Studio di un nuovo sistema angiotermografico tridimensionale per la diagnostica del tumore al seno.

L’angiotermografia dinamica (DATG) è una tecnica diagnostica per il tumore al seno non invasiva e che non richiede l'utilizzo di radiazioni ionizzanti. La strumentazione fornisce immagini della vascolarizzazione della mammella rilevate e visualizzate da tre placche a cristalli liquidi. Le immagini, sulla base della teoria della neoangiogenesi, permettono la diagnosi anche precoce del tumore al seno. Inoltre, la DATG può essere impiegata su donne di ogni età e grazie al suo basso costo può coadiuvare le altre tecniche per lo screening. Scopo di questo lavoro è la caratterizzazione della strumentazione e lo studio di un nuovo metodo di elaborazione che permetta di ottenere immagini tridimensionali della vascolarizzazione. Poiché le immagini fornite dalla DATG sono a colori, si è elaborato il calcolo della tonalità (hue) per poter avere un valore da mettere in relazione con la temperatura misurata con una termocamera. Sperimentalmente è stato osservato che le placche rispondono a temperature comprese rispettivamente tra 31,5°C e 34,0°C per quella con cornice bianca, con una risoluzione tra 0,50 e 1,50 mm, tra 32,5oC e 34,5°C per quella con cornice grigia, che è in grado di rivelare dettagli con dimensioni minime dell'ordine di 0,50-2,50 mm e tra 34,0°C e 36,5°C per quella con cornice nera, con una risoluzione compresa tra 0,25 mm e 1,50 mm. Le immagini fornite dalla DATG sono bidimensionali. Per ricavare l’informazione sulla profondità di provenienza del segnale, è stata acquisita una sequenza dinamica angiotermografica in vivo. Per ottenere la distribuzione spaziale della vascolarizzazione in tre dimensioni, sulla base dell’equazione del trasporto del calore di Fourier, è stata ipotizzata una relazione esponenziale tra contributo temporale nella formazione dell’immagine e profondità di provenienza del segnale. I primi test sperimentali mostrano con buona approssimazione che è possibile ottenere immagini tridimensionali angiotermografiche, anche se il metodo andrà ulteriormente affinato. In futuro si cercherà di realizzare dei fantocci dedicati che consentano di verificare ulteriormente la modalità con cui si formano le immagini e di sfruttare i dati raccolti per conoscere con maggior accuratezza la profondità da cui proviene il segnale. Si spera, infine, che questo studio possa contribuire a diffondere la conoscenza di tale metodica e il suo utilizzo sia per la diagnosi che per lo screening del tumore al seno.

Valutazione delle tecniche di parallelizzazione nell'addestramento di una CNN per la diagnostica del cancro al seno.

Il cancro è un processo autosufficiente e adattivo che interagisce dinamicamente con il suo microambiente, la cui diagnosi, complessa e dispendiosa in termini di tempo e numero di specialisti impiegati, viene solitamente effettuata valutando l’imaging radiografico oppure effettuando un esame istologico. L'interpretazione di tali immagini risulta generalmente molto complessa, a questo scopo sarebbe molto utile poter addestrare un computer a comprendere tali immagini potendo di fatto affiancarsi allo specialista, senza sostituirlo, al momento della diagnosi. A questo scopo è possibile affidarsi alle tecniche di apprendimento automatico, sistema alla base dell’intelligenza artificiale (AI), le quali permettono di fatto di apprendere automaticamente la rappresentazione delle caratteristiche da immagini campione. Tali tecniche di intelligenza artificiale, hanno però bisogno, per essere addestrate, di grandi quantità di dati in cui il segnale di uscita desiderato è noto, comportando di fatto un aumento delle tempistiche di addestramento. Inoltre, in ambito sanitario, i dati sono distribuiti su più archivi, dislocati sul territorio nazionale, rendendo impossibile l’utilizzo di soluzioni centralizzate. L’obbiettivo di questa trattazione sarà cercare di trovare una soluzione a queste due problematiche, ricorrendo all’utilizzo delle tecniche di parallelizzazione. A seguito dell'introduzione dello scenario biologico e delle tecniche di diagnostica ad esso associato è presentato il percorso di creazione della rete neurale. A seguito del suo addestramento sulla GPU di una singola macchina, ottenendo un'accuratezza dell'83.94% in 5 ore 48 minuti e 43 secondi, è stata introdotto la parallelizzazione ed una sua implementazione. In conclusione, sfruttando il sistema implementato, è stata distribuita la fase di addestramento prima su due macchine e poi su tre, ottenendo una diminuzione del tempo di addestramento rispettivamente del 31.4% e del 50%.

Autopalpazione del seno come strumento aggiuntivo per la prevenzione del tumore al seno: aderenza e soddisfazione riguardo l'applicazione per smartphone "CheckBreast"

Introduzione: Il tumore al seno è il più diagnosticato tra le donne, in Italia. Risulta fondamentale l’adesione delle donne ad un programma di screening organizzato e trova la sua importanza l’autopalpazione del seno, uno strumento aggiuntivo per la prevenzione e con il quale le donne possono incrementare conoscenze e consapevolezza sul proprio corpo. In questo progetto si sono volute indagare le conoscenze delle donne in merito all’autopalpazione, insieme alla loro aderenza e soddisfazione riguardo CheckBreast, un’applicazione creata appositamente, per divulgare informazioni e istruzioni per apprendere l’autopalpazione. Materiali e metodi: Per questo intervento di educazione alla salute si è scelto di utilizzare CheckBreast, un’applicazione per smartphone, diffusa tra le donne attraverso vari canali Social. Per perseguire l’obiettivo della ricerca, si è utilizzato un questionario anonimo accessibile tramite un link all’interno dell’applicazione; le donne potevano rispondere dopo avere seguito le istruzioni fornite su come praticare l’autopalpazione. Risultati: L’applicazione è stata scaricata da 105 utenti e sono state raccolte 45 risposte al questionario. Nonostante la quasi totalità delle donne fosse già a conoscenza dell’autopalpazione, solo una piccola parte ha affermato di praticarla regolarmente. Quasi tutte le donne, dopo avere usato l’applicazione, affermano di avere le idee chiare su come effettuare la pratica e sostengono che CheckBreast è uno strumento facile da usare e utile per ricordarsi di effettuare l’autopalpazione. Sono stati raccolti giudizi estremamente positivi sull’applicazione e in termini di soddisfazione da parte dell’utenza. Conclusioni: L’utilizzo di un’applicazione per smartphone come strumento di educazione alla salute risulta essere efficace e soddisfacente per diffondere informazioni sul tumore al seno, sulla sua prevenzione e sull’autopalpazione e per aumentare conoscenze e consapevolezza del proprio corpo tra tutte le donne.

L’amica geniale in Spagna e in America Latina

Con questo elaborato si vogliono capire le ragioni alla base del successo di Elena Ferrante e della serie adattata ai romanzi, non solo in Italia, ma anche all’estero e, in particolare, in Spagna e in America Latina. Per farlo si presenterà prima di tutto la scrittrice e verranno presentati il libro e la serie con una breve trama della storia. Successivamente, si presenteranno le varietà linguistiche italiane per capire meglio la funzione che svolge il dialetto nella storia, dopodiché si farà un’analisi comparativa tra l’uso del dialetto napoletano nel libro e nella serie italiana. Infine, si introdurrà prima il tema della traduzione dei dialetti e/o varianti linguistiche e poi si osserverà il successo che ha avuto all’estero l’adattamento della serie, nonostante la mancata trasposizione della variante diatopica.