{"id":1384,"date":"2021-05-05T18:23:24","date_gmt":"2021-05-05T16:23:24","guid":{"rendered":"https:\/\/portale.unime.it\/modellopersona\/?p=71"},"modified":"2025-10-13T23:38:08","modified_gmt":"2025-10-13T21:38:08","slug":"identificazione-tumorale-intraoperatoria-con-imaging-iperspettrale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/portale2.unime.it\/ai-healthlab\/identificazione-tumorale-intraoperatoria-con-imaging-iperspettrale\/","title":{"rendered":"Identificazione Tumorale Intraoperatoria con Imaging Iperspettrale"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"1384\" class=\"elementor elementor-1384\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-10a82b8c e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"10a82b8c\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-71c48a45 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"71c48a45\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tIl nostro gruppo ha contribuito in modo sostanziale all\u2019avanzamento dell\u2019imaging iperspettrale (HSI) applicato alla neurochirurgia, spingendo questa tecnologia dallo sviluppo metodologico iniziale fino alla messa a punto di pipeline cliniche e dataset pubblici. Qui di seguito una panoramica strutturata e aggiornata di tutti i nostri principali lavori scientifici, con menzione sintetica di cosa introduce o valida ogni paper.\n\n<br>\n\n<strong>Motivazioni &amp; Obiettivi<\/strong>\n<ul>\n<li>Portare l\u2019HSI nella clinica per il supporto intelligente al riconoscimento dei margini tumorali durante la chirurgia cerebrale.<\/li>\n<li>Superare lo scoglio dell\u2019alta dimensionalit\u00e0 e della mancanza di dati pubblici mediante pipeline innovative, database open-access e metodi di riduzione e segmentazione ottimizzata.<\/li>\n<li>Accelerare la transizione da prototipi di laboratorio a sistemi testati realmente su pazienti.<\/li>\n<\/ul>\n\n<br>\n\n<strong>Metodi e Risultati<\/strong>\n<ul>\n<li>Sviluppo di <b>soluzioni di classificazione spatio-spettrale<\/b> automatica per immagini HSI, potenziando la detezione intraoperatoria sicura (<a href=\"https:\/\/journals.plos.org\/plosone\/article?id=10.1371\/journal.pone.0193721\" target=\"_blank\">PLOS ONE 2018<\/a>).<\/li>\n<li>Creazione e rilascio del <b>primo database pubblico<\/b> di immagini iperspettrali ottenute da pazienti (<a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/8667294\/\" target=\"_blank\">IEEE Access 2019<\/a>), consentendo benchmarking e sviluppo open della ricerca globale.<\/li>\n<li>Progettazione di <b>sistemi di visualizzazione intraoperatoria<\/b> con HSI per marcare e delineare i margini tumorali in sala (<a href=\"https:\/\/pmc.ncbi.nlm.nih.gov\/articles\/PMC5856119\/\" target=\"_blank\">Sensors 2018<\/a>).<\/li>\n<li>Introduzione di <b>nuovi algoritmi per manifold embedding e semantic segmentation<\/b>: segmento dati iperspettrali in modo efficiente, garantendo coerenza con la morfologia reale (<a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/7917722\" target=\"_blank\">IEEE TMI 2017<\/a>).<\/li>\n<li>Sintesi delle <b>prime coorti cliniche e risultati reali<\/b> del progetto HELICoiD per l\u2019introduzione di HSI in sala operatoria (<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0141933118300589\" target=\"_blank\">IJS 2016<\/a>).<\/li>\n<\/ul>\n\n<br>\n\n<h3><b>Articoli Scientifici Correlati (con breve contributo)<\/b><\/h3>\n<ul>\n<li>\n<a href=\"https:\/\/journals.plos.org\/plosone\/article?id=10.1371\/journal.pone.0193721\" target=\"_blank\">Spatio-spectral classification of hyperspectral images for brain cancer detection during surgical operations<\/a>\n<br><i>Introduce una pipeline supervisionata che sfrutta feature spaziali e spettrali per la classificazione automatica di tessuto tumorale. Migliora la detection intraoperatoria e la sicurezza chirurgica.<\/i>\n<\/li>\n<br>\n<li>\n<a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/8667294\/\" target=\"_blank\">In-Vivo Hyperspectral Human Brain Image Database for Brain Cancer Detection<\/a>\n<br><i>Descrive la realizzazione e il rilascio del primo dataset di immagini HSI cerebrali in vivo da pazienti, pubblicato per favorire lo sviluppo di metodi e la validazione della comunit\u00e0 internazionale.<\/i>\n<\/li>\n<br>\n<li>\n<a href=\"https:\/\/pmc.ncbi.nlm.nih.gov\/articles\/PMC5856119\/\" target=\"_blank\">An intraoperative visualization system using hyperspectral imaging to aid in brain tumor delineation<\/a>\n<br><i>Presenta un sistema reale per la visualizzazione e l\u2019interpretazione dei dati HSI al tavolo operatorio, integrando automatismi di analisi e supporto alle decisioni cliniche.<\/i>\n<\/li>\n<br>\n<li>\n<a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/7917722\" target=\"_blank\">Manifold embedding and semantic segmentation for intraoperative guidance with hyperspectral brain imaging<\/a>\n<br><i>Introduce innovative strategie di compressione dei dati tramite embedding manifolds e una pipeline di segmentazione semantica robusta per la segmentazione del tessuto cerebrale in real-time.<\/i>\n<\/li>\n<br>\n<li>\n<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S0141933118300589\" target=\"_blank\">Intra-operative hyperspectral imaging for brain tumour detection and delineation: Current progress on the HELICoiD project<\/a>\n<br><i>Prima sintesi clinica dei risultati di HSI in sala operatoria raccolti dal progetto europeo HELICoiD, test su coorti reali e definizione della roadmap per l\u2019integrazione clinica della tecnologia.<\/i>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n<br>\n\n<h3><b>Resource &amp; Team<\/b><\/h3>\n<ul>\n<li>\n<b>Dataset HSI Human Brain open-access:<\/b> <a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/8667294\/\" target=\"_blank\">IEEE Access 2019<\/a>\n<\/li>\n<li>\n<b>Codice\/Tool disponibili su richiesta agli autori.<\/b>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n<br>\n\n<div style=\"border:1px solid #ccc;padding:12px\">\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/daniravi\" target=\"_blank\">Daniele Rav\u00ec<\/a> (segmentazione, project design, supervision)<\/li>\n<li>H.Fabelo, G.M. Callic\u00f3, S.Ortega, G-Z Yang, D. Bulters, J.F. Pi\u00f1eiro, R. Lazcano, E. Ju\u00e1rez, S. Kabwama, BR Kiran, C. Sosa, A. Szolna, ecc.<\/li>\n<\/ul>\nCollaborazione multidisciplinare e condivisione di dataset pubblici per accelerare la ricerca internazionale su imaging e chirurgia intelligente.\n<\/div>\n\n<div style=\"width: 1240px;\" class=\"wp-video\"><video class=\"wp-video-shortcode\" id=\"video-1384-1\" width=\"1240\" height=\"698\" preload=\"metadata\" controls=\"controls\"><source type=\"video\/mp4\" src=\"https:\/\/portale2.unime.it\/ai-healthlab\/wp-content\/uploads\/sites\/94\/2021\/05\/media6.mp4?_=1\" \/><a href=\"https:\/\/portale2.unime.it\/ai-healthlab\/wp-content\/uploads\/sites\/94\/2021\/05\/media6.mp4\">https:\/\/portale2.unime.it\/ai-healthlab\/wp-content\/uploads\/sites\/94\/2021\/05\/media6.mp4<\/a><\/video><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il nostro gruppo ha contribuito in modo sostanziale all\u2019avanzamento dell\u2019imaging iperspettrale (HSI) applicato alla neurochirurgia, spingendo questa tecnologia dallo sviluppo metodologico iniziale fino alla messa a punto di pipeline cliniche e dataset pubblici. 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