Thesis etd-05232023-111009 |
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Thesis type
Tesi di laurea magistrale LM6
URN
etd-05232023-111009
Thesis title
Quantizzazione ecografica multi-parametrica del grasso epatico mediante un algoritmo di intelligenza artificiale
Department
RICERCA TRASLAZIONALE E DELLE NUOVE TECNOLOGIE IN MEDICINA E CHIRURGIA
Course of study
MEDICINA E CHIRURGIA
Supervisors
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relatore Prof. Taddei, Stefano
correlatore Prof.ssa Brunetto, Maurizia Rossana
correlatore Dott. Salvati, Antonio
correlatore Prof.ssa Brunetto, Maurizia Rossana
correlatore Dott. Salvati, Antonio
Keywords
- Artificial intelligence
- ecografia
- Fegato
- Hepatic Steatosis
- intelligenza artificiale
- Liver
- metabolism
- metabolismo
- NAFLD
- Steatosi epatica
- ultrasound
Graduation session start date
13/06/2023
Availability
Withheld
Release date
13/06/2093
Abstract (Inglese)
Abstract (Italiano)
La Non Alcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD), caratterizzata da infiltrazione grassa del fegato in assenza di un'altra causa definita di steatosi, è la più frequente causa di epatopatia cronica del mondo occidentale. La misurazione quantitativa, accurata, rapida e riproducibile del grasso epatico è un bisogno ancora non soddisfatto della pratica clinica. Gli attuali metodi di quantificazione del grasso epatico risultano costosi, invasivi, poco disponibili o scarsamente accurati nello stratificare il grado di steatosi dei pazienti. Qui mostriamo come una metodica ecografica quantitativa multi-parametrica addestrata tramite un algoritmo di intelligenza artificiale sia in grado di riprodurre accuratamente la misura del grasso epatico effettuata con la risonanza magnetica con proton density fat fraction quale metodica gold standard. Inoltre, questa metodica risulta superiore in una coorte esterna di validazione alla tecnica di Continous Attenuation Parameter attualmente utilizzata nella pratica clinica.
File
| Nome file | Dimensione |
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Thesis not available for consultation. |
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