Lo scopo di questo studio è fornire un sistema CAD non invasivo in grado di predire la risposta alla terapia farmacologica con imatinib dei tumori GIST. Il sistema sfrutta l’utilizzo di diversi approcci di Machine Learning (ML) su immagini TC provenienti dall’IRCCS di Candiolo e dall’ospedale universitario Paolo Giaccone di Palermo. Lo studio prevede l’estrazione di feature radiomiche di secondo ordine da regioni più piccole del tumore (di dimensione 7x7 pixel) e di comprendere se queste feature estratte a livello microscopico siano in grado di predire il tipo di mutazione presente nel tumore GIST. Sono stati implementati tre approcci diversi per predire la sensibilità al farmaco imatinib.