Graduate School in Physics and Astrophysics ------------------------------------------- ANNUAL REPORT ------------------------------------------- name: Federico Dalmasso email: dalmasso@to.infn.it ciclo: XXVIII year completed (1,2 or 3): 1 supervisor: prof.sa Cristiana Peroni ------------------------------------------- UNDERGRADUATE COURSES (Laurea Magistrale) (only completed courses, with examination passed in the year) title: Elementi di anatomia e fisiologia teacher: prof. Aldo Fasolo, prof. Davide Lovisolo hours: 48 (6 cfu) ------------------------------------------- CONFERENCES, WORKSHOP (only those attended in the current year) title: Congresso nazionale Associazione Italiana di Fisica Medica place: Torino webpage: http://www.aifm2013.org/primapag.html days: 17-19/11/2013 talk or poster (Y/N): N --------------------------------------------------- Research activity/Publications in the current year Siccome sono titolare di un posto senza borsa, in questo primo anno ho dedicato molte energie al reperimento di fondi. Questa ricerca ha portato, nella seconda parte dell’anno ad una collaborazione con gli Istituti Fisioterapici Ospedalieri di Roma volta all’implementazione e ottimizzazione di tool per analisi automatica quantitativa di dati e immagini DICOM (in particolare sequenze di immagini PET/CT), attivita’ correlata, seppur marginalmente, agli argomenti della tesi. Nello specifico, si e’ trattato di implementare diverse funzioni in MATLAB per ampliare le informazioni contenute in una CT o una PET. I due tipi di immagini sono stati trattati come equivalenti, caratterizzati da un’informazione morfologica e da una grandezza caratteristica, le Hounsfield units legate alla densita’ elettronica locale per quanto concerne la CT e lo standard uptake value legato alla dose di tracciatore radioattivo assorbita localmente per la PET. Occorreva innanzitutto leggere le informazioni morfologiche relative al paziente dai file DICOM forniti da CT e PET e le grandezze caratteristiche degli esami diagnostici in questione e per questo e’ stata implementata una funzione specifica. Sulle immagini da CT e PET, rappresentate da slice prese a diverse profondita’, il medico traccia manualmente i contorni delle regioni di interesse quali organi sensibili e volumi da trattare durante la terapia. Veniva, dunque, richiesta la creazione di una griglia tridimensionale di risoluzione arbitraria e una funzione in grado di sovrapporla alle immagini diagnostiche con lo scopo di identificare i punti interni ai vari contorni. Per ciascuno di questi punti veniva poi interpolato il relativo valore di densita’ elettronica (espresso in Hounsfield units) o di standard uptake value. Infine per non perdere l’informazione relazionale tra i punti veniva calcolata una matrice di adiacenza sparsa per ciascun contorno. Questo lavoro si e’ da poco concluso e ora riprendero’ le attivita’ piu’ strettamente correlate al progetto di tesi.