Tesi etd-01302025-112841 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
URN
etd-01302025-112841
Titolo
Dimensionamento valvolare dell'anulus aortico in stenosi mediante tecniche di AI per l'elaborazione di immagini tomografiche
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA BIOMEDICA
Relatori
.
relatore Prof.ssa Celi, Simona
relatore Prof. Vozzi, Giovanni
correlatore Ing. Buongiorno, Rossana
relatore Prof. Vozzi, Giovanni
correlatore Ing. Buongiorno, Rossana
Parole chiave
- AI
- anulus aortico
- elaborazione immagini
- nnU-Net
- stenosi aortica
- TAC
Data inizio appello
17/02/2025
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
17/02/2095
Riassunto (Inglese)
Riassunto (Italiano)
La stenosi aortica è una patologia cardiaca comune nella popolazione anziana, caratterizzata dal restringimento della valvola, aortica a causa di presenza di calcificazioni o tessuto fibrotico, che ostacola il flusso sanguigno. La corretta selezione della protesi valvolare è cruciale per il successo dell'intervento di impianto di protesi valvolari. Questa tesi propone un metodo per la misurazione automatica dell'anulus aortico, a partire da immagini TAC ECG-gated. Il metodo sviluppato si avvale di una rete neurale nnU-Net pre-addestrata per segmentare l'aorta e il ventricolo. A partire dalle segmentazioni ottenute, sono state estratte le sezioni trasversali, che hanno permesso il calcolo di parametri geometrici fondamentali per il dimensionamento dell'anulus, come l'area, la roundness e i diametri massimo e minimo. Per identificare le sezioni appartenenti alla regione dell'anulus, sono stati utilizzati i parametri di area e roundness. Una volta selezionati i piani corrispondenti all'anulus aortico, il sistema automatizzato fornisce una misura media dei diametri, essenziale per determinare correttamente la dimensione della protesi. Il metodo è stato validato mediante un confronto tra le misure automatiche e quelle cliniche, ottenendo risultati favorevoli in termini di differenze statistiche. L'approccio automatizzato proposto in questo studio consente una maggiore precisione nella pianificazione pre-operatoria, riducendo il rischio di complicazioni post-operatorie e riducento i tempi di intervento.
File
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La tesi non è consultabile. |
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