Pierluigi Cabiddu
Sviluppo di un algoritmo per il riconoscimento automatico di tessuto neoplastico prostatico a partire da parametri cito-architetturali.
Rel. Filippo Molinari, Massimo Salvi. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2019
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Abstract
Segmentazione e classificazioNei paesi occidentali il carcinoma prostatico rappresenta la neoplasia più frequentemente diagnosticata e presenta un'incidenza in continuo aumento. Attualmente la biopsia rappresenta l'unica metodica che consente di confermare la diagnosi di neoplasia prostatica. Le biopsie vengono esaminate visivamente, questo tipo di analisi è dipendente dall'esperienza dell'anatomopatologo e perciò soggetta a problemi di variabilità intra ed inter operatore, inoltre richiede molto tempo per essere eseguita. Lo studio descritto in questa tesi di laurea si pone come obbiettivo l'implementazione di un algoritmo automatico per la classificazione del tessuto prostatico in modo da poter fornire all'anatomopatologo un supporto per l'ottimizzazione dei tempi della diagnosi.
Il classificatore è stato progettato in modo da avere una sensibilità elevata ed essere in grado di fornire una classificazione indipendente dal tipo di segmentazione
Relatori
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