La verifica del range in radioterapia è una componente cruciale per garantire l'efficacia e la sicurezza dei trattamenti, specialmente nei casi che utilizzano fasci di protoni. Tradizionalmente, il monitoraggio della posizione del fascio di radiazioni nel corpo del paziente è stato un compito arduo, per via delle sfide nel tracciare con precisione l'andamento del fascio e la sua interazione con i tessuti. Recentemente, tuttavia, l'integrazione di metodi acustici, in particolare l'uso della termoacustica e della protoacustica, ha portato a un significativo progresso nel miglioramento della verifica in tempo reale del range dei fasci.

La termoacustica si basa sul principio che i fasci di protoni, quando interagiscono con i tessuti biologici, generano onde acustiche che possono essere rilevate per determinare la posizione del fascio stesso. Le prime applicazioni della termoacustica nella verifica del range hanno mostrato una buona correlazione tra la posizione del fascio e le onde acustiche generate, permettendo ai ricercatori di ottenere misurazioni altamente accurate durante il trattamento con protoni. Studi recenti, come quelli di Lister et al. (2021), hanno sottolineato l'importanza di una verifica in tempo reale durante la consegna del fascio di protoni, dimostrando la capacità della termoacustica di fornire informazioni preziose sulla distribuzione del fascio, migliorando quindi la precisione del trattamento radioterapico.

A questa tecnologia si aggiungono le nuove tecniche di imaging protoacustico, che si basano su principi simili ma si concentrano su onde acustiche generate da interazioni di protoni e altri materiali biologici. Le ricerche di Son et al. (2020) e di Schauer et al. (2022) hanno messo in evidenza il potenziale della protoacustica nell'individuazione e nella verifica del range, impiegando tecniche avanzate di denoising e algoritmi di apprendimento profondo per migliorare la qualità del segnale. Questi approcci non solo riducono il rumore nei dati, ma migliorano anche la risoluzione spaziale delle immagini ottenute, rendendo queste tecnologie particolarmente promettenti per l'imaging di aree difficili da raggiungere, come gli organi profondi o i tumori in stadi avanzati.

L'utilizzo combinato della termoacustica con altre modalità di imaging, come l'ecografia o la tomografia computerizzata, offre anche vantaggi significativi. Recentemente, tecniche ibride che combinano imaging fotoacustico e tomografia a ultrasuoni laser-indotti sono state esplorate con successo, come dimostrato dal lavoro di Thompson et al. (2024). Queste metodologie hanno permesso di ottenere mappe di velocità acustica in tessuti complessi, migliorando l'accuratezza nella diagnosi e nel trattamento. L'uso di modelli avanzati per la velocità acustica, come quelli che considerano la variazione della velocità in base ai diversi tipi di tessuti, ha migliorato sensibilmente la qualità delle immagini fotoacustiche, rivelandosi fondamentale per l'imaging in ambiti clinici.

L'approccio fotoacustico ha mostrato, infatti, enormi potenzialità per la medicina biomedica, specialmente per l'imaging del seno, un obiettivo ideale per questa tecnica, grazie all'assenza di osso e aria, che impedirebbero la corretta trasmissione degli ultrasuoni. La possibilità di ottenere immagini ad alta risoluzione utilizzando impulsi di luce e successivamente rilevando le onde acustiche emesse dalla tessuti è un esempio di come la combinazione di tecnologie possa portare a soluzioni innovative in campo medico.

Queste innovazioni non solo stanno spingendo i limiti della radioterapia, ma stanno anche aprendo nuove strade per una diagnosi precoce e precisa del cancro, specialmente per tumori che non sono facilmente accessibili con metodi tradizionali. La combinazione di tecniche fotoacustiche con l'imaging tridimensionale ha il potenziale di migliorare significativamente la nostra capacità di monitorare la distribuzione del dosaggio radioterapico, riducendo al contempo il rischio di danni ai tessuti sani circostanti.

Inoltre, il miglioramento delle tecniche di elaborazione del segnale, come la denoising basato su wavelet e algoritmi di deep learning, contribuisce a rafforzare ulteriormente l'affidabilità dei dati acustici. L'uso di approcci avanzati nella modellazione dei segnali acustici ha un impatto diretto sul miglioramento delle immagini, con risultati che sono promettenti per l'implementazione clinica, come documentato negli studi di Wang et al. (2023).

Le applicazioni della termoacustica e della protoacustica non sono limitate alla radioterapia, ma si estendono anche ad altri ambiti medici, come la diagnostica precoce, la pianificazione dei trattamenti e il monitoraggio post-operatorio. La capacità di monitorare la distribuzione del dosaggio in tempo reale, associata alla precisione nella localizzazione del tumore e dei tessuti sani, rappresenta una delle applicazioni più promettenti di queste tecnologie emergenti.

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Come la tecnologia dell'imaging ultrasuoni sta trasformando la neuroimaging funzionale e la medicina

La scienza delle immagini mediche è in continua evoluzione, con nuove tecnologie che promettono di cambiare radicalmente la diagnostica e il trattamento di malattie neurologiche e cerebrali. L’utilizzo avanzato delle immagini funzionali a ultrasuoni, in particolare, ha mostrato notevoli progressi nel monitoraggio delle attività cerebrali e nella visualizzazione di strutture delicate del sistema nervoso. Molti dei recenti studi in questo campo riguardano non solo la qualità dell’immagine, ma anche l'innovazione nei metodi di acquisizione e analisi dei dati, che rendono possibile un monitoraggio in tempo reale e un'esplorazione dettagliata della funzione cerebrale.

Il miglioramento della qualità delle immagini ultrasoniche, insieme all'innovazione nei trasduttori e nei dispositivi portatili, ha avuto un impatto significativo nell'ambito della neuroimaging funzionale. Recentemente, sono stati sviluppati amplificatori di transimpedenza a guadagno variabile a basso rumore per sonde ecografiche miniaturizzate, che riducono la distorsione del segnale e permettono di ottenere immagini cerebrali più precise (E. Kang et al., 2020). Questi amplificatori migliorano la sensibilità dei dispositivi, una qualità fondamentale quando si cerca di monitorare attività cerebrali molto sottili.

Inoltre, l'inversione a forma d'onda completa (Full-Waveform Inversion, FWI) è diventata uno strumento chiave per l'imaging del cervello umano, una tecnica che permette una rappresentazione dettagliata delle strutture cerebrali in vivo, affrontando le difficoltà che derivano dalle variazioni nei modelli di tessuto e nella propagazione degli ultrasuoni (L. Guasch et al., 2020). Questa metodologia ha il potenziale di migliorare le diagnosi, rendendo possibile il rilevamento di anomalie cerebrali che potrebbero sfuggire ad altri metodi di imaging.

Nel contesto della ricerca in vivo, sono stati compiuti importanti progressi nel campo dell’imaging fotoacustico, che combina ultrasuoni e luce per produrre immagini di alta risoluzione della struttura e della funzionalità cerebrale. L'imaging fotoacustico, in particolare, ha ottenuto notevoli successi nella visualizzazione di attività cerebrale nei roditori, consentendo agli scienziati di osservare il comportamento neuronale in tempo reale. Grazie alla velocità e alla precisione di questa tecnica, gli scienziati possono esplorare in modo non invasivo come varie aree del cervello reagiscono a stimoli specifici (S. Jeon et al., 2019).

Un altro passo fondamentale in questa direzione è stato l’impiego dell’ultrasuono funzionale 3D in tempo reale, che ha rivelato un grande potenziale nell’imaging cerebrale. Con questa tecnologia, è stato possibile ottenere una rappresentazione tridimensionale e dinamica della funzionalità cerebrale nei roditori, un passo fondamentale per l'analisi delle connessioni e delle attività cerebrali in condizioni normali e patologiche (M. Gesnik et al., 2017).

Tecniche avanzate di imaging in tempo reale, come quelle utilizzate per l'apertura della barriera ematoencefalica mediante ultrasuoni, hanno portato alla realizzazione di sistemi 3D miniaturizzati che potrebbero rivoluzionare la somministrazione di farmaci al cervello. Questi progressi sono cruciali per il trattamento di malattie neurodegenerative come l'Alzheimer o per la somministrazione mirata di terapie oncologiche. I sistemi 3D di imaging a ultrasuoni potrebbero quindi essere utilizzati per monitorare e guidare la somministrazione precisa di farmaci, garantendo che raggiungano la loro destinazione senza danneggiare altre aree del cervello (H.-L. Liu et al., 2014).

Tuttavia, questi sviluppi non sono solo tecnologici; richiedono anche approcci innovativi nell'analisi dei dati. La trasformazione dei dati grezzi raccolti da queste tecnologie in immagini significative e diagnostiche è un processo complesso che beneficia sempre di più dell'intelligenza artificiale. L’uso di reti neurali profonde per migliorare la qualità dei dati e correggere aberrazioni nei segnali, come nel caso dell’imaging fotoacustico, è un esempio perfetto dell'integrazione tra tecnologie avanzate e intelligenza artificiale, che ottimizzano l'affidabilità delle diagnosi (S. Khan et al., 2020).

Le tecnologie di imaging portatile, come il tomografo fotoacustico 3D indossabile, offrono una visione unica della funzionalità cerebrale durante l'attività fisica, fornendo nuovi strumenti per il monitoraggio in tempo reale dell'attività cerebrale nei modelli animali. Questi dispositivi potrebbero anche essere applicabili in ambienti clinici, come nelle valutazioni neurologiche di pazienti con epilessia o altre patologie cerebrali (J. Tang et al., 2016).

Questi progressi non solo migliorano la qualità diagnostica, ma introducono nuove possibilità terapeutiche. Per esempio, la creazione di finestre acustiche permanenti per il cervello, come descritto da C. Rabut et al. (2023), potrebbe un giorno portare all’imaging non invasivo delle attività cerebrali umane, rivoluzionando il trattamento delle malattie neurodegenerative e fornendo strumenti diagnostici sempre più precisi.

Infine, è fondamentale considerare che tutte queste innovazioni non solo aumentano la precisione dell’imaging, ma ampliano le possibilità di diagnosi e trattamento, portando l'uso della neuroimaging a nuovi livelli di efficacia e praticità. Tuttavia, la sfida rimane quella di integrare queste tecnologie in applicazioni cliniche di routine, dove la loro affidabilità, portabilità e capacità di offrire risultati in tempo reale saranno cruciali.

Come la Tomografia Acustica Fotoacustica (PAM) Sta Trasformando l'Imaging Biomedico

Nel corso degli ultimi decenni, la Tomografia Acustica Fotoacustica (PAM) ha compiuto notevoli progressi, emergendo come una delle tecniche più promettenti nel campo delle tecnologie di imaging biomedico. Fondata sull'effetto fotoacustico (PA) scoperto nel 1880, la PAM sfrutta la combinazione di onde ottiche e acustiche per ottenere immagini ad alta risoluzione delle strutture biologiche, superando così le limitazioni di altre tecniche tradizionali di imaging.

In sostanza, la PAM genera segnali fotoacustici in un punto di convergenza tra onde luminose e onde ultrasoniche. Questo consente di ottenere immagini altamente dettagliate delle strutture interne dei tessuti biologici, come vasi sanguigni e tumori, con una risoluzione spaziale che precedentemente era impensabile. Grazie a un'attenta calibrazione delle fonti di luce, della tecnologia di rilevamento acustico e delle capacità di acquisizione e processamento dei dati, i sistemi PAM sono diventati più veloci ed efficienti, aprendo nuove strade sia per la ricerca preclinica che per potenziali applicazioni cliniche.

L'innovazione più rilevante della PAM è la capacità di rilevare sottili cambiamenti nella struttura dei tessuti. Ad esempio, l'uso di transduttori a banda larga e impulsi ottici consente di individuare processi fisiologici deboli, come la trasmissione neurale o la fase iniziale di tumori, con una sensibilità che non è possibile ottenere con altre modalità di imaging. Inoltre, la PAM bypassa il limite di diffusione ottica, un ostacolo che affligge molte tecniche ottiche tradizionali, permettendo di ottenere immagini con una risoluzione spaziale scalabile anche in ambienti densi, come il sangue.

Una caratteristica distintiva della PAM è l'uso di agenti di contrasto fotoacustici, che possono essere endogeni o esogeni. Gli agenti endogeni, come l'emoglobina e il DNA/RNA, sono particolarmente vantaggiosi perché non alterano il microambiente dei tessuti e sono privi di tossicità. Tuttavia, alcune condizioni patologiche, come l'espressione dei recettori delle cellule tumorali o l'attività delle proteasi, non presentano un contrasto sufficiente con i soli agenti endogeni. In questi casi, gli agenti esogeni, come i coloranti, vengono utilizzati per migliorare la visibilità di aree specifiche di interesse, come i tumori o i vasi sanguigni.

La PAM ha un potenziale straordinario anche per l'imaging molecolare, grazie alla sua capacità di fornire informazioni su proprietà funzionali dei tessuti. Questo la rende una tecnica promettente per la diagnosi precoce di malattie come il cancro, dove la rilevazione tempestiva di piccole alterazioni morfologiche o biochimiche può fare una differenza cruciale. Inoltre, la capacità di monitorare in tempo reale i cambiamenti nel comportamento dei tessuti e delle cellule biologiche potrebbe trasformare il modo in cui vengono trattate molte malattie, con applicazioni che spaziano dalla medicina rigenerativa alla neurochirurgia.

Nonostante le sue numerose potenzialità, la PAM presenta alcune limitazioni. Ad esempio, la risoluzione spaziale e la velocità di scansione dipendono fortemente dalla qualità del sistema ottico e acustico impiegato. I sistemi PAM tradizionali, con luce a bassa focalizzazione o obiettivi ottici con numeri di apertura ridotti, presentano un campo di visione limitato. Inoltre, la maggior parte dei sistemi PAM è progettata per l'imaging di piccole aree, a causa della limitata gamma di scansione o della velocità di scansione ridotta. Un altro fattore limitante è che molte ricerche si basano su sistemi PAM da laboratorio che, a causa della miniaturizzazione dei dispositivi, non riflettono sempre le condizioni di utilizzo su larga scala, e gli esperimenti su modelli animali sono spesso condotti con il supporto di anestesia per eliminare artefatti da movimento.

Nonostante queste sfide, la PAM rimane una delle tecniche più promettenti per l'imaging biomedico, e la sua continua evoluzione suggerisce che sarà sempre più integrata nella pratica clinica. Le tecnologie emergenti, come l'uso di sensori ottici per la rilevazione del suono, promettono di risolvere alcuni dei limiti dei tradizionali trasduttori piezoelettrici, migliorando la qualità delle immagini e aumentando la sensibilità. I sensori ottici sono anche meno sensibili al rumore elettromagnetico, il che li rende adatti a una gamma più ampia di ambienti di imaging. Sebbene i sensori piezoelettrici siano ancora più economici e quindi preferiti per applicazioni su larga scala, i progressi nella tecnologia ottica potrebbero colmare questa differenza nei prossimi anni.

In sintesi, la PAM sta evolvendo rapidamente come una tecnica di imaging cruciale per la biomedicina. I progressi tecnologici, l'introduzione di nuovi agenti di contrasto e l'integrazione di sistemi di imaging più veloci e sensibili rendono la PAM una delle tecnologie più promettenti nel panorama dell'imaging preclinico e clinico. Con il progredire della ricerca e l'innovazione continua, questa tecnologia ha il potenziale per cambiare radicalmente il modo in cui vengono diagnosticate e trattate molte malattie.

Qual è il futuro dell'imaging fotoacustico basato su LED nel monitoraggio medico?

Il sistema di imaging fotoacustico (PAI) ha recentemente guadagnato notevole attenzione per le sue applicazioni in vari campi della biomedicina, tra cui la visualizzazione dei vasi sanguigni, l'analisi dei tumori e la guida di interventi chirurgici minimamente invasivi. Questo approccio sfrutta il fenomeno della fotoacustica, in cui un impulso luminoso (solitamente laser o LED) viene assorbito dai tessuti, causando un'espansione termica che produce onde acustiche. Queste onde vengono poi rilevate per creare immagini ad alta risoluzione, combinando la sensibilità dell'ultrasuono con la precisione ottica.

Gli sviluppi più recenti nel campo, come gli studi di Xia et al. (2019) e Jo et al. (2018), hanno mostrato l'efficacia di sistemi compatti basati su LED per l'imaging dei vasi sanguigni periferici e l'infiammazione delle articolazioni, sottolineando la potenzialità di questi dispositivi per la diagnosi precoce e la guida delle procedure cliniche. L'uso di diodi a LED, rispetto ai tradizionali laser, offre numerosi vantaggi: i LED sono più economici, consumano meno energia e, grazie alla loro capacità di essere miniaturizzati, possono essere integrati in dispositivi portatili, rendendo possibile l'uso clinico quotidiano anche in contesti ambulatoriali.

Un altro aspetto innovativo riguarda l'uso di sistemi ibridi, che combinano la fotoacustica con altre tecniche di imaging, come l'ultrasuono. L'integrazione di queste modalità consente di ottenere informazioni complementari sul tessuto esaminato, aumentando la precisione diagnostica e riducendo il rischio di errori. Tali approcci sono stati testati, ad esempio, nella visualizzazione in tempo reale di aghi metallici e vasi superficiali, facilitando la guida delle procedure minimamente invasive, come le biopsie e l'inserimento di cateteri (Xia et al., 2018).

Il miglioramento delle sorgenti di luce è un'altra area di ricerca cruciale. Sebbene i diodi a LED siano già efficaci, la ricerca è in corso per ottimizzare le loro caratteristiche, come la potenza di emissione e la lunghezza d'onda, per aumentare la profondità di penetrazione dei segnali fotoacustici. Studi recenti, come quelli di Agano et al. (2015), hanno esaminato l'utilizzo di array di LED per migliorare l'intensità luminosa e, di conseguenza, la risoluzione dell'immagine. Questi sviluppi potrebbero consentire la visualizzazione di strutture anatomiche più profonde e rendere l'imaging fotoacustico una tecnica ancora più versatile e potente.

Un'applicazione interessante del sistema fotoacustico è nella visualizzazione dei vasi linfatici, come dimostrato nel lavoro di Van Heumen et al. (2022). La capacità di monitorare i vasi linfatici con elevata risoluzione potrebbe rivoluzionare la diagnosi e il trattamento di malattie come il linfedema, che spesso non è facilmente rilevabile con le tecniche di imaging tradizionali. La possibilità di ottenere immagini tridimensionali dei vasi linfatici potrebbe anche avere un impatto significativo nella pianificazione pre-operatoria di interventi chirurgici complessi.

Altri sviluppi promettenti includono l'uso della fotoacustica per l'imaging dei tumori. La combinazione di immagini fotoacustiche con nanoparticelle d'oro, ad esempio, ha mostrato di migliorare la sensibilità e la specificità nel rilevamento del cancro, permettendo una diagnosi precoce e più precisa (Mallidi et al., 2009). Inoltre, l'imaging fotoacustico può essere utilizzato per monitorare le condizioni del tumore durante il trattamento, fornendo informazioni in tempo reale sull'efficacia delle terapie.

Sebbene l'approccio basato su LED sia ancora relativamente nuovo, i risultati preliminari sono molto promettenti. La capacità di sviluppare dispositivi portatili e a basso costo, combinata con l'alta qualità delle immagini ottenute, potrebbe aprire nuove strade per il monitoraggio continuo della salute e la diagnosi precoce di malattie. Tuttavia, è necessario continuare a perfezionare la tecnologia per superarne alcune limitazioni, come la bassa penetrazione dei segnali ottici nei tessuti profondi e la necessità di sistemi ancora più sensibili.

Per i lettori interessati, è essenziale comprendere non solo il potenziale immediato di questa tecnologia, ma anche le sfide che rimangono. Ad esempio, l'integrazione della fotoacustica con altre tecniche di imaging, come la risonanza magnetica o la tomografia a emissione di positroni, potrebbe ulteriormente migliorare le capacità diagnostiche, creando un futuro in cui le tecnologie di imaging lavorano in sinergia per fornire informazioni ancora più dettagliate. Inoltre, la personalizzazione delle tecniche di imaging in base alle caratteristiche individuali dei pazienti è un aspetto cruciale, che potrebbe portare a trattamenti più mirati e efficaci.

Come l'Inversione Fotoacustica Quantitativa Sta Cambiando la Medicina: Un Approccio Computazionale

La tomografia fotoacustica quantitativa (PAT) rappresenta una delle frontiere più avanzate nell'imaging medico, combinando la precisione dei metodi ottici con la profondità di penetrazione degli ultrasuoni. La crescente sofisticazione delle tecniche computazionali ha consentito un miglioramento significativo della qualità delle ricostruzioni delle immagini fotoacustiche, rendendo possibile una valutazione precisa delle proprietà ottiche dei tessuti biologici, come l'assorbimento e la diffusione della luce. Tuttavia, la ricostruzione di immagini precise da segnali fotoacustici, che sono influenzati da fattori complessi come la variazione della velocità del suono, la geometria degli strumenti di acquisizione e la presenza di rumori, rimane un problema di ricerca aperto.

Un aspetto fondamentale della tomografia fotoacustica quantitativa è la risoluzione dei cosiddetti "problemi inversi", che si riferiscono al processo di deduzione delle proprietà fisiche dei tessuti a partire dai dati raccolti. Questi problemi, in generale, sono mal posti e richiedono l'uso di approcci avanzati per garantire soluzioni stabili e accurate. Molti dei recenti sviluppi nel campo si sono concentrati su metodi di ricostruzione basati su approcci bayesiani e algoritmi di ottimizzazione iterativa. L'uso di tecniche di regressione sparse e metodi di regolarizzazione convexi è cruciale per trattare il problema della ill-posedness, dove soluzioni uniche e stabili non sono garantite senza l'integrazione di conoscenze a priori sui dati.

Le metodologie di ricostruzione moderne, come quelle basate su apprendimento automatico, hanno mostrato grandi potenzialità nell'affrontare il problema dell'inversione fotoacustica. Approcci di deep learning sono sempre più utilizzati per migliorare la qualità delle immagini, in particolare quando i dati di acquisizione sono parziali o incompleti, un aspetto critico nella pratica clinica. Ad esempio, l'uso di reti neurali convoluzionali ha permesso di ottenere ricostruzioni più rapide e accurate, risolvendo il problema delle immagini limitate e riducendo significativamente il tempo necessario per l'analisi dei dati.

Un altro passo importante riguarda l'uso della tomografia fotoacustica multispettrale (MSOT), che permette di ottenere informazioni complementari da diverse lunghezze d'onda della luce. L'integrazione di queste informazioni può portare a una caratterizzazione più dettagliata dei tessuti biologici, come la valutazione della composizione chimica e la localizzazione di specifici biomarcatori molecolari. La combinazione di informazioni spaziali e spettrali è fondamentale per migliorare la sensibilità e la specificità nella diagnosi precoce di malattie come il cancro o malattie cardiovascolari.

Le sfide di implementazione della tomografia fotoacustica quantitativa non si limitano solo agli aspetti computazionali. Le difficoltà pratiche, come la distribuzione non uniforme della luce, la calibrazione degli ultrasuoni, e l'effetto di disturbi da rumore ambientale, richiedono soluzioni ingegneristiche avanzate. Tecniche come la calibrazione tramite sorgenti multiple di luce, l'uso di array di trasduttori e l'integrazione di misurazioni di superficie hanno fatto progressi nel migliorare la qualità dei dati acquisiti, riducendo gli errori di ricostruzione.

Inoltre, l'ottimizzazione delle tecniche di ricostruzione deve tener conto delle incertezze sia nei modelli fisici che nei dati sperimentali. La quantificazione dell'incertezza nelle ricostruzioni è un aspetto critico per garantire l'affidabilità dei risultati, soprattutto quando i dati sono incompleti o affetti da rumore. In quest'ottica, le tecniche basate sulla teoria dell'informazione, come l'entropia e la regolarizzazione bayesiana, sono utilizzate per eseguire inferenze più robuste e per stimare incertezze associate alle ricostruzioni.

Infine, la crescente integrazione della tomografia fotoacustica con altre tecniche di imaging, come la risonanza magnetica (MRI) o la tomografia a emissione di positroni (PET), potrebbe aprire la strada a nuove possibilità per la diagnostica multimodale. Questa sinergia tra tecniche diverse potenzia la capacità di ottenere immagini anatomiche e funzionali dettagliate, migliorando la comprensione dei processi biologici a livello molecolare e cellulare.

Per il lettore che si avvicina a questa tecnologia, è fondamentale comprendere che la tomografia fotoacustica quantitativa non è solo una tecnica di imaging, ma un'area di ricerca in continuo sviluppo. Ogni applicazione pratica richiede una comprensione profonda dei principi fisici sottostanti, dei metodi computazionali e delle limitazioni tecnologiche. L'evoluzione delle metodologie e degli algoritmi, unita alla continua innovazione in campo ingegneristico, rende questo campo estremamente promettente, ma anche impegnativo. È essenziale, quindi, non solo padroneggiare le tecniche di ricostruzione, ma anche comprendere i limiti e le incertezze che accompagnano l'interpretazione dei dati.

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