Alcuni ricercatori affermano che l’uso dell’apprendimento automatico sulle scansioni di imaging a risonanza magnetica funzionale (RMf) classifica in modo accurato i pazienti con sclerosi multipla (SM) in base al fenotipo clinico.
“L’analisi di rete teorica sta contribuendo a far luce sulla riorganizzazione funzionale cerebrale nella SM”, secondo la dott.ssa Maria Assunta Rocca dell’Università Vita-Salute San Raffaele di Milano.
“Qui abbiamo sviluppato metodi avanzati di apprendimento automatico per analizzare i dati di connettività funzionale a riposo (Resting State Functional Connectivity, RS FC) e classificare i pazienti con SM in base al loro fenotipo di malattia”.