Studio e realizzazione di un plugin per l'allineamento di immagini microscopiche

L’immunoistochimica è una tecnica utilizzata dall’anatomo-patologo per chiarire la natura delle strutture cellulari, laddove la pura morfologia risulti insufficiente. Una delle sue applicazioni più diffuse è rappresentata dall’identificazione della natura di tumori maligni indifferenziati, nella caratterizzazione di neoplasie, nell’individuazione dell’origine di una metastasi e nell’identificazione di agenti microbici. Questa operazione di analisi prevede l'attuazione di diverse fasi di colorazione del campione tramite marcatori specifici al fine di evidenziarne i principali punti di interesse; tuttavia, queste colorazioni possono comportare deformazioni elastiche o permanenti sul campione, rendendo più difficoltosa la loro successiva sequenziazione e comparazione. L'operazione è inoltre complicata dalla frequente presenza di immagini di dimensione non uniforme. Ad oggi non esiste un software gold standard per il riallineamento di immagini microscopiche bidimensionali e questo progetto di tesi mira a colmare questa lacuna, proponendo un applicativo user-friendly per permettere a medici e biologi di allineare immagini di provini istologici, provenienti da pazienti, al fine di valutare la cross-correlazione tra differenti marcatori tumorali. In particolare, il progetto `e stato sviluppato all’interno del gruppo di ricerca “Data Science for Health” (DS4H), attivo nel proporre metodi ed applicativi per risolvere problemi aperti nel mondo della salute e sanità ed è stato svolto in collaborazione con l’Istituto Scientifico Romagnolo per lo Studio e la cura dei Tumori (IRST) di Meldola (FC). L'applicativo, chiamato "DS4H Image Alignment" e sviluppato come Plugin ImageJ, permette l'importazione e la sovvraposizione di immagini di uno stesso tessuto tramite algoritmi di co-registrazione Landmark-based, applicando trasformazioni Rigide e Traslazionali calcolate tramite minimizzazione ai minimi quadrati (MLS).