• cancro al seno
• image-to-image translation
• mammografie artificiali
• modello parametrico 2D del seno
• opensource

Il tumore al seno è la maggiore causa di morte per cancro nelle donne in tutto il mondo ed è anche il cancro più frequente. In questo ambito la diagnosi precoce è fondamentale e la forma più importante di prevenzione secondaria è rappresentata dallo screening mammografico. Per fare ricerca in questo campo spesso può essere utile avere accesso a dataset ampi ed affidabili di mammografie refertate che, per motivi di privacy, non sempre possono essere rilasciati dagli ospedali. Questo lavoro di tesi ha come obiettivo la generazione di mammografie Cranio-Caudali (CC) artificiali attraverso tecniche di Image-to-Image Translation. La proiezione mammografica CC viene acquisita dall’apparecchiatura mammografica con orientamento parallelo del Detettore rispetto al calpestio. Nella prima parte del progetto è stato realizzato un modello 2D parametrico della vista CC del seno che potesse generare immagini segmentate da dare in input al tool di Image-to-Image Translation, mentre nella seconda parte del lavoro è stato eseguito il training del suddetto tool in modo che generasse come output delle mammografie artificiali con feature corrispondenti alle segmentazioni date in input.