(2° pagina) (Torna alla 1° pagina..) a riconoscere, in modo automatico, se il cervello di un individuo appartiene a un soggetto malato o sano, sfruttando i dati di morfologia cerebrale ricavati da una risonanza magnetica del paziente. Lo scopo di questo algoritmo è di massimizzare il contrasto tra gruppi di immagini per individuare quali caratteristiche permettono di distinguere le categorie di soggetti nel modo più evidente possibile».
L'analisi ha coinvolto 17 donne fra i 18 e i 40 anni colpite da una forma moderata di di disturbi comportamentali dell'alimentazione (Dca), e altrettante senza problemi di salute.
Antonio Cerasa, che lavora presso l'Ibfm-Cnr di Catanzaro, spiega: «Lo studio ha mostrato come nell'80 per cento dei casi l'algoritmo distingua correttamente i soggetti malati da quelli sani. Siamo ancora in una fase sperimentale e per poter applicare questa metodologia in ambito clinico è necessario testarla su un campione più vasto, rappresentativo di tutte le classi diagnostiche della Dca. D'altra parte, il sistema ha le potenzialità per essere in grado di riconoscere un paziente anoressico da un bulimico, anche nelle fasi precoci della malattia, fornendo ai clinici quei biomarcatori fondamentali per capirne lo sviluppo».
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10/02/2016 Andrea Piccoli


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