Algoritmi di segmentazione di immagini mediche

Nell'ambito dell'elaborazione delle immagini, si definisce segmentazione il processo atto a scomporre un'immagine nelle sue regioni costituenti o negli oggetti che la compongono. Ciò avviene sulla base di determinati criteri di appartenenza dei pixel ad una regione. Si tratta di uno degli obiettivi più difficili da perseguire, anche perché l'accuratezza del risultato dipende dal tipo di informazione che si vuole ricavare dall'immagine. Questa tesi analizza, sperimenta e raffronta alcune tecniche di elaborazione e segmentazione applicate ad immagini digitali di tipo medico. In particolare l'obiettivo di questo studio è stato quello di proporre dei possibili miglioramenti alle tecniche di segmentazione comunemente utilizzate in questo ambito, all'interno di uno specifico set di immagini: tomografie assiali computerizzate (TAC) frontali e laterali aventi per soggetto ginocchia, con ivi impiantate protesi superiore e inferiore. L’analisi sperimentale ha portato allo sviluppo di due algoritmi in grado di estrarre correttamente i contorni delle sole protesi senza rilevare falsi punti di edge, chiudere eventuali gap, il tutto a un basso costo computazionale.