Introduzione alle reti neurali e le loro applicazioni nel medical imaging: segmentazione automatica 3D dell’aorta

Abstract

Lo scopo di questa tesi è introdurre i concetti fondamentali che riguardano le reti neurali e analizzare le loro applicazioni nel medical imaging, in particolare nella segmentazione automatica 3D dell'aorta. Inizialmente verranno discusse le principali motivazioni che spingono ad utilizzare le reti neurali nell'ambito radiologico. Successivamente verrà fatta una breve panoramica sulle principali strutture matematiche delle reti neurali e ci soffermeremo sulle reti neurali convoluzionali, una classe di reti molto utilizzate per l'elaborazione delle immagini, e in particolare su una classe di reti specifica per l'ambito radiologico. Infine tratteremo le applicazioni nel campo radiologico facendo un focus su un'applicazione specifica, ossia la segmentazione automatica 3D dell'aorta descritta nell'articolo "3D Automatic Segmentation of Aortic Computed Tomography Angiography Combining Multi-View 2D Convolutional Neural Networks".

The claim of this thesis is to introduce the fundamental concepts that concern neural networks and analyze their applications in medical imaging, particularly in automatic 3D segmentation of the aorta. Initially, the main motivations that drive us will be discussed use neural networks in the radiological field. Subsequently a brief overview of the main mathematical structures will be given of neural networks and we will focus on convolutional neural networks, a class of networks widely used for image processing, e in particular on a class of networks specific to the radiological field. Finally we will deal with applications in the radiological field with a focus on a specific application, i.e. automatic 3D segmentation of the aorta described in the article "3D Automatic Segmentation of Aortic Computed Tomography Angiography Combining Multi-View 2D Convolutional Neural Networks".