polito.it
Politecnico di Torino (logo)

Segmentazione della prostata in immagini di risonanza magnetica mediante Active Shape Model = Prostate segmentation in magnetic resonance images using Active Shape Model

Niccolo' Maggio

Segmentazione della prostata in immagini di risonanza magnetica mediante Active Shape Model = Prostate segmentation in magnetic resonance images using Active Shape Model.

Rel. Filippo Molinari, Bruno De Santi. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2021

[img]
Preview
PDF (Tesi_di_laurea) - Tesi
Licenza: Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives.

Download (3MB) | Preview
Abstract:

Secondo quanto riportato dall’ultimo rapporto stilato dall’Associazione Europea di Urologia (EAU), negli ultimi anni l’incidenza del cancro alla prostata (PCa) è cresciuta notevolmente, diventando il tumore più frequente in Europa e anche la seconda causa di morte per cancro negli uomini, con una prevalenza di circa 2,5 milioni di casi. La prostata è anche sede della malattia urologica più frequentemente diagnosticata negli ultimi anni, seconda per incidenza negli uomini over 50, ovvero l’iperplasia prostatica benigna (IPB o BPH). Una diagnosi precoce permette di intervenire tempestivamente con il trattamento terapeutico opportuno, migliorando fin da subito la qualità della vita del paziente e diminuendo i costi sanitari futuri associati. Per questo motivo, l’imaging a risonanza magnetica (MRI) ha assunto un ruolo chiave e cruciale, in quanto capace di fornire immagini anatomiche dettagliate della prostata e delle sue zone. In quest’ottica, la segmentazione della prostata, e quindi l’identificazione del contorno di quest’ultima nelle immagini di MR, può fornire assistenza e semplificare quelle che sono le procedure utilizzate per la diagnostica. Purtroppo, la delimitazione manuale del contorno risulta essere dispendiosa in termini di tempo, oltre a essere affetta da un’elevata inter-variabilità dovuta agli operatori che la effettuano. Una soluzione a questo problema è rappresentata dall’utilizzo di algoritmi computer-assisted, che permettono di rendere più performante, veloce e riproducibile, la segmentazione del volume prostatico. Tra questi, hanno assunto un ruolo significativo gli Active Shape Model (ASM), ovvero dei modelli costituiti da una distribuzione di punti in grado di adattarsi iterativamente per rappresentare la forma di un oggetto per il quale sono stati addestrati. A tal proposito, in questo lavoro di tesi, si presenta un algoritmo di segmentazione semi-automatico basato sull’utilizzo di tre ASM 2D costruiti in modo specifico per ognuna delle tre macro-zone che costituiscono la prostata, ovvero apice, zona mediale e base. In particolare, un classificatore determina la zona studiata e viene applicato di conseguenza l’ASM specifico. Differentemente da quanto presente in letteratura, l’utilizzo di tre ASM per segmentare un unico volume prostatico, scorrendo tutte le proiezioni 2D che costituiscono la scansione RM, permette di essere maggiormente specifici e rendere la segmentazione più precisa. Per validare i risultati dell’algoritmo sono state utilizzate diverse metriche di valutazione, mediante il confronto della maschera risultante dall’algoritmo con quella di riferimento ottenuta manualmente. In particolare, è stata valutata la percentuale di sovrapposizione spaziale tramite il Dice Similarity Coefficient (DSC), il disallineamento attraverso la Median Absolute Distance (MAD), la differenza in termini di volume, sia assoluta che percentuale, e le differenze tra i tempi necessari alla segmentazione manuale e quella ad opera dell’algoritmo. In modo specifico, i risultati hanno portato a un valore di DSC pari a 94 ± 1 %, MAD di 1,7 ± 0,2 mm, differenza in volume pari a 0,02 ± 3 cm3 e differenza percentuale di 0,13 ± 2,2 %. Le tempistiche, invece, si sono ridotte a quasi un terzo rispetto al tempo utilizzato per la segmentazione manuale.

Relatori: Filippo Molinari, Bruno De Santi
Anno accademico: 2020/21
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 84
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-21 - INGEGNERIA BIOMEDICA
Aziende collaboratrici: NON SPECIFICATO
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/19606
Modifica (riservato agli operatori) Modifica (riservato agli operatori)