The Machine Learning Challenge: è italiano l’algoritmo più performante

Un’equipe di ricercatori dell’Infn di Bari ha vinto una competizione internazionale, organizzata dal Laboratory for Computational Imaging Biomarkers della Harvard Medical School di Boston e finalizzata all’individuazione della migliore tecnica di analisi automatica di immagini di risonanza magnetica strutturale del cervello. La gara, intitolata “Machine Learning Challenge (Mlc)” è stata lanciata in vista della diciassettesima edizione della International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (Miccai) in programma al Massachusetts Institute of Technology di Boston dal 14 al 18 settembre 2014.

Alla competizione hanno partecipato 50 gruppi di ricerca chiamati a sviluppare algoritmi per l’analisi di immagini di risonanza magnetica strutturale del cervello al fine di individuare l’eventuale presenza di patologie neurodegenerative, come ad esempio l’Alzheimer.

I ricercatori della sezione di Bari dell’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare e del Dipartimento Interateneo di fisica di Bari “M. Merlin”, anche in collaborazione con ricercatori del Cnr-Issia, hanno inviato a Boston i propri risultati ottenuti analizzando i dati “in cieco”, cioè senza conoscere la malattia e le diagnosi mediche dei singoli casi. Gli organizzatori hanno poi confrontato la precisione degli algoritmi di calcolo e delle strategie di elaborazione dei dati clinici sottomessi dai 50 gruppi di ricerca assegnando al team barese il miglior punteggio di accuratezza.

I risultati ottenuti dal team di ricercatori italiani, da anni impegnati in studi finalizzati all’analisi di immagini cerebrali per lo studio e la diagnosi precoce della malattia di Alzheimer, sono stati possibili anche grazie all’utilizzo del Bari Computer Center for Science (Bc2s). Il Bc2s è un centro di calcolo scientifico avanzato dell’Infn e dell’Università degli Studi di Bari, che permette l’elaborazione di grandi quantità di dati e immagini cliniche in tempi molto brevi, grazie all’utilizzo contemporaneo di diverse migliaia di unità di elaborazione. [Eleonora Cossi]

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