La tesi di dottorato intitolata "VALIDAZIONE DELLA SUITE AUTOMATIZZATA MULTIPARAMETRICA PER L'IMAGING DEL MICROCITOMA POLMONARE F18-FDG PET" si concentra sulla validazione e l'ottimizzazione della Suite PET Multiparametrica Siemens, in particolare per l'analisi delle immagini PET con 18F-FDG in pazienti affetti da carcinoma polmonare a piccole cellule (SCLC). Il lavoro affronta le principali sfide nell'automazione della quantificazione del metabolismo tumorale attraverso modelli cinetici avanzati, come il modello di Patlak, che migliorano i metodi tradizionali come il SUV (Standardized Uptake Value). Il progetto prevede la validazione dell'accuratezza della funzione di input derivata automaticamente (IDIF) dal software rispetto ai metodi manuali e l'ottimizzazione dei parametri di acquisizione delle immagini, inclusi il numero di frame necessario per un calcolo accurato di parametri metabolici come Ki. Viene esplorata la correlazione clinica, collegando i risultati agli esiti dei pazienti, inclusa l'analisi della sopravvivenza attraverso modelli come le curve ROC e l’analisi di Kaplan-Meier. La ricerca sottolinea il potenziale degli strumenti PET completamente automatizzati per ottimizzare i flussi di lavoro clinici e migliorare la precisione nella diagnosi e nel monitoraggio dei tumori aggressivi come l'SCLC.
VALIDAZIONE DELLA SUITE AUTOMATIZZATA MULTIPARAMETRICA PER L'IMAGING DEL MICROCITOMA POLMONARE F18-FDG PET
CAPOTOSTI, AMEDEO
2025
Abstract
La tesi di dottorato intitolata "VALIDAZIONE DELLA SUITE AUTOMATIZZATA MULTIPARAMETRICA PER L'IMAGING DEL MICROCITOMA POLMONARE F18-FDG PET" si concentra sulla validazione e l'ottimizzazione della Suite PET Multiparametrica Siemens, in particolare per l'analisi delle immagini PET con 18F-FDG in pazienti affetti da carcinoma polmonare a piccole cellule (SCLC). Il lavoro affronta le principali sfide nell'automazione della quantificazione del metabolismo tumorale attraverso modelli cinetici avanzati, come il modello di Patlak, che migliorano i metodi tradizionali come il SUV (Standardized Uptake Value). Il progetto prevede la validazione dell'accuratezza della funzione di input derivata automaticamente (IDIF) dal software rispetto ai metodi manuali e l'ottimizzazione dei parametri di acquisizione delle immagini, inclusi il numero di frame necessario per un calcolo accurato di parametri metabolici come Ki. Viene esplorata la correlazione clinica, collegando i risultati agli esiti dei pazienti, inclusa l'analisi della sopravvivenza attraverso modelli come le curve ROC e l’analisi di Kaplan-Meier. La ricerca sottolinea il potenziale degli strumenti PET completamente automatizzati per ottimizzare i flussi di lavoro clinici e migliorare la precisione nella diagnosi e nel monitoraggio dei tumori aggressivi come l'SCLC.File | Dimensione | Formato | |
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241202 - Capotosti Amedeo - Tesi_v2.pdf
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https://hdl.handle.net/20.500.14242/207730
URN:NBN:IT:UNIPD-207730