Nel 2020 il CRS4 ha partecipato al progetto DIMASDIA-COVID19. Una delle attività ha riguardato la diagnosi COVID19 per mezzo dell’analisi delle radiografie polmonari. Per mezzo del deep learning (intelligenza artificiale) si sono potute classificare con buona accuratezza le radiografie polmonari, distinguendo tra polmoniti batteriche, polmoniti virali non-covid e polmoniti covid.
La ricerca è stata condotta dal team composto da: Maurizio Agelli, Federico Caredda, Jose Francisco Saenz Cogollo e Felice Colucci.
Ulteriori attività hanno riguardato la classificazione delle acinesie cardiache a partire da sequenze temporali di immagini ecografiche, anche in questo caso si è ottenuta un’accuratezza elevata.
Il sistema è stato sviluppato insieme a Neosperience S.p.A., Mikamai S.r.l., Looptribe srl , in collaborazione con l’Ospedale Sacco di Milano e l’Istituto Auxologico Italiano, , e finanziato dalla Regione Lombardia, dal Fondo Europeo per lo Sviluppo Regionale e dall’Istituto Veronesi.
