In this thesis, various rigid and non-rigid spinal registration software were designed, developed, and validated for the accurate alignment of three-dimensional models derived from tomographic images. Methodologies based on advanced geometric techniques and AI-driven models were implemented. Performance was evaluated using quantitative metrics and comparative analyses, demonstrating the effectiveness of the proposed approaches. This work contributes to the development of innovative tools for clinical and surgical planning applications.

Nel seguente lavoro di tesi sono stati progettati, sviluppati e validati diversi software di registrazione vertebrale di tipo rigido e non rigido, finalizzati all’allineamento accurato di modelli tridimensionali derivati da immagini tomografiche. Sono state implementate metodologie basate su tecniche geometriche avanzate e modelli di AI-Driven. Le prestazioni sono state valutate mediante metriche quantitative e analisi comparative, dimostrando l’efficacia degli approcci proposti. Il lavoro contribuisce allo sviluppo di strumenti innovativi per applicazioni in ambito clinico e di pianificazione chirurgica.

ANALISI, PROGETTAZIONE E SVILUPPO DI PROCEDURE DI REGISTRAZIONE A SUPPORTO DELLA NAVIGAZIONE CHIRURGICA SPINALE

LORUSSO, ANTONIO ANDREA
2025/2026

Abstract

In this thesis, various rigid and non-rigid spinal registration software were designed, developed, and validated for the accurate alignment of three-dimensional models derived from tomographic images. Methodologies based on advanced geometric techniques and AI-driven models were implemented. Performance was evaluated using quantitative metrics and comparative analyses, demonstrating the effectiveness of the proposed approaches. This work contributes to the development of innovative tools for clinical and surgical planning applications.
2025
ANALYSIS, DESIGN AND DEVELOPMENT OF REGISTRATION PROCEDURES TO SUPPORT SPINAL SURGICAL NAVIGATION
Nel seguente lavoro di tesi sono stati progettati, sviluppati e validati diversi software di registrazione vertebrale di tipo rigido e non rigido, finalizzati all’allineamento accurato di modelli tridimensionali derivati da immagini tomografiche. Sono state implementate metodologie basate su tecniche geometriche avanzate e modelli di AI-Driven. Le prestazioni sono state valutate mediante metriche quantitative e analisi comparative, dimostrando l’efficacia degli approcci proposti. Il lavoro contribuisce allo sviluppo di strumenti innovativi per applicazioni in ambito clinico e di pianificazione chirurgica.
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