Modelli di Progressione di Malattia Neurodegenerative

La comprensione e la predizione della progressione delle patologie neurodegenerative sono temi centrali nella ricerca neurologica moderna. La mia produzione scientifica include una serie di modelli innovativi e validati – dagli storici DANI-Net e 4D-DANI-Net, fino ai recentissimi BrLP, TADM e le loro estensioni – riconosciuti e premiati dalle principali conferenze e riviste internazionali. Motivazioni & Obiettivi

• Simulare e prevedere la progressione individuale della neurodegenerazione su dati MRI longitudinali.
• Migliorare la medicina di precisione fornendo strumenti clinici personalizzabili e validati.
• Portare modelli generativi e di diffusione dalla ricerca sperimentale all’applicazione su larga scala.

Metodi

• DANI-Net/4D-DANI-Net: Reticoli avversariali in grado di generare realistiche simulazioni di progressione patologica cerebrale basate su MRI longitudinali.
• BrLP: Modello di diffusione latente spaziotemporale, arricchito dall’infusione di conoscenza clinica pregressa (prior knowledge), stabilizzazione della coerenza predittiva (LAS), e training su oltre 11.000 MRI di soggetti ADNI, OASIS, AIBL.
• TADM: Modello basato su diffusion, pensato per la modellazione temporale esplicita della progressione degenerativa cerebrale, con estensioni che includono regolarizzazioni temporali bidirezionali (TADM-3D/BiTR, arXiv 2025).
• Assessment tecnico su SPIE: Studio sistematico sulle performance comparative tra diversi approcci di diffusione per la progressione dell’Alzheimer.

Risultati & Impatto

• Incrementi significativi di accuratezza volumetrica e predizione clinica rispetto agli state-of-the-art precedenti.
• Premi e riconoscimenti a MICCAI, MedIA, SPIE (Best Paper nomination, Runner-up, pubblicazione estesa su MedIA).
• Codici e pipeline open-source pronti per test riproducibili e applicazioni future (vedi repository indicati in basso).

Articoli Scientifici Correlati

• • DANI-Net (MICCAI 2019) Degenerative adversarial neuroimage nets: generating images that mimic disease progressionAutori: Daniele Ravi, Daniel C Alexander, Neil P Oxtoby, Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative

• • 4D-DANI-Net (MedIA 2022) Degenerative adversarial neuroimage nets for brain scan simulations: Application in ageing and dementiaAutori: Daniele Ravi, Stefano B Blumberg, Silvia Ingala, Frederik Barkhof, Daniel C Alexander, Neil P Oxtoby, Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative

• • BrLP (MICCAI 2024 – Best Paper Nomination) Enhancing spatiotemporal disease progression models via latent diffusion and prior knowledgeAutori: Lemuel Puglisi, Daniel C Alexander, Daniele Ravì

• • BrLP – Versione Estesa (MedIA 2025) Brain latent progression: Individual-based spatiotemporal disease progression on 3D brain MRIs via latent diffusionAutori: Lemuel Puglisi, Daniel C Alexander, Daniele Ravì, Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative

• • TADM (MICCAI 2024) Tadm: Temporally-aware diffusion model for neurodegenerative progression on brain mriAutori: Mattia Litrico, Francesco Guarnera, Mario Valerio Giuffrida, Daniele Ravì, Sebastiano Battiato

• • TADM-3D con BiTR (arXiv 2025) Temporally-Aware Diffusion Model for Brain Progression Modelling with Bidirectional Temporal RegularisationAutori: Mattia Litrico, Francesco Guarnera, Mario Valerio Giuffrida, Daniele Ravì, Sebastiano Battiato

• Valutazione su SPIE (2025) A technical assessment of latent diffusion for Alzheimer’s disease progressionAutori: E McMaster, L Puglisi, C Gao, AR Krishnan, AM Saunders, D Ravi, T Vercauteren, DC Alexander, NP Oxtoby, Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative

Codice Repository

• BrLP: LemuelPuglisi/BrLP (core: src/brlp/)
• DANI-Net & 4D-DANI-Net: daniravi/Brain-MRI-Simulator (implementazioni per progressione, aging e simulazione)

Team & Autori