Universit� degli studi di Modena e Reggio Emilia

Un gruppo di ricercatori del laboratorio AImageLab del Dipartimento di Ingegneria “Enzo Ferrari” di Unimore si è classificato, con il proprio lavoro, al terzo posto nella Competizione internazionale dell’Associazione scientifica ISIC - International Skin Imaging Collaboration, a Shenzhem, in Cina, in collaborazione con il centro di ricerca PRHLT (Pattern Recognition and Human Language Technology) dell’Università Politecnica di Valencia.

Il premio è stato ottenuto grazie al lavoro di Federico Pollastri, Juan Maroñas, Mario Parreño, Federico Bolelli, Roberto Paredes, Costantino Grana, e Alberto Albiol, che hanno sviluppato un sistema di reti neurali in grado di riconoscere 8 diversi tipi di lesioni cutanee data un’immagine dermoscopica.

Per la prima volta un gruppo di ricerca italiano sale sul podio di questa competizione, istituita nel 2016 e sostenuta da sponsor del calibro di Canfield Scientific, MetaOptima e IBM. Ai 64 gruppi di ricerca internazionali partecipanti è stato richiesto di sviluppare algoritmi per classificazione automatica di lesioni della pelle tramite immagini dermoscopiche.

“L’analisi automatica di immagini mediche è una tematica estremamente delicata - ha commentato il Prof. Costantino Grana, docente di Fondamenti di Informatica e Multimedia Data Processing al DIEF di Unimore -. L’obiettivo di questa competizione è quello di sviluppare uno strumento che possa semplificare e velocizzare il lavoro di dermatologi esperti, per poter affrontare patologie pericolose quali il melanoma. Nel lavoro presentato a Shenzhem, Cina, dal Dott. Federico Pollastri, al workshop della competizione presso la conferenza internazionale MICCAI (Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention), il nostro gruppo di ricerca ha utilizzato un insieme di diverse reti neurali che, focalizzandosi su diversi aspetti visuali, sono in grado di fornire la probabilità di una lesione di appartenere ad una classe piuttosto che a un’altra. L’eterogeneità delle architetture allenate e la cura nel trattamento dei dati a disposizione sono state le chiavi per ottenere risultati allo stato dell’arte. Siamo orgogliosi del riconoscimento ottenuto che premia il gruppo di dottorandi e assegnisti di ricerca che opera presso il DIEF”.

Il gruppo di ricerca AImageLab, che collabora con il gruppo di dermatologia Unimore guidato del Prof. Giovanni Pellacani, è impegnato attivamente nel progetto europeo H2020 DeepHealth. Il progetto si pone l’obiettivo di sviluppare librerie di Computer Vision e Machine Learning per numerose applicazioni di Medical Imaging, tra cui anche l’analisi automatica di lesioni cutanee. 

ISIC è una prestigiosa associazione scientifica internazionale, che tiene ogni anno competizioni e seminari riguardanti le l’analisi automatica di immagini dermoscopiche. L’associazione ha raccolto decine di migliaia di immagini negli anni e, ad oggi, è in grado di mettere a disposizione dei ricercatori interessati più di 25mila immagini annotate per l’allenamento di algoritmi di apprendimento, oltre a quasi novemila immagini la cui annotazione è tenuta segreta per garantire una corretta fase di testing degli algoritmi.