Sviluppo di un algoritmo di AI per la detection e la caratterizzazione di tumori prostatici Lo scopo di questa tesi è quello di sviluppare un algoritmo deep learning che aiuti il radiologo nella classificazione dell’aggressività di un tumore alla prostata. Ad oggi il tumore viene classificato principalmente dal radiologo che effettua una biopsia prelevando campioni di tessuto canceroso e determinandone l’aggressività mediante l’utilizzo del cosiddetto Gleason Grade (GG). Il progetto prevede di sviluppare un algoritmo deep learning che sfrutta le reti neurali convoluzionali su un set di immagini di 142 pazienti. Per ogni paziente sono state acquisite le immagini tramite MRI con 3 diverse tecniche: T2, ADC e DWI.