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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-09212004-202930


Tipo di tesi
Tesi di laurea vecchio ordinamento
Autore
Cupelli, Diana
Indirizzo email
dianacupelli@yahoo.it
URN
etd-09212004-202930
Titolo
Progetto e realizzazione di un sistema software per il riconoscimento di oggetti di forme diverse in ricostruzioni tridimensionali di immagini TAC polmonari
Dipartimento
INGEGNERIA
Corso di studi
INGEGNERIA INFORMATICA
Relatori
relatore Lazzerini, Beatrice
Relatore Prof. Marcelloni, Francesco
Parole chiave
  • cancro al polmone
  • diagnosi precoce
  • noduli
  • polmone
  • region-growing
  • shape-index
  • sopravvivenza
  • TAC
  • tumore al polmone
Data inizio appello
26/10/2004
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
26/10/2044
Riassunto
Il cancro al polmone è una delle maggiori cause di morte in Europa e negli Stati Uniti. L’unica arma efficace per diminuire il tasso di mortalità dei pazienti è risultata essere la diagnosi precoce del tumore. Una diagnosi tempestiva rende molto più efficace qualsiasi intervento medico e di conseguenza, aumenta la probabilità di sopravvivenza.
Attualmente sono in via di sperimentazione dei metodi di monitoraggio di pazienti ad alto rischio. Il monitoraggio consiste nella ripetizione, ad intervalli di tempo regolari, di una analisi TAC al torace. Questi monitoraggi servono non solo a tenere sotto stretto controllo i soggetti a rischio, ma anche a rilevare dati preziosi sulla malattia che risultano di fondamentale importanza per le diagnosi successive.
L’interpretazione delle immagini TAC è lunga e laboriosa, mentre i casi da esaminare sono molto numerosi. Diventa quindi fondamentale per lo specialista un ausilio software che lo aiuti nella individuazione e nella misurazione dei noduli.
L’individuazione dei noduli polmonari è ostacolata dal fatto che questi si trovano spesso vicini sia a vasi bronco-vascolari che alle pareti del polmone che hanno gli stessi intervalli di intensità dei noduli stessi. Per questo motivo i metodi tradizionali di segmentazione, basati solo sulla intensità dei livelli di grigio, risultano del tutto inefficaci.
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