Colonscopia al colon-retto: tecniche per creare esempi artificiali per addestrare reti neurali di segmentazione

Questa tesi si incentra sulla formazione di polipi nell’intestino crasso e la segmentazione di questi in immagini colonscopiche tramite rete neurale. In particolare vengono proposti 4 nuovi metodi di aumentazione personalmente sviluppati, con le relative prestazioni ottenute sulla base dati Kvasir-SEG [4] utilizzando DeepLabv3 [5] con ResNet-18 [6] come estrattore. La tesi si struttura come segue: Nella prima parte viene introdotta l’anatomia e fisiologia dell’intestino crasso. Nella seconda parte viene illustrata la patogenesi, morfologia e tipologia di polipi caratteristici all’organo. Infine, nella terza parte si presentano i 4 metodi di aumentazione immagini sviluppati, insieme alle relative prestazioni e quelle ottenute tramite combinazione tra i metodi.