CompTo-NM

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Abstract
Il progetto consta nello sviluppo, prototipazione e validazione di una piattaforma diagnostica che integri sensori di medicina nucleare (PET Positron Emission Tomography o SPECT Single Photon Emission Computed Tomography) e tecnologia CBCT (Cone Beam Computed Tomography), in un dispositivo compatto e trasportabile, per impiego in ambito clinico ed in sperimentazione pre-clinica, destinato all’indagine anatomico-funzionale del cervello.

   L’obiettivo è di realizzare un macchinario con elevate prestazioni da dedicare allo studio delle malattie neurodegenerative e cerebrovascolari. Si consideri che le patologie neurodegenerative (morbo di Alzheimer e morbo di Parkinson) e l’ictus ischemico sono patologie emergenti ed in continua crescita, soprattutto nel mondo occidentale, il cui l’impatto epidemiologico, già adesso rilevante, tra pochi anni diverrà importantissimo, con elevati costi sociali. La tecnologia ibrida è già impiegata, ma in maniera non ottimizzata; si tratta di macchine full-body per l’ambito oncologico, di cui il solo il 5% è dedicato a patologie neuro-vascolari. Una macchina dedicata può garantire vantaggi in termini di minori costi, riduzione delle dosi, decongestionamento delle liste di attesa e semplicità d’uso.

 Di recente, la ricerca sulla sensoristica per imaging funzionale ha portato a proporre soluzioni innovative tanto nel settore dei sensori PET, quanto in quello dei sensori SPECT, aprendo un ventaglio di combinazioni precedentemente non percorribili. In particolare, le nuove configurazioni prevedono l’eliminazione dei fotomoltiplicatori, con conseguente riduzione di complessità, fragilità, pesi ed ingombri, da cui derivano maggiore affidabilità, robustezza e trasportabilità.

   Nella configurazione proposta, il sistema di nuclear imaging si combina strutturalmente e funzionalmente con una CBCT di diametro ridotto, anziché con una CT spirale per indagini full-body, come nelle macchine attualmente impiegate. Da ciò derivano vantaggi in termini di investimenti, costi, affidabilità, semplicità d’uso e, non ultimo, miglior definizione dell’immagine. L’integrazione dell’imaging anatomico con quello funzionale determina un salto prestazionale poiché fonde ed armonizza le informazioni provenienti dalle due tecnologie, rendendo immediata e completa la visualizzazione da parte del medico.

 Gli obiettivi operativi del progetto sono definiti come segue:

1.    Stato dell’arte tecnologico

2.    Piattaforma di sviluppo fisico-virtuale

3.    Integrazione di sistema

4.    Prototipazione e validazione

5.    Gestione del progetto

 Il paradigma di sviluppo è la Lean Startup, combinato a tecniche di Agile Development. Per accelerare l’apprendimento sul comportamento del sistema, si prevede la creazione di una piattaforma di sviluppo composta da un simulatore virtuale e da un simulatore fisico, per mappare i comportamenti del sistema nei vari casi d’uso e validarne l’aderenza ai modelli teorici.

 Si prevede quindi l’implementazione Cloud di una rete di intelligenza artificiale che, impiegando algoritmi di Deep Learning sulla base di dati prodotta mediante l’impiego dei simulatori, ed in seguito della base installata, ponga le basi per il monitoraggio remoto delle macchine, incluse funzionalità quali il training in realtà virtuale e la manutenzione predittiva.

 Le patologie neurodegenerative e cerebro-vascolari, in continua e rapida crescita, vedono un limite nel costo elevato e nella scarsa rispondenza dei macchinari impiegati alle reali esigenze scientifiche e diagnostiche. L’attuale base installata di un migliaio di unità a livello mondiale è quindi certamente una sottostima del mercato potenziale.


l progetto consta nello sviluppo, prototipazione e validazione di una piattaforma diagnostica che integri sensori di medicina nucleare (PET Positron Emission Tomography o SPECT Single Photon Emission Computed Tomography) e tecnologia CBCT (Cone Beam Computed Tomography), in un dispositivo compatto e trasportabile, per impiego in ambito clinico ed in sperimentazione pre-clinica, destinato all’indagine anatomico-funzionale del cervello.

   L’obiettivo è di realizzare un macchinario con elevate prestazioni da dedicare allo studio delle malattie neurodegenerative e cerebrovascolari. Si consideri che le patologie neurodegenerative (morbo di Alzheimer e morbo di Parkinson) e l’ictus ischemico sono patologie emergenti ed in continua crescita, soprattutto nel mondo occidentale, il cui l’impatto epidemiologico, già adesso rilevante, tra pochi anni diverrà importantissimo, con elevati costi sociali. La tecnologia ibrida è già impiegata, ma in maniera non ottimizzata; si tratta di macchine full-body per l’ambito oncologico, di cui il solo il 5% è dedicato a patologie neuro-vascolari. Una macchina dedicata può garantire vantaggi in termini di minori costi, riduzione delle dosi, decongestionamento delle liste di attesa e semplicità d’uso.

 Di recente, la ricerca sulla sensoristica per imaging funzionale ha portato a proporre soluzioni innovative tanto nel settore dei sensori PET, quanto in quello dei sensori SPECT, aprendo un ventaglio di combinazioni precedentemente non percorribili. In particolare, le nuove configurazioni prevedono l’eliminazione dei fotomoltiplicatori, con conseguente riduzione di complessità, fragilità, pesi ed ingombri, da cui derivano maggiore affidabilità, robustezza e trasportabilità.

   Nella configurazione proposta, il sistema di nuclear imaging si combina strutturalmente e funzionalmente con una CBCT di diametro ridotto, anziché con una CT spirale per indagini full-body, come nelle macchine attualmente impiegate. Da ciò derivano vantaggi in termini di investimenti, costi, affidabilità, semplicità d’uso e, non ultimo, miglior definizione dell’immagine. L’integrazione dell’imaging anatomico con quello funzionale determina un salto prestazionale poiché fonde ed armonizza le informazioni provenienti dalle due tecnologie, rendendo immediata e completa la visualizzazione da parte del medico.
Il paradigma di sviluppo è la Lean Startup, combinato a tecniche di Agile Development. Per accelerare l’apprendimento sul comportamento del sistema, si prevede la creazione di una piattaforma di sviluppo composta da un simulatore virtuale e da un simulatore fisico, per mappare i comportamenti del sistema nei vari casi d’uso e validarne l’aderenza ai modelli teorici.

 Si prevede quindi l’implementazione Cloud di una rete di intelligenza artificiale che, impiegando algoritmi di Deep Learning sulla base di dati prodotta mediante l’impiego dei simulatori, ed in seguito della base installata, ponga le basi per il monitoraggio remoto delle macchine, incluse funzionalità quali il training in realtà virtuale e la manutenzione predittiva.

 Le patologie neurodegenerative e cerebro-vascolari, in continua e rapida crescita, vedono un limite nel costo elevato e nella scarsa rispondenza dei macchinari impiegati alle reali esigenze scientifiche e diagnostiche. L’attuale base installata di un migliaio di unità a livello mondiale è quindi certamente una sottostima del mercato potenziale.


 Il progetto consta nello sviluppo, prototipazione e validazione di una piattaforma diagnostica che integri sensori di medicina nucleare (PET Positron Emission Tomography o SPECT Single Photon Emission Computed Tomography) e tecnologia CBCT (Cone Beam Computed Tomography), in un dispositivo compatto e trasportabile, per impiego in ambito clinico ed in sperimentazione pre-clinica, destinato all’indagine anatomico-funzionale del cervello.

   L’obiettivo è di realizzare un macchinario con elevate prestazioni da dedicare allo studio delle malattie neurodegenerative e cerebrovascolari. Si consideri che le patologie neurodegenerative (morbo di Alzheimer e morbo di Parkinson) e l’ictus ischemico sono patologie emergenti ed in continua crescita, soprattutto nel mondo occidentale, il cui l’impatto epidemiologico, già adesso rilevante, tra pochi anni diverrà importantissimo, con elevati costi sociali. La tecnologia ibrida è già impiegata, ma in maniera non ottimizzata; si tratta di macchine full-body per l’ambito oncologico, di cui il solo il 5% è dedicato a patologie neuro-vascolari. Una macchina dedicata può garantire vantaggi in termini di minori costi, riduzione delle dosi, decongestionamento delle liste di attesa e semplicità d’uso.

 Di recente, la ricerca sulla sensoristica per imaging funzionale ha portato a proporre soluzioni innovative tanto nel settore dei sensori PET, quanto in quello dei sensori SPECT, aprendo un ventaglio di combinazioni precedentemente non percorribili. In particolare, le nuove configurazioni prevedono l’eliminazione dei fotomoltiplicatori, con conseguente riduzione di complessità, fragilità, pesi ed ingombri, da cui derivano maggiore affidabilità, robustezza e trasportabilità.

   Nella configurazione proposta, il sistema di nuclear imaging si combina strutturalmente e funzionalmente con una CBCT di diametro ridotto, anziché con una CT spirale per indagini full-body, come nelle macchine attualmente impiegate. Da ciò derivano vantaggi in termini di investimenti, costi, affidabilità, semplicità d’uso e, non ultimo, miglior definizione dell’immagine. L’integrazione dell’imaging anatomico con quello funzionale determina un salto prestazionale poiché fonde ed armonizza le informazioni provenienti dalle due tecnologie, rendendo immediata e completa la visualizzazione da parte del medico.

 Gli obiettivi operativi del progetto sono definiti come segue:

1.    Stato dell’arte tecnologico

2.    Piattaforma di sviluppo fisico-virtuale

3.    Integrazione di sistema

4.    Prototipazione e validazione

5.    Gestione del progetto

 Il paradigma di sviluppo è la Lean Startup, combinato a tecniche di Agile Development. Per accelerare l’apprendimento sul comportamento del sistema, si prevede la creazione di una piattaforma di sviluppo composta da un simulatore virtuale e da un simulatore fisico, per mappare i comportamenti del sistema nei vari casi d’uso e validarne l’aderenza ai modelli teorici.

 Si prevede quindi l’implementazione Cloud di una rete di intelligenza artificiale che, impiegando algoritmi di Deep Learning sulla base di dati prodotta mediante l’impiego dei simulatori, ed in seguito della base installata, ponga le basi per il monitoraggio remoto delle macchine, incluse funzionalità quali il training in realtà virtuale e la manutenzione predittiva.

 Le patologie neurodegenerative e cerebro-vascolari, in continua e rapida crescita, vedono un limite nel costo elevato e nella scarsa rispondenza dei macchinari impiegati alle reali esigenze scientifiche e diagnostiche. L’attuale base installata di un migliaio di unità a livello mondiale è quindi certamente una sottostima del mercato potenziale.

Duration

26 Months

Financial Institution

Ente Pubblico Locale

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