Bando 2025 del Collegio Ingegneri Venezia per l’assegnazione di tre Premi di Laurea:
- Autore: Ing. Letizia Girardi
- Relatore: prof. Paolo Giorgini
- Considerazioni generali valutative:
La tesi affronta il rilevamento e la segmentazione degli spazi perivascolari (PVS) in risonanze magnetiche cerebrali (MRI) di pazienti con morbo di Parkinson. Lo studio confronta un approccio semi-automatico basato sul filtro di Frangi con uno completamente automatico che utilizza una rete neurale 3D U-Net.L’obiettivo clinico è monitorare nel tempo la dinamica dei PVS, verificando che una terapia basata su esercizi motori e cognitivi ne riduca il volume e migliori, potenzialmente, l’eliminazione dei rifiuti metabolici dal cervello.
La tesi presenta una qualità molto elevata, riuscendo a coniugare efficacemente competenze avanzate di elaborazione immagini e deep learning con una solida applicazione clinica. Il metodo scientifico appare rigoroso grazie all'utilizzo di una validazione incrociata tra metodi classici e moderni, supportata dalla costante supervisione di esperti neuroradiologi. Il linguaggio utilizzato è tecnico e preciso, riflettendo pienamente gli standard della computer science applicata alla medicina, mentre la struttura risulta estremamente chiara e ben organizzata, con un'ottima progressione logica tra lo stato dell'arte e i risultati sperimentali.
Una possibile estensione del lavoro sarebbe quella di puntare all'espansione del dataset con un numero maggiore di partecipanti per aumentare la robustezza del modello. Inoltre, l'utilizzo di scansioni MRI a risoluzione più elevata permetterebbe di individuare con maggiore precisione gli spazi perivascolari più piccoli, spesso al limite della visibilità strumentale.
PREMIO DI LAUREA INGEGNERI ECCELLENTI: TESI VINCITRICE PER LA CATEGORIA INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Misurazione e Analisi Automatica degli Spazi Perivascolari in Pazienti Affetti da Morbo di Parkinson mediante Immagini di Risonanza Magnetica Cerebrale- Autore: Ing. Letizia Girardi
- Relatore: prof. Paolo Giorgini
- Considerazioni generali valutative:
La tesi affronta il rilevamento e la segmentazione degli spazi perivascolari (PVS) in risonanze magnetiche cerebrali (MRI) di pazienti con morbo di Parkinson. Lo studio confronta un approccio semi-automatico basato sul filtro di Frangi con uno completamente automatico che utilizza una rete neurale 3D U-Net.L’obiettivo clinico è monitorare nel tempo la dinamica dei PVS, verificando che una terapia basata su esercizi motori e cognitivi ne riduca il volume e migliori, potenzialmente, l’eliminazione dei rifiuti metabolici dal cervello.
La tesi presenta una qualità molto elevata, riuscendo a coniugare efficacemente competenze avanzate di elaborazione immagini e deep learning con una solida applicazione clinica. Il metodo scientifico appare rigoroso grazie all'utilizzo di una validazione incrociata tra metodi classici e moderni, supportata dalla costante supervisione di esperti neuroradiologi. Il linguaggio utilizzato è tecnico e preciso, riflettendo pienamente gli standard della computer science applicata alla medicina, mentre la struttura risulta estremamente chiara e ben organizzata, con un'ottima progressione logica tra lo stato dell'arte e i risultati sperimentali.
Una possibile estensione del lavoro sarebbe quella di puntare all'espansione del dataset con un numero maggiore di partecipanti per aumentare la robustezza del modello. Inoltre, l'utilizzo di scansioni MRI a risoluzione più elevata permetterebbe di individuare con maggiore precisione gli spazi perivascolari più piccoli, spesso al limite della visibilità strumentale.
