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Segmentazione e caratterizzazione automatica del nervo ottico in immagini ecografiche transorbitali per la valutazione di disturbi neurologici = Automated optic nerve segmentation and characterization in transorbital ultrasound images for neurological disorders assessment

Giacomo Viola

Segmentazione e caratterizzazione automatica del nervo ottico in immagini ecografiche transorbitali per la valutazione di disturbi neurologici = Automated optic nerve segmentation and characterization in transorbital ultrasound images for neurological disorders assessment.

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

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Abstract:

L’utilizzo dell’ultrasonografia transorbitale per lo studio e l’analisi di patologie correlate alla morfologia e alla struttura del nervo ottico e dei distretti ad esso connessi rappresenta una pratica sempre più diffusa in medicina. Nel corso degli anni, numerosi studi hanno evidenziato il legame tra l’innalzarsi della pressione intracranica (ICP) e l’aumento del diametro della guaina del nervo ottico (ONSD), con risultati caratterizzati da elevate specificità e sensitività. Anche il diametro del nervo ottico (OND) può rappresentare ad esempio un buon indice della presenza di atrofia del nervo in pazienti affetti da sclerosi multipla. La non invasività dell’esame e la conseguente possibilità di facilitare il follow-up dei pazienti, grazie anche alla duttilità della tecnologia utilizzata, fanno dell’ecografia il metodo con le maggiori potenzialità in questo contesto clinico. In questo lavoro di tesi, è stato innanzitutto ottimizzato, rispetto ad una sua precedente versione, un algoritmo automatico di misurazione dei due diametri (OND e ONSD) a partire da immagini ecografie in modalità B-mode. In secondo luogo, la segmentazione delle strutture principali relative al nervo ottico è stata utilizzata per isolare le due zone corrispondenti alla guaina circostante il nervo. All’interno di queste aree sono state calcolate 45 features di tessitura, legate principalmente all’intensità dei valori dei pixels. Lo scopo dell'analisi di questi parametri era comprendere se, anche solo alcuni di questi, possono dare indicazioni circa la presenza di eventuali patologie. L’obbiettivo alla base quindi, anche in chiave di sviluppi futuri, è quello di realizzare un sistema automatizzato che calcoli i diametri di guaina e nervo ottico ed esegua una caratterizzazione dell’area della guaina. Non si esclude la possibilità di effettuare una texture analysis anche del nervo ottico. Fornire uno strumento che, messo a disposizione dello specialista, esegua un primo ''screening'' e restituisca in modo automatico un primo feedback può essere sicuramente un buon approccio per migliorare l'accuratezza delle valutazioni e facilitare la convergenza alla corretta diagnosi.

Relators: Filippo Molinari, Kristen Mariko Meiburger, Nicola Michielli
Academic year: 2019/20
Publication type: Electronic
Number of Pages: 81
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-21 - BIOMEDICAL ENGINEERING
Aziende collaboratrici: Bramardi Claudio
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/12304
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