I ricercatori dell’Indian Institute of Science (IISc), in collaborazione con l’ospedale Aster-CMI, in seguito ad uno studio sulla sindrome del tunnel carpale (CTS), hanno sviluppato uno strumento di intelligenza artificiale in grado di identificare il nervo mediano nei video ecografici e rilevare la CTS.
Lo studio è stato pubblicato su IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control.
Sindrome del tunnel carpale: ecco cosa dice la nuova ricerca
La sindrome del tunnel carpale si manifesta quando il nervo mediano, che va dall’avambraccio alla mano, viene compresso nella parte del tunnel carpale del polso, provocando intorpidimento, formicolio o dolore.
È uno dei disturbi più comuni legati ai nervi, che colpisce in particolare le persone che eseguono movimenti ripetitivi delle mani, come il personale d’ufficio che lavora con le tastiere, gli addetti alle catene di montaggio e gli sportivi.
I medici attualmente utilizzano gli ultrasuoni per visualizzare il nervo mediano e valutarne le dimensioni, la forma e eventuali anomalie. “Ma a differenza dei raggi X e delle scansioni MRI, è difficile rilevare cosa sta succedendo nelle immagini e nei video ecografici “, spiega Karan R Gujarati, primo autore ed ex studente MTech presso il Dipartimento di scienze computazionali e dei dati (CDS), IISc.
“Al polso, il nervo è abbastanza visibile, i suoi confini sono chiari, ma se si scende nella regione del gomito, ci sono molte altre strutture, e i confini del nervo non sono chiari.” Il monitoraggio del nervo mediano è importante anche per i trattamenti che richiedono ai medici di somministrare l’anestesia locale all’avambraccio o di bloccare il nervo mediano per fornire sollievo dal dolore provocato dalla sindrome del tunnel carpale.
Per sviluppare il proprio strumento, il team si è rivolto a un modello di apprendimento automatico basato sull’architettura del trasformatore, simile a quello che alimenta ChatGPT. Il modello è stato originariamente sviluppato per rilevare dozzine di oggetti contemporaneamente nei video di YouTube.
Il team ha eliminato gli elementi computazionalmente costosi del modello per accelerarlo e ha ridotto il numero di oggetti che poteva tracciare a uno solo: il nervo mediano, in questo caso.
Hanno collaborato con Lokesh Bathala, consulente neurologo presso l’ospedale Aster-CMI, per raccogliere e annotare video ecografici sia di partecipanti sani che di persone con sindrome del tunnel carpale, per addestrare il modello. Una volta addestrato, il modello è stato in grado di segmentare il nervo mediano in singoli fotogrammi del video ecografico.
“Immaginate un video di un’auto autonoma. Se l’auto si muove sulla strada, volete seguirla”, spiega l’autore corrispondente Phaneendra K Yalavarthy, professore al CDS. “Allo stesso modo, siamo in grado di tenere traccia dei nervi durante tutto il video.”
Il modello è stato anche in grado di misurare automaticamente l’area della sezione trasversale del nervo, utilizzata per diagnosticare la sindrome del tunnel carpale. Questa misurazione viene eseguita manualmente da un ecografista.
“Lo strumento automatizza questo processo. Misura l’area della sezione trasversale in tempo reale”, spiega Bathala. È stato in grado di riportare l’area della sezione trasversale del nervo mediano con una precisione superiore al 95% nella regione del polso, affermano i ricercatori.
Sebbene siano stati sviluppati molti modelli di apprendimento automatico per lo screening delle scansioni TC e MRI, pochissimi sono stati sviluppati per i video ecografici, in particolare per gli ultrasuoni nervosi, spiega Yalavarthy.
“Inizialmente abbiamo addestrato il modello su un nervo. Ora lo estenderemo a tutti i nervi degli arti superiori e inferiori”, afferma Bathala. Aggiunge che è già stato utilizzato come test pilota in ospedale per il rilevamento della sindrome del tunnel carpale.
“Abbiamo una macchina ad ultrasuoni collegata a un monitor aggiuntivo su cui è in esecuzione il modello. Posso osservare il nervo e, allo stesso tempo, lo strumento software delinea anche il nervo. Possiamo vedere le sue prestazioni in tempo reale.”
Bathala afferma che il passo successivo per una terapia per la sindrome del tunnel carpale sarebbe quello di cercare produttori di macchine a ultrasuoni che possano integrarlo nei loro sistemi. “Questo tipo di strumento può aiutare qualsiasi medico. Può ridurre il tempo di inferenza”, afferma. “Ma ovviamente la diagnosi finale dovrà essere fatta dal medico.”
