Tesi etd-09172026-154146 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
MARRA, TERESA
URN
etd-09172026-154146
Titolo
Applicazione di metodi di machine learning e radiomica per l'analisi di immagini NIRS acquisite durante chirurgia mammaria ricostruttiva.
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA BIOMEDICA
Relatori
.
relatore Prof.ssa Santarelli, Maria Filomena
relatore Ing. Hartwig, Valentina
relatore Ing. Hartwig, Valentina
Parole chiave
- anomaly detection
- breast reconstruction
- mastectomy skin flap necrosis
- near-infrared spectroscopy
- necrosi del lembo cutaneo post-mastectomia
- NIRS
- radiomica
- radiomics
- ricostruzione mammaria immediata
- saturazione tissutale di ossigeno
- tissue oxygen saturation
Data inizio appello
09/10/2026
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
09/10/2029
Riassunto (Inglese)
Riassunto (Italiano)
Il presente elaborato è uno studio esplorativo su venti pazienti sottoposte a mastectomia con ricostruzione mammaria immediata. Sono state acquisite immagini mediante il sistema Kent SnapshotNIR in quattro istanti temporali del decorso perioperatorio: prima dell'intervento, al termine, a ventiquattro ore e al follow-up. Si valuta se l'analisi radiomica delle mappe di saturazione e delle immagini di riflettanza a 735, 880 e 970 nm possa caratterizzare la distribuzione spaziale dell'ossigenazione del lembo. Da una regione di interesse sono state estratte feature di primo e di secondo ordine, dapprima confrontate tra l’unica paziente che ha sviluppato necrosi e il gruppo di riferimento con decorso postoperatorio regolare. Poi le feature sono state utilizzate per addestrare due algoritmi di anomaly detection, validati con procedura leave-one-out, sulle immagini a ventiquattro ore dall’intervento. L'acquisizione a ventiquattro ore è risultata quella di massima separazione del caso necrotico, per dispersione e organizzazione spaziale dei valori più che per saturazione media. Data la numerosità campionaria e un solo caso necrotico i risultati sono esplorativi.
File
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