Quali immagini mediche vengono analizzate con Capillary.io e come aiuta l’IA?
L’intelligenza artificiale viene usata in molti casi per trovare le differenze tra immagini con caratteristiche patologiche e non patologiche (ad esempio, per distinguere tra lesioni cutanee benigne e quelle maligne) e anche per rilevare aree d’interesse nelle immagini (come la presenza di una dermatite).
In Capillary.io ci concentriamo su un esame medico meno noto ma assai usato in reumatologia, medicina interna e, talvolta, in dermatologia: la capillaroscopia ungueale.
La capillaroscopia osserva i capillari sanguigni alla base delle unghie del paziente (letto ungueale) attraverso uno speciale microscopio chiamato capillaroscopio, Questo esame aiuta a determinare lo stato del sistema vascolare del paziente in modo semplice, veloce e non invasivo.
In genere si osserva il letto ungueale poiché i capillari sono paralleli alla pelle, a differenza di altre zone del corpo dove sono perpendicolari e, quindi, non facili da analizzare.
La capillaroscopia è usata spesso per diagnosticare e seguire alcune malattie autoimmuni come la sclerodermia, dermatomiosite o la malattia mista del tessuto connettivo
Riconoscimento automatico dei capillari sanguigni dalle foto scattate col microscopio
In che modo, quindi, l’intelligenza artificiale aiuta a migliorare la capillaroscopia? E che tipi di modelli di deep learning vengono impiegati?
Per analizzare le immagini fatte al capillaroscopio, si usano principalmente 3 modelli:
Un modello di rilevamento degli oggetti per localizzare i capillari sanguigni nell’immagine, e poter quindi sapere quanti capillari ci sono e dove si trovano. Uno dei compiti più importanti nella capillaroscopia è contare quanti capillari esistono per millimetro, essendo la normale densità capillare è compresa tra 7 e 12 capillari per mm.
Un modello di classificazione delle immagini per catalogare i capillari in base alla forma. I capillari possono avere una forma normale (diritta, allungata e a “U” rovesciata) oppure irregolare tortuosa, angiogenesi o assai più grande del normale (conosciuta come megacapillare).
Un modello di rilevamento dei punti importanti in modo che, una volta individuato ogni capillare, si possano effettuare misurazioni del diametro del loro apice o ansa e della larghezza dei rami arteriosi e venosi. Con queste misurazioni possiamo essere più obiettivi nello stabilire se un capillare è più grande del normale (dilatato) o assai più grande (megacapillare).
Oltre a questo, il modello di rilevamento degli oggetti ci permette di individuare le microemorragie, spesso indice di una patologia.
In sintesi, durante la procedura di capillaroscopia il medico osserverà al microscopio i capillari e ne scatterà delle foto per poi contare ogni capillare, decidere se la forma è regolare o meno e calcolare le metriche statistiche come la densità capillare, la percentuale di dilatazioni, la presenza o meno di megacapillari e microemorragie, il diametro apicale medio, ecc.
In realtà, per mancanza di tempo o per motivi pratici, molti medici non svolgono un’analisi rigorosa basata su dati oggettivi: piuttosto, si limitano a osservare velocemente i capillari per avere un’idea generale e fare una diagnosi basata su pochi dati.
Con capillary.io abbiamo migliorato questa procedura per i medici, che non devono più analizzare ogni immagine e calcolare manualmente le metriche, visto che per loro lo fa velocemente il sistema una volta che tutti i dati sono disponibili. Inoltre, il medico potrà correggere le previsioni errate dei modelli, poiché nessun sistema di intelligenza artificiale è preciso al 100% − la qualità delle immagini varia infatti in base all’abilità del medico e al tipo di microscopio usato.
Misurazione dei capillari
Nella capillaroscopia ci sono criteri e standard precisi per valutare la dimensione dei capillari e decidere se sono solo grandi (dilatati) o molto al di sopra delle dimensioni normali (capillari giganti o megacapillari). Il diametro apicale di un normale capillare è compreso tra 10 e 25 µm.
Tuttavia, molti medici non eseguono manualmente le misurazioni di ogni capillare in quanto è una procedura che richiede molto tempo. Decidono di conseguenza “a colpo d’occhio” se il capillare è normale, dilatato o gigante.
È qui che entra in gioco il modello di rilevamento dei punti importanti e uno dei grandi vantaggi dell’uso dell’intelligenza artificiale nella capillaroscopia è che possiamo isolare ogni capillare in base al suo inquadramento ed elaborarlo con un modello aggiuntivo che rileva i punti in cui si avvolge e quelli in cui l’apice inizia e finisce.
Sfruttare i punti importanti è un modo per misurare ogni capillare localizzato, non solo alcuni o quelli che fanno sorgere dubbi al medico. Queste informazioni vengono poi usate per ottenere statistiche aggiuntive, fino ad ora troppo complesse da produrre.
In conclusione, i modelli di lettura approfondita possono divenire utilissimi per i medici al fine di migliorare la quantità e la qualità dei dati ottenuti dai pazienti con la diagnostica per immagini. L’IA, quindi, è uno strumento di supporto che facilita la diagnosi e il monitoraggio delle malattie. Integrando correttamente l’IA nel software medico, possiamo aiutare i medici a prendere le migliori decisioni.
Per saperne di più sul funzionamento dettagliato del sistema di capillaroscopia di Capillary.io, ti invitiamo a leggere il nostro articolo pubblicato su Clinical and Experimental Rheumatology..