RADIOmics-based machine-learning classification of BOne and Soft Tissue Tumors (RADIO-BOSTT) (1° anno)
ProjectIl progetto si focalizza sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella diagnostica radiologica dei tumori dell’osso e delle parti molli. In particolare, le attività previste saranno:
-Analizzare la performance diagnostica del machine learning su immagini RM per la classificazione dei tumori dell’osso e dei tessuti molli sia per la diagnosi (ad esempio, tipizzazione /grading del tumore) che per la prognosi (ad esempio, previsione della risposta alla terapia neoadiuvante, recidiva, sopravvivenza)
-Identificare caratteristiche radiomiche affidabili e informative di tumori ossei e dei tessuti molli su immagini RM da includere in classificatori di machine learning
-Confrontare la performance diagnostica dei classificatori di apprendimento automatico basati sulla radiomica con radiologi esperti
-Permettere la condivisione di esperimenti e algoritmi di apprendimento automatico per la classificazione dei tumori delle ossa e dei tessuti molli a distanza con altri ricercatori
-Analizzare la performance diagnostica del machine learning su immagini RM per la classificazione dei tumori dell’osso e dei tessuti molli sia per la diagnosi (ad esempio, tipizzazione /grading del tumore) che per la prognosi (ad esempio, previsione della risposta alla terapia neoadiuvante, recidiva, sopravvivenza)
-Identificare caratteristiche radiomiche affidabili e informative di tumori ossei e dei tessuti molli su immagini RM da includere in classificatori di machine learning
-Confrontare la performance diagnostica dei classificatori di apprendimento automatico basati sulla radiomica con radiologi esperti
-Permettere la condivisione di esperimenti e algoritmi di apprendimento automatico per la classificazione dei tumori delle ossa e dei tessuti molli a distanza con altri ricercatori