La sclerosi multipla rappresenta una patologia infiammatoria cronica e neurodegenerativa a carico del sistema nervoso centrale, interessando circa 2,8 milioni di individui a livello globale. Nell'ambito del monitoraggio clinico e dell'iter diagnostico, le immagini di risonanza magnetica risultano fondamentali per individuare e delineare le lesioni tessutali. Al fine di superare i limiti dell'approccio manuale, sono stati recentemente introdotti modelli basati su reti neurali per l'automatizzazione di tale procedura. Nel presente lavoro di tesi, è stata sviluppata e valutata un'architettura Attention U-Net 3D, ponendola a confronto con la baseline e le principali soluzioni dello stato dell'arte.
IL CONTRIBUTO DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE NELLA SEGMENTAZIONE DELLE LESIONI DA SCLEROSI MULTIPLA IN RISONANZA MAGNETICA
PISCIOTTA, ANTONELLA PIA
2025/2026
Abstract
La sclerosi multipla rappresenta una patologia infiammatoria cronica e neurodegenerativa a carico del sistema nervoso centrale, interessando circa 2,8 milioni di individui a livello globale. Nell'ambito del monitoraggio clinico e dell'iter diagnostico, le immagini di risonanza magnetica risultano fondamentali per individuare e delineare le lesioni tessutali. Al fine di superare i limiti dell'approccio manuale, sono stati recentemente introdotti modelli basati su reti neurali per l'automatizzazione di tale procedura. Nel presente lavoro di tesi, è stata sviluppata e valutata un'architettura Attention U-Net 3D, ponendola a confronto con la baseline e le principali soluzioni dello stato dell'arte.| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.14253/110481