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Segmentazione semi-automatica dell’encefalo tramite algoritmi di regionalizzazione

Informazioni tesi

  Autore: Alessandro Celona
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2007-08
  Università: Università degli Studi di Messina
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Informatica
  Relatore: Giorgio Grasso
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 74

Le metodiche che sono state utilizzate in questo lavoro, hanno permesso di evidenziare una differenza tra i rapporti di volume del Fluido Cerebro-Spinale (CSF) e della massa cerebrale tra controlli normali (CN) e pazienti affetti da malattia di Alzheimer (MA). Infatti, il volume parenchimale si riduce notevolmente nei soggetti affetti da MA e di conseguenza il rapporto tra volume del CSF e massa cerebrale aumenta. Nel presente lavoro è stata impiegata una tecnica di regionalizzazione, basata su un algoritmo di region growing capace di distinguere, con un buon grado di precisione, i volumi di tessuto cerebrale da quelli di liquor. I risultati sono confortanti, manifestando la capacità dell’algoritmo di disgiungere le classi di soggetti (MA e CN) sottoposti ad esame. Tuttavia, i risultati ottenuti vanno suffragati prevedendo una campionatura più ampia di pazienti e controlli sani, eliminando gli eventuali bias dovuti alla differenza di età dei due pool di soggetti presi in esame.

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Introduzione Nella seconda metà del secolo scorso l’introduzione delle tecniche di Neuroimaging ha profondamente rivoluzionato la diagnostica neurologica che fino a quel tempo poteva localizzare la sede delle lesioni cerebrali prevalentemente sulla base di sintomi e segni. Anche se nel sapere interpretare a fini diagnostici segni e sintomi veniva esaltata la capacità e la cultura del clinico, questa procedura era inevitabilmente gravata da una rilevante quota di errore e di incertezza nelle conclusioni diagnostiche. La disponibilità della Tomografia Assiale Computerizzata (TAC) e della Risonanza Magnetica (RM) è stata di enorme vantaggio per i pazienti affetti da patologie del Sistema Nervoso Centrale, facilitando enormemente la localizzazione della lesione stessa. Meno rilevante è stato sino a ieri il contributo delle indagini di Neuroimaging nelle patologie degenerative del sistema nervoso e in particolare nelle “demenze”. Questo mancato contributo è motivato da un lato da un’intrinseca debolezza della TAC e della RM convenzionali, dall’altro dal fatto che solo in tempi relativamente recenti si è acquisita la capacità di riconoscere, differenziare e classificare in ambito clinico le diverse forme di demenza. Un limite delle tecniche convenzionali di Neuroimaging risiede nel fatto di essere tecniche eminentemente morfologiche, che danno informazioni di carattere macroscopico, mentre le demenze, soprattutto nelle fasi iniziali, si caratterizzano prevalentemente per un danno funzionale che si accompagna ad alterazioni microscopiche. Sul piano clinico poi solo negli ultimi anni stiamo assistendo ad una parziale ma, per certi versi, soddisfacente classificazione e 3

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Parole chiave

algoritmo di regionalizzazione
alzheimer
encefalo
neuroimaging
segmentazione

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