Il problema clinico affrontato in questo studio nasce dall'interesse rivolto alla fibrosi miocardica, patologia del muscolo cardiaco che può essere causata da molteplici fattori. Ad oggi soltanto la biopsia permette una diagnosi affidabile ma in maniera altamente invasiva, per tale ragione diventa di fondamentale aiuto la Risonanza Magnetica che permette la diagnosi della patologia in maniera non invasiva. L’idea di questo studio è nata dalla considerazione che attualmente l’identificazione delle regioni interessate da fibrosi viene effettuata tramite algoritmi di segmentazione a soglia, ed in particolare tramite le tecniche n-SD e FWHM, che richiedono l’intervento di un operatore esperto e di conseguenza i risultati ottenuti dipendono altamente dal suo giudizio. Inoltre, queste metodiche si basano su modelli del segnale RM semplificati. Partendo da tali osservazioni in questo lavoro è stato scelto di sviluppare una versione automatica degli algoritmi n-SD e FWHM, basata sul fitting del segnale del miocardio complessivo, con l’obiettivo di rendere la valutazione indipendente dall'operatore. Inoltre, è stato proposto un nuovo approccio (metodo PVE) per superare i limiti del modello semplificato introducendo dei parametri che modellizzano in maniera più realistica il segnale del miocardio.