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

Belli, Stefano (2019) Studio e realizzazione di un plugin per l'allineamento di immagini microscopiche. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria e scienze informatiche [LM-DM270] - Cesena
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Abstract

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).

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Belli, Stefano
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Istologia,Microscopia,Immunoistichimica Sequenziale,Allineamento roto-traslativo,ImageJ Plugin
Data di discussione della Tesi
10 Ottobre 2019
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