Lorenzo Vacca
Sviluppo di un algoritmo automatico di tracking per cellule in immagini microscopiche = Development of an automatic tracking algorithm for cells in microscopic images.
Rel. Kristen Mariko Meiburger, Massimo Salvi. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2023
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- Tesi
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Abstract
Durante i trattamenti oncologici è possibile che una piccola popolazione di cellule cancerogene riesca a sopravvivere alla terapia entrando in uno stato di lenta proliferazione reversibile conosciuto come stato Drug-Tolerant Persister (DTP). In questo stato le cellule DTP sono in grado di sopravvivere abbastanza da sviluppare un meccanismo di resistenza ai farmaci talmente forte da renderli inefficaci, permettendo così una nuova insorgenza e sviluppo della malattia. Risulta perciò evidente l’importanza che lo studio di questo tipo di cellule abbia nella lotta al cancro. Lo scopo di questo lavoro di tesi è infatti quello di tenere sotto stretta osservazione le cellule DTP, studiandone l’evoluzione e i cambiamenti durante un lungo periodo di tempo, acquisendo circa ogni 10 minuti un’immagine di microscopia a contrasto di fase da colture cellulari sottoposte a trattamenti oncologici.
Per farlo è stato sviluppato un algoritmo di tracking automatico in grado di tenere traccia della posizione di ogni singola cellula per tutto il periodo di studio, in modo da poterne osservare il comportamento individuale
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