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Univr sul podio della Diffusion-Simulated Connectivity international Challenge

Terzo posto di una competizione internazionale per un team di studenti e studentesse del dipartimento di Informatica

di Roberta Dini
19 Ottobre 2021
in Senza categoria

Un team di studentesse e studenti di ateneo ha conquistato il terzo posto nella Diffusion-Simulated Connectivity, Disco Challenge, competizione internazionale dedicata alla stima della connettività cerebrale a partire da dati di risonanza magnetica. A renderlo possibile l’utilizzo di un algoritmo, chiamato Commit, che da anni viene sviluppato dai membri del laboratorio Diffusion Imaging and Connectivity Estimation del dipartimento di Informatica di ateneo diretto dal professor Alessandro Daducci.

Alla sfida internazionale hanno partecipato 58 universitari tra ricercatori e ricercatrici, studentesse e  studenti, divisi in 14 squadre provenienti da Stati Uniti, Canada, Messico, Francia, Italia, Svizzera, Polonia, Finlandia e Australia. Il team di Verona, alla sua prima partecipazione, si è subito classificato al terzo posto. Capitanato da Sara Bosticardo, studentessa e borsista del laboratorio, era formato da Ilaria Gabusi, Mario Ocampo-Pineda, Matteo Battocchio, Zuzana Piskořová, Pietro Bontempi e Simona Schiavi.

“È stato un ottimo lavoro di squadra  – ha spiegato Daducci – che ci ha visti combattivi, affiatati e curiosi. Abbiamo imparato tanto e sono nate nuove idee per il miglioramento dei nostri metodi. Il terzo posto è un grande risultato, se si pensa che siamo arrivati a un soffio dai primi e che era la prima volta in assoluto che partecipavamo ad una competizione internazionale. Sono molto fiero e soddisfatto del lavoro di squadra e della determinazione del team nel trovare soluzioni di fronte ai problemi. Inoltre, considerando che anche il team vincitore ha utilizzato il nostro algoritmo Commit, possiamo dire che è come ci fosse anche una parte di Verona al primo posto.”.

“Partecipare a questa challenge – ha aggiunto Bosticardo – ci ha permesso di testare e approfondire la conoscenza degli algoritmi che siamo soliti utilizzare. Personalmente, ma penso di poter parlare a nome di tutti, ho imparato moltissime cose che continuano ad essermi utili quotidianamente nel mio lavoro. Inoltre, dopo questa esperienza, so per certo di lavorare in un fantastico team di persone giovani e sempre pronte a mettersi in gioco.”

Commit. La mappatura delle connessioni del cervello, connettoma, attraverso immagini di risonanza magnetica è ampiamente utilizzata nella comunità neuro scientifica. La conoscenza delle connessioni tra le diverse regioni cerebrali è infatti fondamentale per lo studio dell’anatomia cerebrale, della sua funzione, ma soprattutto in caso di disordini o patologie neurologiche. Di conseguenza, l’affidabilità di questi algoritmi di stima è di fondamentale importanza. L’obbiettivo principale di questa sfida era, appunto, di valutare le prestazioni dei diversi approcci per la stima della connettività proposti dai vari partecipanti. A tal fine, ai partecipanti sono state date immagini sintetiche di risonanza magnetica e veniva chiesto loro di fornire delle stime di connettività utilizzando i metodi e le strategie più avanzate.

Nuove opportunità per il team di universitari. Grazie anche a questo riconoscimento il team veronese ha avuto la possibilità di presentare i propri algoritmi e la propria strategia alla XXIV conferenza internazionale “Medical Image Computing & Computer Assisted Intervention” e collaborerà alla stesura di un articolo insieme agli organizzatori dell’evento per analizzare, in modo più approfondito, i risultati che sono emersi da questo confronto.

 

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