Progetto cofinanziato dall’Unione Europea, dallo Stato Italiano e dalla Regione Campania, nell’ambito del POR Campania FESR 2014-2020

CUP: B13D18000150007

Il progetto di ricerca HT (HEAD TEMNOGRAFY: NEW DIAGNOSTIC MICROWAVE FOR HEAD DESEAS)

ha come scopo principale lo sviluppo di un nuovo sistema temnografico per la rivelazione di lesioni intracraniche.

Il sistema HT sviluppato è un sistema innovativo di diagnostica della testa basato sull’uso delle onde elettromagnetiche a bassa potenza e alle frequenze delle microonde (non-ionizzanti), leggero, trasportabile e relativamente economico se confrontato con le altre tecnologie.

Al fine di raggiungere l’obiettivo finale, in questo progetto è stata condotta un’intensa attività di ricerca che ha portato allo sviluppo di un nuovo prototipo del temnografo, il sistema HT. Alla luce dell’obiettivo generale da raggiungere, l’attività di ricerca ha richiesto il perseguimento di diversi obiettivi realizzativi (OR) parziali:

INNOVAZIONE DEL SISTEMA DI IMAGING TEMNOGRAFICO

SVILUPPO DEL SISTEMA DI IMAGING TEMNOGRAFICO

REALIZZAZIONE DI PHANTOM DELLA TESTA

VALIDAZIONE DEL SISTEMA

Le attività di ricerca pertinenti a ciascun OR hanno portato alle innovazioni di prodotto ed hanno riguardato:

Lo sviluppo di un’elettronica dedicata per la catena TX/RX

La progettazione e la realizzazione di uno nuovo sistema di scansione basato su una schiera di antenne in tecnologia stampate che lavorano a diretto contatto con la testa

Lo sviluppo di algoritmi di “detection” innovativi

L’integrazione della parte hardware e software e del supporto meccanico (casco).

Progettazione del nuovo sistema radiante

Le specifiche tecniche di riferimento dell’elemento radiante sono sintetizzate nella seguente tabella

Tutte le fasi dello studio sono state condotte facendo uso di software commerciali per la verifica del comportamento radiativo del sistema radiante selezionato. In particolare, sono state eseguite analisi full-wave basate sulla soluzione delle equazioni di Maxwell senza semplificazioni.

Antenne a polarizzazione circolare

Dapprima sono state considerate antenne a doppia polarizzazione.

Antenne a polarizzazione lineare

Al fine di semplificare la struttura dell’antenna e quindi l’eventuale fase successiva di realizzazione sono state studiate anche antenne a singola polarizzazione.

Analisi Numerica delle Prestazioni

L’analisi numerica ha permesso innanzitutto di stabilire la capacità di penetrazione del campo all’interno del phantom da investigare.

La Figura 4 mostra la porzione di spazio che ciascuna antenna è in grado di sondare.

In Fig.5 è mostrata la mappa di distribuzione del campo all’interno del phantom.

Sviluppo di algoritmi di diagnostica innovativi

Descrizione degli algoritmi sviluppati

Validazione numerica

Al fine di validare l’algoritmo sono stati presi in considerazione diversi scenari.

Al fine di testare l’algoritmo nel modo più semplice possibile, come antenne, sono stati utilizzati dipoli a /v’2 (non mostrati in figura) progettati in modo che la frequenza di risonanza sia pari a 2GHz. Le 8 antenne sono equi-spaziate e poste su una circonferenza di raggio 12cm, conseguentemente solo la slice della testa corrispondente verrà ricostruita.

La banda di frequenza utilizzata è di 1GHz, da 1.5GHz a 2.5GHz, all’interno di tale banda sono prese in considerazioni 200 frequenze.

Simulazione 1

Nella prima simulazione l’ictus è posizionato come in Figura 6, il risultato è mostrato in Figura 7. L’ictus è correttamente individuato da entrambi i metodi.

Simulazione 2

L’ictus è stato traslato verso il basso (x positive) di 2cm e quindi avvicinato alle antenne e allo strato di pelle.

Figura 8. In questo caso l’ictus è correttamente individuato solo dalla configurazione multivista/multistatica.

Simulazione 3

Le stesse simulazioni sono state quindi condotte considerando le perdite dei tre tessuti: pelle, osso, cervello.

I risultati delle Simulazione 3 in presenza di perdite (Figura 9) mostrano un buon accordo tra le due configurazioni e l’ictus è correttamente individuato. Quindi i due metodi risultano robusti rispetto alle perdite.

Simulazione 4

I risultati in Figura 10 mostrano un buon accordo tra la localizzazione dell’ictus e la sua reale posizione nel caso multivista/multistatico mentre nel caso multi-monostatico le repliche diventano più importanti in relazione al massimo.

Progetto della parte Hardware

Soddisfacimento delle specifiche funzionali;

Soddisfacimento delle specifiche sul range di frequenze;

Accoppiamento di ingresso e uscita a 50 0;

Prestazioni avanzate in termini di rumore e di range dinamico;

Impostazione campionamento dati per Machine Learning

I sistemi afferenti al paradigma del machine learning utilizzano i dati per fare esperienza e costruire le regole per la successiva fase di inferenza o predizione.

La registratura di immagini è quel processo che permette la trasformazione di differenti insiemi di dati presenti in diversi insiemi di coordinate in un sistema dove ogni coordinata spaziale corrisponde, evidenziando così ogni possibile cambiamento in dimensioni, forma o posizione.

Le singole immagini sono memorizzate nella stessa istanza dati e costituiranno il campione da innestare nel processo completo di training del sistema come da flusso semplificato.

Realizzazione del sistema radiante

Il prototipo di antenna con Slot, progettata mediante il simulatore elettromagnetico CST è stata realizzata (in- house) usando una macchina a controllo numerico CNC

Upgrade antenna

stabilizzare il funzionamento dell’antenna, rendendolo omogeneo per tutte le tipologie di teste

ridurre al minimo l’ingombro dovuto all’antenna.

Ottimizzazione di algoritmi di diagnostica innovativi

Gli algoritmi di detection sono stati quindi ottimizzati.

Sviluppo della parte Hardware RF

Si è proceduto alla fase di sviluppo hardware del sistema HT

Calibrazione e misura stad-alone

Calibrazione a vuoto;

Calibrazione con solo oscillatore locale;

Calibrazione quando al ricevitore è applicato sia il segnale del utile sia l’oscillatore locale.

La validazione finale stand-alone del sistema RF complessivo è stata eseguita usando un DUT (Device Under Test) rappresentato da attenuatori che opportunamente composti provvedono a realizzare un attenuatore variabile.

Integrazione delle parti Hardware e Software

Le varie parti hardware e software sviluppate negli OR precedenti sono state assemblate a formare il sistema HT completo.

Sviluppo del Software di Machine learning

Nell’ambito del progetto HT, per la funzione di machine learning, si è scelta l’adozione del framework open source Tensorflow.

Phantom per la ricerca

Al fine di testare il sistema HT sono stati realizzati diversi phatom della testa con diverso grado di complessità.

Phantom realistici

E’ stato realizzato un phantom che si avvicinasse maggiormente alle caratteristiche della testa ponendo maggiore attenzione alla stratificazione del cranio.

Validazione preliminare del sistema Temnografico

Tre prototipi del sistema temnografico sono stati realizzati e testati. I tre prototipi presentano la stessa catene RX/TX e si differenziano sostanzialmente per il sistema radiante e il sistema di posizionamento delle antenne

Validazione finale del sistema Temnografico

Il sistema HT è stato validato prima considerando le sue singole parti, elettronica e sistema radiante e successivamente come sistema completo utilizzando sia i phantom di ricerca che quelli realistici. Diversi esperimenti sono stati effettuati in questa fase di validazione finale.