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Archivio digitale delle tesi discusse presso l'Università di Pisa

Tesi etd-07032020-170945


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale LM6
Autore
GASPERI, CLAUDIO
URN
etd-07032020-170945
Titolo
PET/TC con [18F]FDG in pazienti con carcinoma mammario: analisi semi-quantitativa nei diversi sottotipi recettoriali
Dipartimento
RICERCA TRASLAZIONALE E DELLE NUOVE TECNOLOGIE IN MEDICINA E CHIRURGIA
Corso di studi
MEDICINA E CHIRURGIA
Relatori
relatore Prof. Volterrani, Duccio
Parole chiave
  • [18F]FDG
  • PET/TC
  • tumore mammella
  • breast cancer
  • radiomica
  • partial volume effect
  • luminal classification
  • classificazione luminale
  • effetto volume parziale
  • radiomics
Data inizio appello
20/07/2020
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
20/07/2090
Riassunto
La [18F]FDG PET/TC è utilizzata nell’iter diagnostico/terapeutico di diversi tipi di neoplasia. Attualmente le immagini PET sono limitate da una bassa risoluzione spaziale e da un rapporto segnale/rumore non ottimale che possono in parte pregiudicare una corretta analisi quantitativa dei dati acquisiti. L'effetto volume parziale (PVE) è tra i principali fattori che degradano la qualità dell'immagine e che può influenzare negativamente la quantificazione della attività metabolica di una lesione.
Lo scopo di questa tesi è stato effettuare un'analisi semi-quantitativa dei dati PET nei diversi sottotipi molecolari del carcinoma mammario. Mediante test statistici e un approccio di tipo “radiomico” sono stati indagati quei parametri PET che meglio correlavano con l’espressione recettoriale e il Ki67 e che potessero descrivere le diverse categorie recettoriali luminal.
Sono state arruolate 56 pazienti di sesso femminile, d'età compresa tra 29 e 79 anni, affette da carcinoma mammario che avevano eseguito una PET/TC in fase di stadiazione iniziale, prima di sottoporsi a terapia. Tutte le neoplasie sono state classificate nelle categorie luminali tramite marcatori immunoistochimici: ER, PgR, HER2 e Ki-67. Sono state valutate alcune caratteristiche basate su valori di SUV, corretti e non corretti per il PVE, quali possibili classificatori delle neoplasie all'interno delle varie categorie luminali.
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