Bibliografia
[1] - M. BRUCOLI, L. CARNIMEO, G. GRASSI
"Discrete-time Cellular Neural Network for Associative Memories with Learning and Forgetting Capabilities", IEEE Transactions on Circuits and Systems, Part 1, vol. 42, n. 7, pp. 396-399, 1995.
[2] - M. BRUCOLI, L. CARNIMEO, G. GRASSI
"A Global Approach to the Design of Discrete-time Cellular Neural Networks for Associative Memories", International Journal of Circuit Theory and Applications, vol. 24, n. 4, pp. 489-510, 1996.
[3] - M. BRUCOLI, L. CARNIMEO, G. GRASSI
"Associative Memory Design Using Discrete-time Second-order Neural Networks with Local Interconnections", IEEE Transactions on Circuits and Systems, Part 1, vol. 44, n. 2, pp. 153-158, 1997.
[4] - M. BRUCOLI, L. CARNIMEO, G. GRASSI
"Heteroassociative Memories via Cellular Neural Networks", International Journal of Circuit Theory and Applications, vol. 26, n. 3, pp. 231-241, 1998
[5] - M. BRUCOLI, L. CARNIMEO, G. GRASSI
"Implementation of Cellular Neural Networks for Heteroassociative and Autoassociative Memories", Proc. of the 4th IEEE International Workshop on Cellular Neural Networks and their Applications (CNNA '96), Seville, Spain, pp. 63-68, 1996.
[6] - M. BRONZINI, M. BRUCOLI, L. CARNIMEO, G. GRASSI
"Design of cellular neural networks for associative memories based on a fuzzy encoding procedure", Proc. of the European Symposium on Intelligent Techniques (ESIT'97), Bari, Italy, pp.96-102, 1997.
[7] - M. BRUCOLI, L. CARNIMEO, G. GRASSI
"Completely Stable Cellular Neural Networks for Associative Memories", Proc. of the European Conference on Circuit Theory and Design (ECCTD'97), Budapest, Hungary, pp. 678-683, 1997.
[8] - M. BRUCOLI, D. CAFAGNA, L. CARNIMEO
"Design of Cellular Associative Memories for Robot Vision via a Fuzzy Image Segmentation", Proc. of the European Conference on Circuit Theoryand Design (ECCTD'99), Stresa, Italy, 29 Aug. - 3 Sept., 1999.
[9] - M. BRUCOLI, D. CAFAGNA, L. CARNIMEO
"A New Synthesis Procedure of Cellular Optimal Linear Associative Memories for Robot Vision Systems", Proc. of the 6th IEEE International Workshop on Cellular Neural Networks and their Applications (CNNA 2000), Catania, Italy, 23-25 May 2000.
[10] - L. CARNIMEO
"Target Recognition in Mobile Robot Vision Systems via Neural Networks with Local Interconnections", Artificial Intelligence Series: Advances in Neural Networks World, World Scientific Engineering Society Press, Danvers, MA, USA, 2001, ISBN:960-8052-51-3.
[11] - L. CARNIMEO
"Synthesis of Neural Associative Memories for Artificial Vision Systems by Fuzzy Image Segmentations", Artificial Intelligence Series: Advances in Neural Networks World, World Scientific Engineering Society Press, Danvers, MA, USA, 2001, ISBN:960-8052-51-3, pp.112-116.
[12] - L. CARNIMEO, A. GIAQUINTO
"Fuzzy Associative Memories in Artificial Vision Systems via Cellular Neural Networks", Artificial Intelligence Series: Advances in Intelligent Systems, Fuzzy Systems, Evolutionary Computation”, World Scientific EngineeringSociety Press, Danvers, MA, USA, 2001, ISBN:960-8052-4-1, pp.110-113.
[13] - L. CARNIMEO, A. GIAQUINTO
"Synthesis of a Cellular Neural Network for a Fuzzy Associative Memory in Stereoscopic Vision", Advances in Systems Engineering, Signal Processing and Communications, World Scientific Engineering Society Press, Danvers, MA, USA, October 2002, ISBN:960-8052-696, pp.128-131.
[14] - L. CARNIMEO, A. GIAQUINTO
"A Cellular Fuzzy Associative Memory for Image Fuzzification in Robot Vision Systems", Advances in Simulation, Systems Theory and Systems Engineering, World Scientific Engineering Society Press, Danvers, MA, USA, October 2002, ISBN:960-8052-70X, pp.213-217.
PROBLEMATICA Nell'occhio è la retina che riceve immagini e le registra; queste ultime vengono parzialmente elaborate dalla retina stessa e quindi trasmesse attraverso il nervo ottico alla corteccia cerebrale; successivamente, con una ulteriore elaborazione degli stimoli, si ha la percezione della visione nell'essere umano. Nel caso particolare in cui la parte centrale della retina, detta macula, sia difettosa, questa riceve immagini scadenti e quindi fornisce una visione alterata; in tal caso si parla di maculopatia. Infatti è grazie alla macula che è consentita una visione distinta, la lettura dei caratteri più piccoli, la percezione dei colori. Anche in giovane età questa regione può andare incontro a processi di tipo traumatico, infiammatorio, virale e degenerativo. In tutti i casi i disturbi e il calo dell'acuità visiva sono in funzione della scomparsa o atrofia di cellule del tessuto retinico. La sintomatologia iniziale è costituita da una visione distorta degli oggetti, seguita dalla riduzione graduale e progressiva della visione centrale. Oltre all'esame dell'acuità visiva e del fondo oculare nella diagnosi della degenerazione maculare è fondamentale l'esame con la fluorangiografia retinica. Questo mezzo diagnostico, mediante iniezione di un colorante (la fluorescina) nella vena cubitale del braccio, permette di studiare con fotografie la circolazione sanguigna della retina e soprattutto evidenziare quei vasi retinici anomali (neovasi) che distruggono la macula. L'esame ha una durata media di 15 minuti. Saper riconoscere precocemente e rapidamente un vaso anomalo è di importanza vitale per l'acuità visiva del paziente, poiché, come si è ricordato, tali neovasi si accrescono e possono raggiungere la porzione centrale della retina. Pertanto questi vasi anomali vanno riconosciuti ed eliminati con un trattamento tempestivo, prima che sia interessata la macula, quando il calo visivo sarebbe irreparabile. Il successo terapeutico è direttamente proporzionale alla precocità del trattamento. Inoltre, numerose altre alterazioni morfologiche sono rivelate attraverso macchie di svariata tipologia e forma nelle immagini retinografiche del fundus. Contemporaneamente sono riscontrabili in tali immagini essudati di colore diverso, sia di origine fisiologica, che patologica. In questo contesto l'analisi fluorangiografica fornisce uno strumento indispensabile, ma di breve durata e comunque non esaustivo, nell'identificazione di iniziali alterazioni del microcircolo retinico. L'obiettivo diagnostico dello specialista è di stabilire il nesso di causalità tra le alterazioni retiniche riscontrate ed il deficit visivo mostrato dal paziente, per decidere i necessari trattamenti parachirurgici o terapeutici. PROPOSTA DEL PROGETTO DI RICERCA La necessità di una terapia tempestiva motiva la proposta di questo progetto di utilizzo di circuiti neurali cellulari di supporto alla diagnostica in campo oftalmico, ove l'elaborazione di immagini in tempo reale risulta di fondamentale importanza, potendo fornire informazioni di ausilio alle decisioni dello specialista in termini di diagnostica oftalmica e di terapia parachirurgica. E' chiaro che il risultato di un processo di riconoscimento in campo oftalmico deve possedere un grado di sicurezza sicuramente superiore rispetto a tecniche tradizionali di riconoscimento di pattern. Tale esigenza rende estremamente specifica l'estrazione di informazioni dalle immagini in esame per portare a termine l'obiettivo diagnostico ed implica che debbano essere applicati vincoli stringenti al riconoscimento di aree danneggiate per mezzo di tecniche adeguate. Tenendo conto della sequenza di scelte mediche che uno specialista mette in atto per il riconoscimento di aree danneggiate della retina umana e di deduzioni sullo stato della visione del paziente derivanti dalle sue risposte sulla percezione di oggetti, un ausilio importante può provenire da un sistema di analisi di immagini oftalmiche basato su Circuiti Neurali di tipo Cellulare, in grado di elaborare le immagini rilevate in forma automatica ed in tempo reale per estrarne le caratteristiche salienti per lo specialista. L'identificazione di oggetti o forme e il riconoscimento di pattern, possono essere ottenuti da parte di tale sistema di analisi di immagine sfruttando circuiti di memoria associativa opportunamente progettati per elaborare e confrontare immagini di riferimento con immagini rilevate. Nell'ambito del Progetto PRIN 2003, l'Unità di Bari intende sviluppare e progettare Circuiti Neurali Cellulari come circuiti di memoria associativa per l'identificazione di aree a rischio nel tessuto retinico e di classificazione e riconoscimento di situazioni patologiche rivelate parzialmente o con incertezza. Più in dettaglio, la proposta riguarda la strutturazione di un sistema di analisi basato su circuiti di memoria di tipo associativo opportunamente sintetizzati con metodologie adeguate. Le tecniche di sintesi di tali circuiti, in particolare, potranno implicare metodologie innovative di elaborazione di immagine per consentire il trattamento e il recupero dell'informazione in tempo reale e potranno essere affiancate dal progetto di hardware numerico per immagazzinare le strutture algoritmiche di gestione e confronto di immagini di riferimento relative ad occhio sano con quelle strumentalmente rilevate da occhio in presenza di patologia. A tale scopo i circuiti cellulari di memoria associativa che si intendono realizzare dovranno tenere in conto che: a) se le immagini fornite alla rete sono "abbastanza simili o quasi uguali" ai pattern di riferimento memorizzati, la memoria realizza l'associazione; b) se le immagini fornite alla rete non rispettano le condizioni del caso precedente, la memoria non realizza l'associazione. Le memorie associative cellulari saranno, quindi, in grado di effettuare una distinzione tra situazioni che cambiano lentamente (caso a) e situazioni che cambiano velocemente (caso b). Considerando una articolazione del Progetto di ricerca in due fasi, nella prima fase l'Unità di Bari intende orientare il proprio percorso di ricerca focalizzando l'attività sulla progettazione di circuiti neurali cellulari per memorie associative che consentano l'identificazione di aree retiniche danneggiate o a rischio relativamente alla immagini di fundus oculare. Nell'ottica di fornire allo specialista informazioni significative per la diagnostica oftalmica saranno considerate anche tecniche fuzzy per il trattamento di dati incerti. A tale scopo saranno utilizzate anche immagini preelaborate dalle altre Unità, oltre a considerare tecniche innovative di trattamento dei dati che facilitino l'identificazione e memorizzazione di configurazioni patologiche d'interesse. Successivamente si prenderà in considerazione l`implementazione e la valutazione di prestazioni delle memorie sintetizzate in termini di recupero dell'informazione e capacita' di memorizzazione mediante simulazioni numeriche su scheda DSP localmente disponibile. Nella seconda fase l'Unità di Bari collaborerà con le altre Unità per effettuare la sperimentazione globale degli algoritmi sviluppati sul sistema complessivo.
