Daniele Scaffidi Gennarino
Identificazione di midollo osseo attivo da immagini TC: machine learning e analisi wavelet = Identification of active bone marrow from CT images: machine learning and wavelet analysis.
Rel. Gabriella Balestra, Samanta Rosati. Politecnico di Torino, Master of science program in Biomedical Engineering, 2021
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Abstract
Il midollo osseo riveste un ruolo centrale nello sviluppo del piano di trattamento radioterapico a cui sono sottoposti i soggetti affetti da tumori della parte bassa dell’addome. Esso si distingue in due parti: midollo attivo o rosso (RM), responsabile del processo di ematopoiesi, e midollo giallo (YM), sede di conservazione dei lipidi da parte degli adipociti. Circa il 50% del midollo attivo è situato tra le pelvi e la spina lombare ed è un tessuto particolarmente radiosensibile il quale, se sottoposto a irradiazione, può portare a fenomeni di emato-tossicità. Ne risulta la necessità di individuarlo e distinguerlo dal midollo giallo per limitare la quantità di dose di radiazioni diretta su di esso.
L’identificazione del midollo attivo viene ad oggi svolta principalmente mediante risonanza magnetica e/o tomografia ad emissione di positroni, tuttavia queste metodiche presentano costi piuttosto elevati e sono di difficile accesso sul territorio
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