Il cancro del colon retto (colorectal cancer, CRC) è una delle principali cause di morte nel mondo, e uno screening preventivo mediante colonscopia si è dimostrato essere un metodo efficacie per diminuire la sua incidenza di mortalità. Gli studi hanno riportato che una certa percentuale dei polipi non vengono correttamente rilevati durante la colonscopia per motivi di varia natura. In questo studio si vuole implementare uno strumento che identifichi i polipi nelle immagini di colonscopie e ne rilevi i contorni. A tal fine viene utilizzato un segmentatore con architettura U-Net addestrato mediante un approccio weakly supervised, in cui vengono fornite sulle immagini di training delle bounding box.

Segmentazione di polipi debolmente supervisionata su immagini di colonscopie.

CHIEREGHIN, FRANCESCO
2021/2022

Abstract

Il cancro del colon retto (colorectal cancer, CRC) è una delle principali cause di morte nel mondo, e uno screening preventivo mediante colonscopia si è dimostrato essere un metodo efficacie per diminuire la sua incidenza di mortalità. Gli studi hanno riportato che una certa percentuale dei polipi non vengono correttamente rilevati durante la colonscopia per motivi di varia natura. In questo studio si vuole implementare uno strumento che identifichi i polipi nelle immagini di colonscopie e ne rilevi i contorni. A tal fine viene utilizzato un segmentatore con architettura U-Net addestrato mediante un approccio weakly supervised, in cui vengono fornite sulle immagini di training delle bounding box.
2021
Weakly supervised polyp segmentation in colonoscopy images.
machine learning
deep learning
convolutional neural
colorectal cancer
Image segmentation
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/33528