Tesi etd-02202020-205907 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea specialistica LC6
Autore
NASO, MONICA
URN
etd-02202020-205907
Titolo
Sviluppo di un modello di NTCP di disfagia post-radioterapia nei tumori testa-collo attraverso un'analisi multivariata del DVH mediante metodo di machine learning
Dipartimento
RICERCA TRASLAZIONALE E DELLE NUOVE TECNOLOGIE IN MEDICINA E CHIRURGIA
Corso di studi
MEDICINA E CHIRURGIA
Relatori
relatore Prof.ssa Paiar, Fabiola
correlatore Dott. Ursino, Stefano
correlatore Dott. Ursino, Stefano
Parole chiave
- disfagia
- machine learning
- radioterapia
Data inizio appello
10/03/2020
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
10/03/2090
Riassunto
In questo studio è stato elaborato un modello NTCP (normal tissue complication probability) capace di prevedere il rischio di sviluppo di disfagia radio-indotta nei tumori del distretto testa-collo mediante un'analisi della distribuzione della dose alle SWOARs (strutture coinvolte nella deglutizione)svolta con metodo di machine learning.
Sono stati utilizzati i dati ottenuti con un precedente studio prospettico svolto presso l' Istituto di Radioterapia dell'ospedale S.Chiara di Pisa tra giugno 2012 e ottobre 2015 e finalizzato ad analizzare in modo obiettivo ( attraverso indagini strumentali) l'impatto della IMRT SWOARs-sparing sulla funzione deglutitoria.
Sono stati utilizzati i dati ottenuti con un precedente studio prospettico svolto presso l' Istituto di Radioterapia dell'ospedale S.Chiara di Pisa tra giugno 2012 e ottobre 2015 e finalizzato ad analizzare in modo obiettivo ( attraverso indagini strumentali) l'impatto della IMRT SWOARs-sparing sulla funzione deglutitoria.
File
| Nome file | Dimensione |
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Tesi non consultabile. |
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