Analisi del movimento delle fasce muscolari in video ecografici tramite tecniche di computer vision ed intelligenza artificiale

Lo studio riguarda la validazione di un software che ha lo scopo di analizzare video ecografici, in particolare studiare come si muovono tra loro le strutture che fanno parte della zona di interesse. Il problema risiede nel fatto che, di fronte ad un dolore muscolare, si vuole valutare e analizzare la causa di questo dolore; si vuole analizzare il movimento del muscolo (e delle strutture relative, in particolare la fascia profonda) prima e dopo un trattamento specifico, per capire se il trattamento è efficace o meno, e inoltre se le cause del dolore sono quelle ipotizzate; infatti una delle ipotesi è che il dolore sia causato dal ridotto scorrimento delle strutture presenti all’interno della fascia profonda, costituita da strati di fibre di collagene e da strati di matrice extracellulare densa, che con la presenza al suo interno di acido ialuronico, è la maggiore responsabile dello scorrimento relativo dei fasci di collagene. Se quindi si riesce a trovare una metodologia di stima del moto, attraverso questa è possibile valutare se prima e dopo un trattamento lo scorrimento delle zone migliora, quindi se l’origine del problema è quella ipotizzata e se effettivamente il trattamento è efficace o meno. Questa analisi viene realizzata attraverso un metodo che utilizza algoritmi di riconoscimento automatico per la segmentazione, e grazie ad algoritmi di video processing per lo spostamento relativo. Viene utilizzato un algoritmo di intelligenza artificiale che permette di segmentare in modo corretto i video ecografici; infatti questi risultano essere pieni di rumore e con bordi non definiti, pertanto le tecniche classiche di segmentazione, che si basano sull’intensità dei livelli di grigio dei pixel, falliscono. Inoltre le tecniche di segmentazione vengono affiancate da algoritmi di video processing per la stima del moto, in particolare viene scelto l’algoritmo di Optical Flow che permette di ottenere ottime performance. Infine si vuole capire se è possibile rendere questo software di analisi di video ecografici oggettivo, in modo che possa funzionare in qualsiasi zona del corpo analizzata, per permettere agli esperti di avere una valutazione immediata del problema.