Quando si tratta di immagine, di più è di più. Una maggiore quantità di dati consente di ottenere immagini più nitide e accurate, ma la raccolta di dati completi non è sempre pratica o possibile.
Per le situazioni in cui i dati sono limitati, Ulugbek Kamilov e Jiaming Liu della McKelvey School of Engineering della Washington University di St. Louis hanno collaborato con i ricercatori del Lawrence Livermore National Laboratory per sviluppare un nuovo strumento per fare di più con meno.
Rendering 3D di un bagaglio (riga 1) dalle sue sezioni 2D (riga 2) ricostruite utilizzando la retroproiezione filtrata (FBP), il campionamento di diffusione posteriore (DPS) e il metodo DOLCE proposto dai dati CT ad angolo limitato contenenti solo un -terzo delle viste dall’intervallo di angoli 0-60◦. Credito immagine: Jiaming Liu
In un documento presentato alla Conferenza internazionale sulla visione artificiale (ICCV) a Parigi, Francia, il team ha introdotto DOLCE, una struttura profonda basata su modelli progettata per superare le sfide poste dalla tomografia computerizzata ad angolo limitato (LACT).
LACT è una tecnica di imaging utilizzata in applicazioni che vanno dalla diagnostica medica agli screening di sicurezza. Tuttavia, la copertura angolare limitata nel LACT è spesso fonte di gravi artefatti o discrepanze tra l’immagine ricostruita e la verità sul terreno.
“Al centro di questo progetto c’è l’interesse nel recuperare i dati mancanti”, ha affermato Kamilov, professore associato di ingegneria elettrica e dei sistemi e di informatica e ingegneria.
“Per completare una TC eseguita con un angolo limitato o una breve risonanza magnetica eseguita in un tempo limitato, possiamo utilizzare i dati o le parti dell’immagine di cui disponiamo per estrapolare ciò che manca.”
Kamilov, professore associato di ingegneria elettrica e dei sistemi e di informatica e ingegneria. Credito immagine: Università di Washington a St. Louis
DOLCE, che sta per ricostruzione probabilistica TC ad angolo limitato, utilizza un modello di intelligenza artificiale generativa all’avanguardia per creare più immagini di alta qualità da dati fortemente limitati. Sebbene i modelli di intelligenza artificiale generativa possano creare dati realistici, il loro output potrebbe non essere accurato. Uno dei principali vantaggi di DOLCE è che sfrutta la potenza dell’intelligenza artificiale fornendo allo stesso tempo strumenti per quantificare l’incertezza della ricostruzione.
“DOLCE ci consente di generare immagini realistiche, ma garantisce anche coerenza con i dati misurati e mostra varianza e incertezza”, ha affermato Kamilov.
“A differenza dei modelli generativi tradizionali, come i grandi modelli linguistici con cui le persone hanno ormai familiarità attraverso i chatbot, DOLCE è sempre coerente con ciò che è realmente presente, con i dati misurati e con le proprietà fisiche del sistema sottostante. DOLCE fornisce anche una mappa delle varianze per mostrare tutte le possibili varianti che avrebbe potuto produrre sulla base dei dati forniti.”
Il medico analizza le immagini mediche – foto illustrativa. Credito immagine: Accuray tramite Unsplash, licenza gratuita
Nel loro articolo, Kamilov e il primo autore Liu, uno studente di dottorato in ingegneria elettrica e dei sistemi, mostrano la gamma delle capacità di DOLCE come generatore di immagini realistiche in due applicazioni chiave: sicurezza aeroportuale nella scansione dei bagagli registrati e imaging medico del corpo umano.
Sperimentando con set di dati LACT reali, Liu ha dimostrato che DOLCE ha prestazioni costantemente elevate su tipi di immagini drasticamente diversi. Questa versatilità lo rende uno strumento promettente per migliorare la qualità delle immagini LACT ricostruite.
Sebbene Kamilov e Liu abbiano notato che il DOLCE non è progettato per la diagnostica medica, fornisce una visione realistica di quella che potrebbe essere la verità fondamentale, nonché delle variazioni possibili nelle immagini che genera. Ciò è particolarmente utile per le applicazioni in cui è impossibile raccogliere tutti gli angoli a causa di limiti fisici o di tempo.
“Come ingegneri, il nostro compito è mostrare ai nostri colleghi del settore medico e di altri settori di cosa è capace questa tecnologia e quindi lavorare con i nostri collaboratori per scegliere o sviluppare strumenti adatti per applicazioni specifiche”, ha affermato Kamilov.
“Con DOLCE, abbiamo innovato una tecnologia di imaging computazionale all’avanguardia utilizzando le più recenti funzionalità di modellazione generativa”.
Da un’altra testata giornalistica. news de www.technology.org
