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ETD

Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-05292017-145548


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
FONSA, ELISA
URN
etd-05292017-145548
Titolo
iTrain App: training nella diagnostica per immagini tramite valutazione di studi clinici reali su dispositivi mobili
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA BIOMEDICA
Relatori
relatore Prof. Landini, Luigi
relatore Dott. Conte, Raffaele
controrelatore Prof. Positano, Vincenzo
Parole chiave
  • formato DICOM
  • Imaging diagnostico
  • iOS
  • Ultrasuoni
Data inizio appello
16/06/2017
Consultabilità
Completa
Riassunto
Nell’imaging biomedica la valutazione e l’interpretazione delle immagini sono ancora fortemente operatore-dipendente. Questa affermazione è ancora più valida per l’imaging basata sugli ultrasuoni per la quale si richiedono programmi di training il cui obbiettivo sia far acquisire sempre maggior esperienza al personale sanitario. In questo contesto un’applicazione il training nella diagnostica per dispositivo mobile può rispondere a tale esigenza. iTrain App si propone quindi come naturale integrazione della già esistente piattaforma di learning e training nella diagnostica per immagini iTrain. Favorisce la fruibilità della piattaforma stessa offrendo lo stesso percorso di training tramite la valutazione di studi clinici reali sugli ultrasuoni. In aggiunta fornisce un tool semplice e intuitivo per eseguire misure di linea su immagini bidimensionali basate sugli ultrasuoni. Nello sviluppo il primo obiettivo è stato la realizzazione dell’applicazione cercando di fornire una buona rappresentazione della piattaforma e un tool di misura semplice e intuitivo che ricordasse le funzionalità di un ecografo. Il secondo obiettivo è stato il test dell’applicazione per verificarne l’efficacia e valutare l’accuratezza delle misure eseguite su immagini tramite dispositivo mobile. I buoni risultati ottenuti sull’accuratezza hanno fatto sì che l’applicazione fosse testata direttamente dal personale sanitario. Il buon feedback ricevuto evidenzia che l’applicazione sviluppata è di semplice utilizzo e potrebbe essere di ausilio per far acquisire nuove competenze nella diagnostica per immagini.
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