LuCIFEx: radiomics-based imaging biopsy of Non-Small Cell Lung Cancer
NECSTMondayTalk
Guido Walter Di Donato
PhD student at NECSTLab, DEIB
Guido Walter Di Donato
PhD student at NECSTLab, DEIB
Evento organizzato via Facebook
19 Aprile 2021
ore 12:00
Contatti:
Marco Santambrogio
Linea di Ricerca:
Architetture
Sommario
Lunedì 19 Aprile 2021 alle ore 12:00 si terrà on line un nuovo appuntamento della serie NECST Monday Talk dal titolo: "LuCIFEx: radiomics-based imaging biopsy of Non-Small Cell Lung Cancer".
Sarà ospite dell'evento Guido Walter Di Donato, PhD student in Information Technology at NECSTLab.
La diagnosi precoce del tumore del polmone è uno dei principali fattori nel determinare una prognosi più favorevole.
Negli ultimi anni, l'imaging biomedicale è diventato fondamentale per la diagnosi del cancro, e oggi offre diversi biomarcatori che possono impattare sulla gestione del paziente. In particolare, la radiomica ha mostrato risultati incoraggianti in varie applicazioni in campo biomedicale, ma la mancanza di standardizzazione e il difficile acceso a grandi volumi di bioimmagini destano preoccupazioni nel settore. In questo contesto, LuCIFEx si propone di velocizzare e supportare la diagnosi del carcinoma polmonare non a piccole cellule (Non-Small Cell Lung Cancer, NSCLC) attraverso una pipeline automatica per la localizzazione e la caratterizzazione del tumore. LuCIFEx consente di segmentare accuratamente la massa tumorale da immagini [18F]FDG-PET/CT, sfruttando sia le informazioni strutturali ottenute dalla CT, che quelle metaboliche ottenute dalla PET. Questo consente l'estrazione accurata di parametri radiomici di diverso ordine, poi utilizzati per la caratterizzazione del tumore attraverso algoritmi di Machine Learning. Attraverso un classificatore gerarchico, la nostra pipeline è in grado di distinguere tumori primari da tumori metastatici, e di differenziare tra 3 diversi tipi di NSCLC primario.
Sarà ospite dell'evento Guido Walter Di Donato, PhD student in Information Technology at NECSTLab.
La diagnosi precoce del tumore del polmone è uno dei principali fattori nel determinare una prognosi più favorevole.
Negli ultimi anni, l'imaging biomedicale è diventato fondamentale per la diagnosi del cancro, e oggi offre diversi biomarcatori che possono impattare sulla gestione del paziente. In particolare, la radiomica ha mostrato risultati incoraggianti in varie applicazioni in campo biomedicale, ma la mancanza di standardizzazione e il difficile acceso a grandi volumi di bioimmagini destano preoccupazioni nel settore. In questo contesto, LuCIFEx si propone di velocizzare e supportare la diagnosi del carcinoma polmonare non a piccole cellule (Non-Small Cell Lung Cancer, NSCLC) attraverso una pipeline automatica per la localizzazione e la caratterizzazione del tumore. LuCIFEx consente di segmentare accuratamente la massa tumorale da immagini [18F]FDG-PET/CT, sfruttando sia le informazioni strutturali ottenute dalla CT, che quelle metaboliche ottenute dalla PET. Questo consente l'estrazione accurata di parametri radiomici di diverso ordine, poi utilizzati per la caratterizzazione del tumore attraverso algoritmi di Machine Learning. Attraverso un classificatore gerarchico, la nostra pipeline è in grado di distinguere tumori primari da tumori metastatici, e di differenziare tra 3 diversi tipi di NSCLC primario.
NECSTLab è un laboratorio del DEIB, focalizzato su diverse aree di ricerca nel mondo dei computer: dalle caratteristiche architetturali alle metodologie di co-design hardware-software, fino alle problematiche di sicurezza e affidabilità.
Ogni settimana, i NECST Monday Talk invitano ricercatori, professionisti o imprenditori a raccontare le loro esperienze lavorative e i progetti che stanno realizzando nel settore “Computing Systems”.
Lo streaming via Facebook è disponibile al seguente link
