Tecniche efficienti di elaborazione dei segnali ultrasonici per diagnostica medica supportata da computer

Galluzzo, Francesca (2013) Tecniche efficienti di elaborazione dei segnali ultrasonici per diagnostica medica supportata da computer, [Dissertation thesis], Alma Mater Studiorum Università di Bologna. Dottorato di ricerca in Tecnologie dell'informazione, 25 Ciclo. DOI 10.6092/unibo/amsdottorato/5731.
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Abstract

L’ecografia è una tecnica diagnostica per immagini utilizzata nella pratica clinica, non invasiva, poco costosa e in tempo reale. La bassa qualità delle immagini rende l’interpretazione complessa e soggettiva. Per supportare i medici nella diagnosi è possibile utilizzare sistemi Computer Aided Detection (CAD). La tesi discute tecniche efficienti di elaborazione dei segnali ultrasonici per diagnostica medica supportata da computer. Vengono trattate due tematiche: (i) la caratterizzazione tissutale basata su ultrasuoni, finalizzata al miglioramento del protocollo bioptico per la diagnosi del tumore alla prostata; (ii) la segmentazione di immagini ecocardiografiche, finalizzata all’individuazione dei contorni delle strutture cardiache per misurare in modo automatico le dimensioni dell’organo e calcolare indici di funzionalità clinicamente rilevanti. Nell’ambito del primo tema è stato sviluppato un sistema CAD. I contributi in quest’ambito sono: (i) lo sviluppo di un robusto sistema di classificazione, (i) l’utilizzo di elaborazione parallela su GPU per ottenere prestazioni in tempo reale; (iii) l’introduzione di un nuovo algoritmo di apprendimento semi-supervisionato e di una procedura di addestramento capace di utilizzare tutti i dati raccolti. Il sistema guida il medico indirizzando il campionamento bioptico verso zone potenzialmente patologiche. Una validazione con dati clinici ha dimostrato la validità del sistema come strumento di supporto alla diagnosi in grado di consentire una riduzione del numero di campioni necessari per una diagnosi accurata. Nell’ambito del secondo tema è stato sviluppato uno strumento per la diagnosi dei malfunzionamenti cardiaci tramite ecocardiografia 3D real-time. I contributi della tesi sono: (i) lo sviluppo di un framework di segmentazione automatica per immagini 3D basato sulla tecnica level-set e operante su GPU; (ii) la sua applicazione ad immagini ecocardiografiche tridimensionali. Risultati sperimentali ne hanno dimostrato l’elevata efficienza e flessibilità. Una validazione su dati clinici ne ha dimostrato l’efficacia come strumento di supporto al medico per l’analisi quantitativa della morfologia e della funzionalità cardiaca.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di dottorato
Autore
Galluzzo, Francesca
Supervisore
Co-supervisore
Dottorato di ricerca
Scuola di dottorato
Scienze e ingegneria dell'informazione
Ciclo
25
Coordinatore
Settore disciplinare
Settore concorsuale
Parole chiave
Computer Aided Detection, Ultrasound Tissue Characterization, Ultrasound Segmentation, Prostate Cancer Detection, Left-ventricle myocardium segmentation, GPU computing
URN:NBN
DOI
10.6092/unibo/amsdottorato/5731
Data di discussione
19 Aprile 2013
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