Il cancro alla prostata è il tumore più diffuso e rappresenta circa il 20% tra tutte le neoplasie diagnosticate nei soggetti di sesso maschile. Attualmente la diagnosi del tumore è affidata all’esperto patologo. Questa si basa su ispezioni visive delle immagini istopatologiche che risultano essere lunghe e soggettive. In questo lavoro di tesi viene presentato un sistema automatizzato per la segmentazione di ghiandole prostatiche in immagini istopatologiche. Tale sistema permette inoltre l’individuazione del tessuto tumorale tramite la classificazione di ogni ghiandola prostatica. L’algoritmo sviluppato consiste in: 1) Estrazione dei nuclei cellulari, 2) Segmentazione del lume prostatico, 3) Individuazione delle ghiandole combinando i risultati dei due punti precedenti (nuclei e lume), 4) Addestramento di una Rete Neurale Convoluzionale, nelle zone ghiandolari, per la rivelazione del tumore nel tessuto analizzato.