Le sfide sono all’ordine del giorno in DotEnv; ci piace analizzare le richieste che ci vengono fatte, studiare le possibilità e dare riscontri realistici e quantificabili. La soluzione realizzata per il Laboratorio Universitario di Medicina dell’Università degli Studi di Bologna, una piattaforma di microscopia virtuale, ha permesso a studenti e docenti una gestione ottimizzata dei flussi di studio di immagini a microscopio.
Analisi del contesto
La necessità del Laboratorio di Medicina era quella di avere a disposizione una piattaforma didattica interattiva in cui studenti e docenti della facoltà potessero scambiarsi informazioni riguardo a precise immagini acquisite dallo scanner Olympus.
Le foto di tessuti e cellule umane che venivano acquisite e conservate in un server del laboratorio, erano di dimensioni elevate, con un livello di dettaglio alto (fino a 80 zoom a livelli) e offrivano perciò interessanti possibilità di studio e analisi.
Sviluppo software: la piattaforma di microscopia
Una volta realizzata la piattaforma di microscopia, con l’utilizzo della tecnologia Angular, abbiamo pianificato un’ulteriore integrazione: un software che, servendosi della tecnologia di Machine Learning, è in grado di analizzare le foto e di comprendere in modo automatico se le cellule individuate risultano affette da determinate patologie. Per lo sviluppo di tale software abbiamo pianificato l’utilizzo di Tensorflow e tramite Open street map, la gestione delle immagini a livelli.
Con l’impiego dell’Intelligenza Artificiale, è possibile ricevere una segnalazione proveniente dal software che consente di intervenire e valutare adeguatamente la rilevazione fotografica.
Risultati ottenuti
Grazie alla piattaforma di microscopia, il laboratorio è riuscito a semplificare, velocizzare e unificare alcuni flussi di apprendimento, ottimizzando la comunicazione tra studenti e docenti.
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