello è una crescita incontrollata di cellule nel sistema nervoso centrale che, senza un tempestivo intervento, può portare alla morte del paziente. Di conseguenza, una diagnosi corretta e tempestiva è cruciale per salvaguardare la salute del paziente. Grazie alla scoperta e alla rapida diffusione delle bioimmagini quali risonanza magnetica, PET e tomografia computerizzata, il processo di diagnosi è migliorato anche se continua a dipendere dall’esperienza del medico oncologo. Negli ultimi anni, si sono via via sviluppati metodi di intelligenza artificiale (IA) per andare a velocizzare e oggettivare i processi di classificazione e diagnosi di questa malattia. Questa review mira a mostrare le recenti applicazioni di Machine learning (ML) fino alle più recenti evoluzioni dei metodi di Deep Learning (DL) nel classificare correttamente tumori cerebrali da immagini di risonanza magnetica, con l’obbiettivo di migliorare l’accuratezza e l’efficienza rispetto ai metodi tradizionali. Il lavoro confronta vari modelli creati con dataset pubblici di immagini MRI, i risultati evidenziano come i modelli automatici potrebbero offrire un valido supporto alla diagnosi medica.