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Implementazione di un algoritmo automatico per il tracking 3D di strutture vascolari ramificate = Implementation of an automatic 3D tracking algorithm for branched vascular structures

Raffaella D'Arienzo

Implementazione di un algoritmo automatico per il tracking 3D di strutture vascolari ramificate = Implementation of an automatic 3D tracking algorithm for branched vascular structures.

Rel. Filippo Molinari, Kristen Mariko Meiburger. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2019

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Abstract:

L’estrazione dei vasi sanguigni da immagini mediche è di grande interesse poiché l’analisi della struttura vascolare è cruciale per la diagnosi, la pianificazione e l'esecuzione dei trattamenti in diversi campi come la neurochirurgia e l’oftalmologia. Tuttavia, l’estrazione automatica di queste strutture da immagini 3D costituisce ancora un problema per la complessità degli schemi di ramificazione e per la diversità geometrica degli alberi vascolari. In questo lavoro di tesi è stato sviluppato un algoritmo automatico di tracking 3D delle strutture vascolari ramificate in grado di tracciare il vaso senza che un utente esterno interagisca in alcun modo. Si è fatto uso di diversi modelli simulati e immagini in-vivo OCTA, caratterizzati da diversa complessità in termini di numero di ramificazioni, variazioni di curvatura nello spazio e variazioni di diametro del vaso. L’algoritmo è in grado di gestire la presenza delle biforcazioni usando come approccio di base il metodo di clustering DBSCAN. La validazione è stata effettuata confrontando la centerline ottenuta, con lo skeleton calcolato tramite medial axis extraction. In particolare, è stata calcolata la distanza di Hausdorff, i parametri di tortuosità (DM, ICM e SOAM) e parametri caratteristici quali densità vascolare (VD), numero di alberi (NT) e il raggio medio (AR). Si è valutata anche la corretta identificazione degli end-points e branch-points in numero e posizione. Sui modelli simulati sono stati ottenuti buoni risultati: tutti hanno riportato valori per la distanza di Hausdorff inferiori al raggio locale, e sono stati identificati correttamente sia i branch-points che gli end-points. Sulle immagini in-vivo relative a vascolarizzazione cutanea si sono invece raggiunti risultati discreti: la distanza di Hausdorff risulta essere inferiore al raggio locale mentre si sono riscontrate problematiche nell’identificazione dei branch-points ed end-points soprattutto nelle zone reticolate, le quali sono un caso particolare di struttura vascolare non gestita dall’algoritmo proposto. Dai risultati ottenuti si può concludere che l’algoritmo sviluppato è adatto per il tracking di strutture vascolari ramificate di media complessità ma perde in performance con quelle altamente complesse come quelle reticolate.

Relators: Filippo Molinari, Kristen Mariko Meiburger
Academic year: 2018/19
Publication type: Electronic
Number of Pages: 125
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-21 - BIOMEDICAL ENGINEERING
Aziende collaboratrici: UNSPECIFIED
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/11367
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