Progettazione e sviluppo di un tool di annotazione distribuito con interfaccia web per immagini istologiche digitali

Le immagini istologiche rappresentano tessuti vegetali o animali analizzati al microscopio. Con l'avvento degli scanner digitali è stato possibile creare vaste raccolte e rendere molto più efficiente il loro studio e analisi. In particolare, si possono applicare modelli di Machine Learning per identificare patologie o altre proprietà dei tessuti, analizzandoli in maniera automatica. Per raggiungere questo obiettivo, le immagini usate per addestrare il modello devono essere annotate, ovvero bisogna identificare su di esse le caratteristiche che il modello dovrà successivamente individuare. Questo insieme di informazioni prende il nome di ground truth. Molti dei tool di annotazione disponibili non danno la possibilità a più utenti di lavorare sullo stesso insieme di immagini. Qualora tale opzione sia disponibile, il tool viene definito collaborativo. Quest'ultimo permette di migliorare l'efficienza del processo di annotazione e la qualità del ground truth grazie al lavoro svolto da più persone sulla stessa serie di annotazioni. Questa tesi descrive la progettazione e lo sviluppo di un tool di annotazione collaborativo per immagini istologiche. Questo strumento permette di salvare le immagini in un database, visualizzarle e interagire con esse tramite un'interfaccia web efficace e intuitiva da usare. Il software sviluppato in questa tesi si concentra sul salvataggio e visualizzazione delle slide e si può facilmente prestare in futuro all'aggiunta di nuove feature, come l'implementazione del sistema di annotazione, l'aggiunta di label, ovvero etichette, alle annotazioni e la gestione di immagini e annotazioni da parte degli utenti.