L’obiettivo principale di questa tesi è sviluppare e proporre degli algoritmi che facilitino i medici nella diagnosi e trattamenti delle lesioni cancerogene attraverso l’analisi della vascolarizzazione. Oggi la tecnologia offre molti strumenti che agevolano gli operatori sanitari e che permettono di comprendere se quel genere di lesione è maligna o benigna, solo che alcuni approcci presentano dei problemi: alto costo computazionale, uso di radiazioni ionizzanti, utilizzo di agenti di contrasto. In questa tesi gli algoritmi di segmentazione, skeletonizzazione, e quantificazione di parametri vascolari vengono applicati su immagini acquisite attraverso un sistema imaging fotoacustico 3D multi-lunghezza d’onda. L’imaging fotoacustico (PAI) utilizza tecniche completamente non invasive e sfrutta l’alta risoluzione spaziale e la profondità di penetrazione degli ultrasuoni con l’alto contrasto e la specificità spettrale dell’imaging ottico.