Comunicazione

Ottimizzazione di $^{19}F$-MRI con tecniche di deep learning.

Provenzano M.
  Lunedì 12/09   14:00 - 19:00   Aula E - Rosalind Franklin   V - Biofisica e fisica medica   Presentazione
La $^{19}F$-MRI è una tecnica di imaging innovativa che sta suscitando crescente interesse in vari settori. $È$ stato proposto di utilizzare $^{19}F$-MRI per misurare la distribuzione dei carrier in terapie dei tumori quali la Boron Neutron Capture Therapy (BNCT) e la Proton Boron Fusion Therapy (PBFT), quest'ultima studiata dalla collaborazione INFN-NEPTUNE. Il $^{19}F è$ praticamente assente nel corpo umano, può quindi essere usato come tracciante, ma il segnale che si può ottenere è limitato dalla concentrazione. Per questo motivo la tecnica presenta limiti importanti come basso rapporto SNR, scarsa risoluzione delle immagini acquisite e tempi di acquisizione prolungati. Questo studio si propone di ottimizzare l'acquisizione MRI in funzione della tipologia di tracciante e di applicare tecniche basate su reti neurali profonde finalizzate all'incremento di SNR tramite la riduzione del rumore nello spazio delle frequenze di acquisizione. Risultati preliminari indicano che un SNR di circa 1 è ottenibile a $3 {T}$ con risoluzioni dell'ordine dei $5 \times$ 5 $\times$ 5 ${mm^{3}}$ (con acquisizioni da $1 {h}$ e $20^{\prime}$) su fantocci contenenti $13.6 {mM}$ di FBPA, dosaggio tipico per applicazioni di BNCT, prima dell'applicazione della rete.