Si terrà a Bari, per la prima volta in Europa, la conferenza IEEE International Humanitarian Technology Conference (IEEE IHTC) 2024, la cui settima edizione sarà ospitata al Politecnico di Bari dal 27 al 30 novembre 2024.
L’evento è organizzato congiuntamente dalle regioni IEEE R8 Europa, Medio Oriente e Africa, R7 (Canada) e R9 (America Latina), insieme alla IEEE Italy Section.
Più di 350 esperti di 70 Paesi dell’IEEE affronteranno i temi cruciali sull’uso delle tecnologie a fini umanitari: dall’Intelligenza Artificiale e sue applicazioni, alle soluzioni scientifiche per contrastare la povertà energetica, all’emergenza ambientale planetaria in corso.
La conferenza, fortemente interdisciplinare, vedrà la partecipazione di cinque IEEE Society (Power Engineering, Industry Application, Education, Geoscience and Remote Sensing, Oceanic Engineering) e numerosi Chapter della sezione italiana su vari settori culturali.
Nell’ambito della sezione Biomedical Engineering: a Technological Support to Equity in Healthcare, Dyrecta Lab interverrà relazionando sul paper dal titolo “Segmentation-based CCTA Image Analysis to Support the Diagnosis of Coronary Artery Disease”.
Una diagnosi precoce della malattia coronarica (CAD) aiuta a ridurre il rischio di eventi clinici gravi, importante è dunque poter valutare con anticipo e in modo oggettivo l’indice di rischio.
Lo scopo dello studio è quindi quello di identificare ed isolare accuratamente i sedimenti di calcio presenti nelle arterie coronarie al fine di ricavare indicatori che consentano una valutazione oggettiva della diagnosi e della prognosi clinica della patologia CAD. Nello specifico, si illustrano i risultati ottenuti dall’implementazione di una metodologia automatica in grado di stimare indicatori diagnostici per la predizione di una CAD non ostruttiva. Tra gli indicatori diagnostici ci si è concentrati su punteggio di Agatston e calcium volume score.
Il metodo si basa sull’impiego di una architettura di rete neurale convoluzionale U-Net basata su residui, in grado di segmentare la calcificazione dell’arteria, e fornire una predizione degli indici diagnostici menzionati.
I risultati ottenuti hanno evidenziato come il modello attraverso la tecnica del region growing è in grado di ottenere stime per il punteggio Agatston e il calcium volume score che raggiungono una precisione di circa il 97%.
Per maggiori informazioni:
