Cristina Pia Prochilo
Studio di algoritmi per la segmentazione automatica di lesioni polmonari su immagini CT = Study of algorithms for the automatic segmentation of lung lesions in CT images.
Rel. Massimo Salvi, Matilde Costa. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2024
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Abstract
Il cancro al polmone non a piccole cellule (NSCLC) rappresenta l’85% delle neoplasie polmonari che colpiscono la popolazione mondiale. La diagnosi prevede l’esecuzione di una tomografia computerizzata (CT) con mezzo di contrasto seguita dall’esame di un campione bioptico che confermerà o meno la presenza del tumore. La segmentazione accurata della lesione polmonare rappresenta non solo un passo rilevante per una corretta caratterizzazione del tumore, ma consente di eseguire analisi avanzate come la Radiomica, che consiste nell’estrazione di un elevato numero di caratteristiche quantitative dalle immagini mediche, come la densità, la forma, la texture. Queste possono essere correlate con informazioni cliniche, permettendo di ottenere una migliore comprensione dell’avanzamento del tumore e delle risposte terapeutiche, migliorando la pianificazione e la personalizzazione delle cure.
A tal proposito, l'obiettivo principale di questo studio è sviluppare una soluzione che consenta un’identificazione automatica delle lesioni polmonari, riducendo così i tempi di intervento manuale da parte del clinico e limitando la variabilità inter-operatore
Relatori
Anno Accademico
Tipo di pubblicazione
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Corso di laurea
Classe di laurea
Aziende collaboratrici
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