Grazie all’algoritmo di Bone Suppression è possibile, a partire da un’immagine radiografica standard del torace ottenuta con una singola esposizione e ricorrendo all’implementazione di un algoritmo basato sull’Intelligenza Artificiale (AI), rimuovere automaticamente le strutture ossee e ottenere un output di qualità elevata che faciliti la visibilità dei tessuti molli senza necessità di esporre il Paziente a dosi addizionali di radiazione.
Abstract
L’elevata portabilità, il grado di standardizzazione, la semplicità e la velocità di esecuzione, la ridotta dose di radiazione somministrata al Paziente, i limitati costi di realizzazione e la generale efficienza del workflow operativo hanno contribuito all’ampio ricorso alla RX toracica (Chest X-ray o CXR), al punto che la radiografia del torace rappresenta oggi l’esame radiologico standard utilizzato per la diagnosi di malattie e anomalie polmonari.
Tuttavia, tanto dal punto di vista tecnico quanto dal punto di vista clinico, interpretare una radiografia del torace può rivelarsi complicato: le strutture ossee a elevato contrasto presenti (coste e clavicole) possono infatti oscurare del tutto o in parte le lesioni polmonari, ed essere perciò alla base di errori se non addirittura di mancate diagnosi. Ecco perché ancora oggi si rende auspicabile individuare metodi efficaci che supportino tecnici e medici nell’identificazione delle patologie polmonari.
L’algoritmo di Bone Suppression (BS) intende porsi come strumento in grado di fornire un’immagine RX con migliore visibilità del campo polmonare mediante la riduzione del rumore causato dalle strutture ossee.
I tre principali punti di forza di questa tecnologia risiedono:
• nell’utilizzo di immagini radiografiche standard;
• nella non necessità di speciali apparecchiature aggiuntive;
• nella non esposizione del Paziente a dosi addizionali di radiazione.
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