Sviluppo di un algoritmo per l'analisi dell'evoluzione dei nevi nel tempo

Il melanoma è una neoplasia causata dalla mutazione e dalla conseguente proliferazione incontrollata dei melanociti, cellule responsabili della produzione di melanina. Il recente aumento dell’incidenza e l’elevato tasso di mortalità del melanoma rendono la patologia una sfida sanitaria attuale. Solo una diagnosi precoce permette di migliorare la prognosi: identificare la patologia quando ancora confinata agli strati superficiali dell’epidermide aumenta la probabilità di sopravvivenza del paziente. La diagnosi viene effettuata tramite un’ispezione di tutti i nevi presenti sulla cute del paziente con lo scopo di individuare le lesioni sospette da sottoporre ad un esame bioptico che ne determini la natura. La procedura di mappatura dei nevi può richiedere molto tempo e il suo esito è fortemente legato all’esperienza e all’attenzione del dermatologo, che in pazienti con centinaia di nevi deve restare alta per lungo tempo. L’introduzione di sistemi automatici in grado di effettuare una prima valutazione dei parametri di rischio può aiutare il clinico ad individuare più facilmente le lesioni pigmentate sospette, aumentando la sensibilità dell’esame. In questa tesi, è stato sviluppato un algoritmo che ha l’obiettivo di evidenziare i nevi che hanno subito un’evoluzione nel tempo in termini di dimensioni e colore. Per la realizzazione, sono state utilizzate immagini della schiena di alcuni pazienti ad alto rischio di melanoma dell’Istituto Oncologico Veneto (IOV) di Padova. Le immagini sono state ottenute durante due visite distanti sei mesi, attraverso l’utilizzo di un dispositivo costituito da dodici fotocamere in grado di immortalare il paziente da diverse angolazioni. L’algoritmo realizza la registrazione di regioni di cute selezionate da due immagini acquisite in due visite diverse ed evidenzia tutte le trasformazioni subite dai nevi contenuti nelle ROI.