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Sviluppo di un algoritmo automatico per la caratterizzazione architetturale di immagini istologiche prostatiche = Development of an automatic algorithm for architectural characterisation of prostatic histological images

Roberto Orlando

Sviluppo di un algoritmo automatico per la caratterizzazione architetturale di immagini istologiche prostatiche = Development of an automatic algorithm for architectural characterisation of prostatic histological images.

Rel. Filippo Molinari, Massimo Salvi. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2018

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Abstract:

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. L’algoritmo è stato testato su 150 immagini istologiche. La segmentazione automatica delle ghiandole, confrontata con quella di un operatore manuale, mostra dei risultati soddisfacenti con un F1 score medio superiore al 90%. La Rete Neurale Convoluzionale, addestrata nelle zone ghiandolari, riesce ad identificare il tumore con una percentuale superiore al 90%. Dunque, la possibilità di disporre di un sistema automatizzato per l’individuazione delle ghiandole prostatiche e la rivelazione del tumore in immagini istopatologiche, potrebbe essere utile al fine di ottimizzare il flusso di lavoro in patologia.

Relators: Filippo Molinari, Massimo Salvi
Academic year: 2018/19
Publication type: Electronic
Number of Pages: 87
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-21 - BIOMEDICAL ENGINEERING
Aziende collaboratrici: UNSPECIFIED
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/9345
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