CENTRO GRANDI STRUMENTI Università Degli Studi Di Pavia. Tissue Studio Il patologo digitale

Dimensione: px
Iniziare la visualizzazioe della pagina:

Download "CENTRO GRANDI STRUMENTI Università Degli Studi Di Pavia. Tissue Studio Il patologo digitale"

Transcript

1 CENTRO GRANDI STRUMENTI Università Degli Studi Di Pavia Tissue Studio Il patologo digitale 16 Giugno 2010 Immagini & Computer S.n.c. Via Don Carlo Riva Bareggio (Mi)

2 L interpretazione e la comprensione delle immagini L interpretazione del mondo che ci circonda attraverso la visione delle scene e degli eventi che lo compongono è una delle principali prerogative umane. La corretta valutazione, ai fini interpretativi o decisionali, del contenuto di ogni singolo fotogramma che il nostro sistema visivo ci propone è realizzata con un insieme di esperienza, intuizione e capacità di riconoscimento ed identificazione di ogni oggetto in esso presente e della sue complesse relazioni ed interazioni con gli altri. In particolare il Patologo (Anatomo-Patologo) con l osservazione di cellule e tessuti si trova coinvolto nella formulazione di diagnosi o nello sviluppo di terapie per il trattamento delle condizioni mediche più gravose a livello mondiale, tra cui il cancro.

3 L interpretazione e la comprensione delle immagini Circa 1/3 del cervello umano elabora informazioni visive Percezione visiva dipende dal modo in cui vengono elaborate le informazioni luminose prodotte da fotoni che colpiscono la retina Elaborazioni diverse permettono di percepire aspetti diversi della visione: forme, colore, movimento, profondita. Elaborazione molto veloce e complessa: percezione simultanea di dettagli e di aspetti globali dell immagine.

4 L interpretazione e la comprensione delle immagini Le principali prerogative del sistema visivo umano sono la rapidità di interpretazione, la capacità di adattamento alle variazioni presenti nella scena rispetto al modello noto e la possibilità di incrementare la conoscenza. Visione Conoscenza Giudizio Comprensione della scena Informazioni

5 L interpretazione e la comprensione delle immagini Di contro siamo soggetti ed influenzabili dalle condizioni ambientali, dalla stanchezza e dai difetti del nostro sistema visivo (alterazione della percezione dei colori) con ripercussioni sulle valutazioni in termini di: Accuratezza Ripetibilità Confrontabilità Intensità dello staining? Positivo? Negativo?

6 L interpretazione e la comprensione delle immagini Lo schema del processo visivo umano tiene conto della scala e del contesto della scena Scena reale Riconoscimento dei particolari Riconoscimento del contesto Esperienza ed Intuizione Risultato: Automobile (AUDI TT)

7 L interpretazione e la comprensione delle immagini Lo stesso oggetto, inserito in contesti differenti, può fornire una interpretazione diversa di se stesso e dell intera scena in cui risulta presente.

8 L interpretazione e la comprensione delle immagini Inoltre l adattabilità del complesso processo visivo umano alla scala del soggetto in osservazione ci consente di interpretare con la stessa efficacia la scena in forma indipendente dalle sue dimensioni. Questa caratteristica ci consente di applicare le stesse regole e gli stessi principi di valutazione sia su immagini provenienti da satellite che su immagini microscopiche.

9 L interpretazione e la comprensione delle immagini Come possiamo aumentare l accuratezza, la ripetibilità, l oggettività e la confrontabilita delle valutazioni?

10 L interpretazione e la comprensione delle immagini Il computer non vede realmente la scena ma ne descrive numericamente il contenuto. Insieme discreto Insieme continuo Matrice di pixels Colore e dettagli

11 L interpretazione e la comprensione delle immagini Il pixel rappresenta l elemento base della immagine digitale. Esso esprime le caratteristiche di intensità (luminosità) dei singoli colori primari (R,G,B) presenti in una specifica posizione spaziale nella matrice (scena). Intensità quale valore medio di una superficie

12 L interpretazione e la comprensione delle immagini Per analizzare una scena il computer deve separare le strutture di interesse dall intero contesto. Cellula Nucleo Membrana

13 L interpretazione e la comprensione delle immagini La maggior parte dei metodi di identificazione delle struttura contenute all interno dell immagine si basa sulla analisi delle caratteristiche dei singoli pixel e della loro iterazione con gli altri elementi (pixel) adiacenti. Proprietà dei Pixel : Intensità (luminosità) dei singoli canali R,G,B Coordinate spaziali X,Y Identità ed iterazione con pixel adiacenti E evidente la difficoltà nell assegnare, sulla sola base delle proprietà sopra indicate, i singoli pixel ad una specifica classe di appartenenza (tessuto, nucleo, connettivo o spazi vuoti)

14 L interpretazione e la comprensione delle immagini Le tecniche di segmentazione basate sull appartenenza del pixel ad un determinato intervallo di luminosità o spettrale (RGB) non risultano sufficientemente robuste e ripetitive da poter essere applicate nei processi di caratterizzazione delle strutture e degli oggetti che compongono l immagine. Piccole variazioni di uno solo degli intervalli di soglia RGB possono determinare evidenti differenze nella identificazione delle aree di interesse con sovrastima o sottostima delle strutture in esse contenute.

15 L interpretazione e la comprensione delle immagini Le tecniche di segmentazione basate sulla rilevazione dei bordi delle strutture (edge detection) non risultano egualmente affidabili da poter essere applicate nei processi di caratterizzazione delle strutture e degli oggetti. Edge detection

16 è stata sviluppata dal premio Nobel (1986) per la fisica Gerd Binning e dal suo staff. La tecnologia introduce l innovativo concetto Object oriented image analysis che rivoluziona i tradizionali metodi di estrazione ed analisi dei contenuti e delle caratteristiche delle immagini digitali dal suo livello elementare (pixel based) a quello più evoluto basato sulla definizione, il riconoscimento e la classificazione delle strutture in esse presenti (object oriented). approccia l interpretazione dell immagine da una nuova prospettiva simulando ed applicando gli stessi processi cognitivi umani legati alla visione attraverso i quali siamo in grado di interagire in ogni situazione con il mondo reale.

17 Il concetto object oriented Il passaggio da semplice matrice di punti a strutture organizzate Classificazione 5. Valutazione Riclassificazione Raggruppamento Unione degli del dei oggetti contesto degli gruppi dei pixel nel oggetti appartenenti in quale oggetti in oggetti appartenenti I singoli alla base sulla stessa oggetti alle base allo caratteristiche della stesso sono loro struttura similitudine contesto inseriti forma, dimensioni spettrale e di cromaticità intensità

18 La trasformazione contestuale dei punti dell immagine in strutture avviene attraverso una continua iterazione tra i processi di raggruppamento dei pixel e la classificazione degli oggetti secondo criteri cognitivi.

19 Le proprietà a disposizione per la determinazione delle strutture nei due casi Proprietà dei pixel: Intensità (luminosità) dei canali R,G,B Coordinate spaziali XY (posizione assoluta nella matrice) Identità dei pixel immediatamente vicini Matrice di pixel Matrice di oggetti Proprietà degli oggetti: Intensità media (luminosità) deicanali R,G,B Coordinate spaziali XY Identità degli oggetti immediatamente vicini Forma Dimensione Tessitura Compactness Rotondità Diametri Perimetro Deviazione standard della intensità Caratteristiche degli oggetti confinanti Caratteristiche dei SUPER/SUB-oggetti Perimetro condiviso con altri oggetti Altri ancora

20 Il significato di rete di oggetti sensitivi al contesto e la loro applicazione pratica La connessione contestuale degli oggetti implica che ogniuno di loro conosce : gli oggetti confinanti della stessa classe Gli oggetti del livello superiore Gli oggetti del livello inferiore Immagine / pixel

21 Livello 0 : matrice di pixel Immagine

22 Livello 1 : Definizione tipologia dei tessuti Tessuto normale Tumore

23 Livello 2 Definizione tipologia dei tessuti Tessuto normale Infiammazione Tumore Immagine

24 Livello 3 : Comparti cellulari Nuclei Citoplasma Membrana Immagine

25 Export Cellular Analysis ROI Tissue Studio Come opera Tissue Studio? Tissue Background Separation Preselect Regions For ROI Detection Manual ROI Selection Draw Polygons Or Select Segments Xenograft Detection Composer TMA Nucleus Marker Area Cell Simulation Cell and Membrane Default Export Customizable Exports

26 Semplicità e linearità delle operazioni

27 I passi principali Import slides Setup Analysis Batch Processing Explore Results Upload preconfigured solution

28 Importazione dei vetrini digitali Hamamatsu: Nanozoomer Zeiss: Mirax Aperio: Scanscope Applied Imaging: Ariol TissueGnostics Bacus WebSlide Generic (tif, jpg, etc.)

29 Selezione del protocollo di analisi Identificazione e classificazione dei tessuti. Selezione delle aree di interesse (ROI) Analisi sub cellulare (nuclei,, membrane e citoplasma). Creazione di protocolli personalizzati.

30 Training del sistema

31 Identificazione del tessuto rispetto al background

32 Segmentazione del tessuto ed identificazione delle varie tipologie di strutture in esso presenti

33 Classificazione delle strutture

34 Analisi comparti cellulari (nuclei, membrane e citoplasma)

35 Analisi Automatica dei campioni

36 Selezione dei parametri da evidenziare

37 Visualizzazione ed esportazione dei risultati Slide Name No. of Nucleus Negative No. of Nucleus Positive No. of Nucleus Low No. of Nucleus Medium No. of Nucleus High HistoScore Patient A Patient A Patient A Patient A Patient A Patient A Patient A Patient B Patient B Patient B Patient B Patient B Patient B Patient B Patient C Patient C Patient C Patient C Patient C Patient C Patient C

38 Esempi applicativi

39 Automazione della valutazione di casi di tumore alla mammella - Her Quattro casi differenti di tessuto tumorale mammario marcato per il gene Her2

40 Identificazione delle cellule, dei nuclei e delle membrane. Valutazione della intensità di marcatura della membrana In funzione della intensità della marcatura, le membrane con differenti caratteristiche sono distinte e classificate.

41 Cellule che non soddisfano specifici criteri di qualità quali dimensione o di intensità sono esclusi dalla valutazione (cellule grigie). Attraverso la misura della circolarità e della intensità delle membrane marcate tutte le cellule vengono classificate. Rosso circolarità> 98% ed intensità forte Arancio circolarità> 98% ed intensità moderata Automating the Dako Her2 Score Giallo membrane marcate ma non circolari Verde membrane non marcate

42 Risultato finale La valutazione finale (Her2 score) è ottenuta valutando la frequenza di distribuzione delle differenti tipologie di cellule.

43 Analisi Tissue Macro Array Immagine originale Identificazione dei singoli spot Analisi singoli spot

44 Estrogen Her2 SISH Chromosome 17 SISH Her2

45 Immagini & Computer Snc Via Don Carlo Riva 4 Bareggio (Mi) GRAZIE PER LA VOSTRA ATTENZIONE!

46

47 L interpretazione e la comprensione delle immagini

48 Small Animal Imaging CT plus SPECT data Tissue Studio

49 Nuclei: blue, sorraunding gray tissue Original: nuclei and the surrounding tissue Analisi biomarker Fish Her2/neu

50 L interpretazione e la comprensione delle immagini

Test percettivi per la valutazione del contrasto di immagini digitali

Test percettivi per la valutazione del contrasto di immagini digitali Agenzia Nazionale per le Nuove Tecnologie, l Energia e lo Sviluppo Economico Sostenibile RICERCA DI SISTEMA ELETTRICO Test percettivi per la valutazione del contrasto di immagini digitali Alessandro Rizzi,

Dettagli

COMPARAZIONE DELLA METODICA AUTOMATICA SISH

COMPARAZIONE DELLA METODICA AUTOMATICA SISH COMPARAZIONE DELLA METODICA AUTOMATICA SISH (Silver Enhanced In Situ Hybridization) CON LA METODICA MANUALE FISH (Fluorescence In Situ Hybridization) PER LA VALUTAZIONE DELLO STATO DEL GENE HER2 (neu)

Dettagli

Dispense del corso di Elaborazione di Immagini e Audio Digitali

Dispense del corso di Elaborazione di Immagini e Audio Digitali http://imagelab.ing.unimo.iting it Dispense del corso di Elaborazione di Immagini e Audio Digitali Video Processing Prof. Roberto Vezzani Dall immagine al video Un video può essere visto innanzitutto come

Dettagli

Le immagini digitali. Le immagini digitali. Caterina Balletti. Caterina Balletti. Immagini grafiche. Trattamento di immagini digitali.

Le immagini digitali. Le immagini digitali. Caterina Balletti. Caterina Balletti. Immagini grafiche. Trattamento di immagini digitali. 1 Le immagini digitali Le immagini digitali Università IUAV di venezia Trattamento di immagini digitali immagini grafiche immagini raster immagini vettoriali acquisizione trattamento geometrico trattamento

Dettagli

SCHEDA TECNICA SISTEMA D-Sight 2.0

SCHEDA TECNICA SISTEMA D-Sight 2.0 Pagina 1 di 11 SCHEDA TECNICA SISTEMA D-Sight 2.0 Rev. 1.0 2013-1 - Pagina 2 di 11 Dispositivi Hardware Unità di elaborazione CPU con processore Intel Xeon, 4GB RAM ECC; 4 Hard Disk 500 GB RAID 10 (1TB

Dettagli

Capitolo 6 ELABORAZIONE DI IMMAGINI A COLORI

Capitolo 6 ELABORAZIONE DI IMMAGINI A COLORI Capitolo 6 ELABORAZIONE DI IMMAGINI A COLORI Il colore viene utilizzato nelle immagini digitali per due motivi principali: è un descrittore che semplifica l identificazione di un oggetto e la sua estrazione

Dettagli

Elementi di grafica raster

Elementi di grafica raster Elementi di grafica raster Le immagini Una immagine è una rappresentazione spaziale di un oggetto o di una scena Una immagine digitale è una rappresentazione di una scena anche 3D dopo il processo di acquisizione

Dettagli

INFORMATICA. Elaborazione delle immagini digitali. Università degli Studi di Foggia Dipartimento di Medicina Clinica e Sperimentale

INFORMATICA. Elaborazione delle immagini digitali. Università degli Studi di Foggia Dipartimento di Medicina Clinica e Sperimentale INFORMATICA Università degli Studi di Foggia Dipartimento di Medicina Clinica e Sperimentale A.A. 2014/2015 II ANNO II SEMESTRE 2 CFU CORSO DI LAUREA MAGISTRALE IN SCIENZE E TECNICHE DELLE ATTIVITÀ MOTORIE

Dettagli

Elaborazione digitale delle immagini

Elaborazione digitale delle immagini Elaborazione digitale delle immagini Dal Dizionario: rappresentazione, imitazione di un oggetto o di una cosa; descrizione grafica o visiva di oggetti o cose; qualcosa introdotto o rappresentare qualcos

Dettagli

Le regioni di interesse (ROI) e le curve

Le regioni di interesse (ROI) e le curve Le regioni di interesse (ROI) e le curve UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI MILANO Materiale didattico a cura della Dott.ssa Michela Lecchi Immagine digitale Immagine analogica: la variabile rappresentata è continua

Dettagli

Her-2 nel carcinoma mammario

Her-2 nel carcinoma mammario Her-2 nel carcinoma mammario Piera Balzarini U.O. Anatomia Patologica Università degli Studi di Brescia Spedali Civili di Brescia Il gene ERBB2 dà origine ad un recettore tirosin-chinasico appartenente

Dettagli

LA RIABILITAZIONE NEUROCOGNITIVA & L ESERCIZIO TERAPEUTICO CONOSCITIVO

LA RIABILITAZIONE NEUROCOGNITIVA & L ESERCIZIO TERAPEUTICO CONOSCITIVO LA RIABILITAZIONE NEUROCOGNITIVA & L ESERCIZIO TERAPEUTICO CONOSCITIVO Le varie teorie della riabilitazione motoria Nel corso degli anni si sono sviluppate varie teorie: Teoria motivazionale : è usata

Dettagli

La Visione Artificiale. La vis ione delle macchine La vis ione umana Acquis izione di immag ine

La Visione Artificiale. La vis ione delle macchine La vis ione umana Acquis izione di immag ine La Visione Artificiale La vis ione delle macchine La vis ione umana Acquis izione di immag ine Copyright Alcune slide sono tratte dal testo: Digital Image Processing Materiale didattico relativo si trova

Dettagli

Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali Corso di laurea specialistica in INFORMATICA

Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali Corso di laurea specialistica in INFORMATICA Università degli Studi di Perugia Facoltà di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali Corso di laurea specialistica in INFORMATICA Basi di Dati Avanzate e Tecniche di Data Mining Prof. G. Cecconi, Prof.

Dettagli

Morphological Image processing

Morphological Image processing Morphological Image processing Morfologia matematica La parola morfologia comunemente denota una parte della biologia che tratta con la forma e la struttura di organismi In analogia al termine biologico

Dettagli

Introduzione all elaborazione di immagini Part II

Introduzione all elaborazione di immagini Part II Introduzione all elaborazione di immagini Part II Obiettivi delle tecniche di elaborazione di immagini: miglioramento di qualità (image enhancement) ripristino di qualità o restauro (image restoration)

Dettagli

Introduzione alla visione artificiale (computer vision) Alberto Borghese

Introduzione alla visione artificiale (computer vision) Alberto Borghese Introduzione alla visione artificiale (computer vision) Alberto Borghese Copyright N.A. Borghese Università di Milano 19/03/2003 http:\\homes.dsi.unimi.it\ borghese 1/20 Parleremo di: Introduzione & Applicazioni

Dettagli

AlphaReal BREAST Scheda Tecnica

AlphaReal BREAST Scheda Tecnica AlphaReal BREAST Scheda Tecnica A3 DS RT 607 ARBreast_01_2015.doc Pag. 1 di 5 Rev. 01 del Gennaio 2015 Prodotto: AlphaReal BREAST Codice prodotto: RT-607.05.20 / RT-607.10.20 N Tests: 5/10 tests Destinazione

Dettagli

SCHEDA TECNICA SISTEMA D-Sight F 2.0

SCHEDA TECNICA SISTEMA D-Sight F 2.0 Pagina 1 di 13 SCHEDA TECNICA SISTEMA D-Sight F 2.0 Rev. 1.0 2013-1 - Pagina 2 di 13 Dispositivi Hardware Unità di elaborazione CPU con processore Intel Xeon, 4GB RAM ECC; 4 Hard Disk 500 GB RAID 10 (1TB

Dettagli

la storia di HER2 Citogenetica e biologia molecolare dei tumori mammari: implicazioni cliniche HER2: Human Epidermal Receptor

la storia di HER2 Citogenetica e biologia molecolare dei tumori mammari: implicazioni cliniche HER2: Human Epidermal Receptor Citogenetica e biologia molecolare dei tumori mammari: implicazioni cliniche la storia di HER2 V. Martin 28 giugno 2011 HER2: Human Epidermal Receptor HER2 e carcinoma mammario alias c-erb, ERBB2, HER-

Dettagli

Rappresentazione delle immagini

Rappresentazione delle immagini Elaborazione di Segnali Multimediali a.a. 2013/2014 Rappresentazione delle immagini L.Verdoliva In questa prima lezione vedremo come si rappresentano diversi tipi immagini digitali in Matlab. 1 Immagini

Dettagli

Componenti multimediali per il Web. Modulo 14

Componenti multimediali per il Web. Modulo 14 Componenti multimediali per il Web Modulo 14 Obiettivi Valutare e usare strumenti di utilità e produzione grafica anche animata per inserire e modificare componenti multimediali (immagini, immagini animate,

Dettagli

Capitolo V : Il colore nelle immagini digitali

Capitolo V : Il colore nelle immagini digitali Capitolo V : Il colore nelle immagini digitali Lavorare con il colore nelle immagini digitali L uso dei colori nella visione computerizzata e nella computer grafica implica l incorrere in determinate problematiche

Dettagli

Rappresentazione delle immagini

Rappresentazione delle immagini Rappresentazione delle immagini Le immagini sono informazioni continue in tre dimensioni: due spaziali ed una colorimetrica. Per codificarle occorre operare tre discretizzazioni. Due discretizzazioni spaziali

Dettagli

Corso di Grafica Computazionale

Corso di Grafica Computazionale Corso di Grafica Computazionale Premesse Teoriche Docente: Massimiliano Corsini Laurea Specialistica in Ing. Informatica Università degli Studi di Siena Overview Premesse Teoriche Mini-ripasso geometria

Dettagli

ImageJ. Il software, numerosissimi plug-in e il manuale di utilizzo possono essere scaricati da una pagina web dell NIH: Analisi d immagine

ImageJ. Il software, numerosissimi plug-in e il manuale di utilizzo possono essere scaricati da una pagina web dell NIH: Analisi d immagine Laboratorio di Tecniche Microscopiche 2007-2008 Esercitazione 4 Analisi d immagine Sara Ferrando ImageJ Il software, numerosissimi plug-in e il manuale di utilizzo possono essere scaricati da una pagina

Dettagli

Le tecnologie: schede tecniche

Le tecnologie: schede tecniche Le tecnologie: schede tecniche Il nuovo reparto di Radioterapia del Polo Oncologico Businco e Microcitemico di Cagliari si configura come un sistema altamente integrato per l implementazione di tecniche

Dettagli

Telerilevamento. Esercitazione 1. Esplorare dati EO, image enhancement

Telerilevamento. Esercitazione 1. Esplorare dati EO, image enhancement Telerilevamento Esercitazione 1 Esplorare dati EO, image enhancement Aprire ERDAS IMAGINE. Cliccare sull apposita icona per aprire un immagine SPOT5 acquisita il 10 settembre 2006 sulla area della città

Dettagli

Gli strumenti IBM per l analisi del linguaggio naturale al servizio dell oncologia moderna

Gli strumenti IBM per l analisi del linguaggio naturale al servizio dell oncologia moderna Gli strumenti IBM per l analisi del linguaggio naturale al servizio dell oncologia moderna IBM @ Handimatica 2014 Marco Monti Consulente & Ricercatore, IBM Italia Il progetto di Ricerca Obiettivi e opportunità:

Dettagli

Biomarkers per la diagnosi precoce di tumori

Biomarkers per la diagnosi precoce di tumori Università degli Studi di Bari Aldo Moro Dipartimento di Bioscienze, Biotecnologie e Biofarmaceutica Biomarkers per la diagnosi precoce di tumori Dott.ssa Maria Luana Poeta Cos è un Tumore Omeostasi Tissutale

Dettagli

Morfologia e Image Processing

Morfologia e Image Processing Morfologia e Image Processing Multimedia Prof. Battiato Morfologia Matematica Nell ambito dell image processing il termine morfologia matematica denota lo studio della struttura geometrica dell immagine.

Dettagli

I CARCINOMI DELLA MAMMELLA : CLASSIFICAZIONE T.N.M. CLASSIFICAZIONE CLINICA (prima del trattamento -preoperatoria)

I CARCINOMI DELLA MAMMELLA : CLASSIFICAZIONE T.N.M. CLASSIFICAZIONE CLINICA (prima del trattamento -preoperatoria) I CARCINOMI DELLA MAMMELLA : CLASSIFICAZIONE T.N.M A cura del Dott. G.Antonini RIASSUNTO La classificazione della Unione Internazionale Contro il Cancro ha proposto una classificazione in base alle dimensioni

Dettagli

Introduzione a ARCHICAD

Introduzione a ARCHICAD Introduzione a ARCHICAD Politecnico Di Bari Ingegneria Edile - Architettura Corso di Informatica Grafica A.A. 2004/2005 Docente del Corso: Marcello Castellano Assistente: Oronzo Tavani Pre-requisiti Pre-requisiti:

Dettagli

È l ora della videosorveglianza basata su FPGA

È l ora della videosorveglianza basata su FPGA È l ora della videosorveglianza basata su FPGA Kambiz Khalilian, Strategic marketing manager Lattice Semiconductor Le preoccupazioni crescenti per la sicurezza hanno costretto i governi e le istituzioni

Dettagli

Information Visualization

Information Visualization Information Visualization Introduzione alla CG Prof. Andrea F. Abate abate@unisa.it http://www.unisa.it/docenti/andreafrancescoabate/index CG e VR: cosa sono e a cosa servono Con il termine Computer Graphics,

Dettagli

Origine delle immagini. Elaborazione delle immagini. Immagini vettoriali VS bitmap 2. Immagini vettoriali VS bitmap.

Origine delle immagini. Elaborazione delle immagini. Immagini vettoriali VS bitmap 2. Immagini vettoriali VS bitmap. Origine delle immagini Elaborazione delle immagini Adobe Photoshop I programmi per l elaborazione di immagini e la grafica permettono in genere di: Creare immagini ex novo (con gli strumenti di disegno)

Dettagli

Aperio epathology Solutions. Aperio eslide Manager Software per la gestione digitale in anatomia patologica a scopo di ricerca. The Pathology Company

Aperio epathology Solutions. Aperio eslide Manager Software per la gestione digitale in anatomia patologica a scopo di ricerca. The Pathology Company The Pathology Company Aperio eslide Manager Software per la gestione digitale in anatomia patologica a scopo di ricerca Capture Integrate Analyze Collaborate Aperio epathology Solutions Dalla ricerca si

Dettagli

CMS MUSEO&WEB Tutorial sulle immagini digitali, la loro elaborazione per il web, il caricamento nell archivio media del CMS

CMS MUSEO&WEB Tutorial sulle immagini digitali, la loro elaborazione per il web, il caricamento nell archivio media del CMS CMS MUSEO&WEB Tutorial sulle immagini digitali, la loro elaborazione per il web, il caricamento nell archivio media del CMS Maria Teresa Natale (OTEBAC) 12 aprile 2010 Introduzione Argomenti: terminologia

Dettagli

di tecniche della modellazione digitale computer 3D A.A. 2011/2012 docente Arch. Emilio Di Gristina

di tecniche della modellazione digitale computer 3D A.A. 2011/2012 docente Arch. Emilio Di Gristina 16corso di tecniche della modellazione digitale computer 3D A.A. 2011/2012 docente Arch. Emilio Di Gristina Mental Ray Mental Ray Mental Ray Mental Ray Mental Ray Mental Ray Mental Ray Mental Ray introduzione

Dettagli

GARA UNICA. Impostiamo il punteggio minimo (Target Low) e il punteggio massimo (Target High). Il Valore è espresso in PUNTI.

GARA UNICA. Impostiamo il punteggio minimo (Target Low) e il punteggio massimo (Target High). Il Valore è espresso in PUNTI. GARA UNICA 1 INTRODUZIONE In CRM è possibile creare e personalizzare la Gara Unica e seguirne l andamento in tempo reale grazie ad un accurato sistema di report statistici. 2 GESTIONE GARA UNICA In CRM

Dettagli

Elaborazione di segnali generati dal sensore Kinect

Elaborazione di segnali generati dal sensore Kinect DII Dipartimento di Ingegneria dell Informazione Elaborazione di segnali generati dal sensore Kinect Enea Cippitelli e.cippitelli@univpm.it Overview 1. Il sensore Kinect 2. Software 3. Test della sedia

Dettagli

GLOSSARIO DI ARCHITETTURA DELL INFORMAZIONE

GLOSSARIO DI ARCHITETTURA DELL INFORMAZIONE GLOSSARIO DI ARCHITETTURA DELL INFORMAZIONE di K A T H A G E D O R N, A R G U S A S S O C I A T E S MARZO 2 0 0 0 traduzione di: BARBARA WIEL MARIN DICEMBRE 2009 1 GLOSSARIO DI ARCHITETTURA DELL INFORMAZIONE

Dettagli

Le immagini digitali: introduzione

Le immagini digitali: introduzione Le immagini digitali: introduzione 1 L immagine digitale Un immagine pittorica è compsta da milioni di pigmenti colorati molto piccoli che, messi vicino l uno all altro, danno l impressione dei vari oggetti.

Dettagli

COMET 5 SCANSIONE 3D

COMET 5 SCANSIONE 3D COMET 5 SCANSIONE 3D 2 COMET 5: IL SENSORE 3D DI RIFERIMENTO Il nuovo sensore COMET 5 sviluppato dalla Steinbichler Optotechnik rivoluziona la tecnologia di scansione finalizzata al rilievo di oggetti

Dettagli

Un innovazione nel mondo della termografia

Un innovazione nel mondo della termografia ROBUSTA E LEGGERA ALTA DEFINIZIONE Powered by Thermoteknix 640: la risoluzione che fa la differenza Grazie all eccezionale risoluzione termica di VisIR 640, otterrete immagini nitide ad alta risoluzione,

Dettagli

Il software di configurazione permette d impostare la durata di ogni singolo effetto.

Il software di configurazione permette d impostare la durata di ogni singolo effetto. Il software a corredo del pavimento interattivo contiene 10 effetti, la grafica contenuta negli effetti può essere modificata direttamente dal cliente in modo da inserire logo e sfondi personalizzati.

Dettagli

Informatica. Prof. Pierpaolo Vittorini. University of L Aquila Dep. of Life, Health and Environmental Sciences

Informatica. Prof. Pierpaolo Vittorini. University of L Aquila Dep. of Life, Health and Environmental Sciences Informatica Prof. Pierpaolo Vittorini University of L Aquila Dep. of Life, Health and Environmental Sciences Pierpaolo Vittorini (UnivAQ) Informatica 1 / 22 Imaging Pierpaolo Vittorini (UnivAQ) Informatica

Dettagli

L analisi spaziale. Indici statistici geospaziali

L analisi spaziale. Indici statistici geospaziali L analisi spaziale Uno degli scopi principali dei GIS e quello di offrire strumenti concettuali e metodologici per studiare analiticamente le relazioni nello spazio L analisi spaziale ha come obbiettivo

Dettagli

La scienza delle immagini a colori e dei CCD

La scienza delle immagini a colori e dei CCD INTRODUZIONE SULLE IMMAGINI A COLORI IMMAGINI A COLORI La scienza delle immagini a colori e dei CCD autore: Daniel Duggan traduzione e adattamento Alessandra Zanazzi Pag 1 di 6 Questo progetto è stato

Dettagli

gestione e modifica di immagini fotografiche digitali

gestione e modifica di immagini fotografiche digitali gestione e modifica di immagini fotografiche digitali il colore e le immagini la gestione delle immagini Il computer è in grado di gestire le immagini in formato digitale. Gestire vuol dire acquisirle,

Dettagli

DiSS Diagnostics for Solar Systems

DiSS Diagnostics for Solar Systems DiSS Diagnostics for Solar Systems Software per la diagnosi automatizzata di moduli fotovoltaici basata su immagini all infrarosso Silvano Vergura, Dip. di Ingegneria Elettrica e dell Informazione (DEI),

Dettagli

All interno dei colori primari e secondari, abbiamo tre coppie di colori detti COMPLEMENTARI.

All interno dei colori primari e secondari, abbiamo tre coppie di colori detti COMPLEMENTARI. Teoria del colore La teoria dei colori Gli oggetti e gli ambienti che ci circondano sono in gran parte colorati. Ciò dipende dal fatto che la luce si diffonde attraverso onde di diversa lunghezza: ad ogni

Dettagli

Come identificare i Cromosomi

Come identificare i Cromosomi Come identificare i Cromosomi Fino al 1970, i cromosomi sono stati classificati in base alle dimensioni ed alla posizione del centromero. A I più grandi (metacentrici) B Grandi (submetacentrici) C Medi

Dettagli

Linguaggi ed Applicazioni mul1mediali

Linguaggi ed Applicazioni mul1mediali Università degli Studi di Urbino "Carlo Bo" Linguaggi ed Applicazioni mul1mediali 02.01 introduzione ai principali media Introduzione ai principali media Maurizio Maffi ISTI Informa1on Science and Technology

Dettagli

Nuovi marcatori proteici di mastite nei piccoli ruminanti: prospettive per la diagnosi sul campo e nel laboratorio

Nuovi marcatori proteici di mastite nei piccoli ruminanti: prospettive per la diagnosi sul campo e nel laboratorio Nuovi marcatori proteici di mastite nei piccoli ruminanti: prospettive per la diagnosi sul campo e nel laboratorio Maria Filippa Addis, Porto Conte Ricerche, Alghero addis@portocontericerche.it Giornata

Dettagli

VisualTailor. Il software di configurazione tecnico commerciale ad hoc

VisualTailor. Il software di configurazione tecnico commerciale ad hoc VisualTailor Il software di configurazione tecnico commerciale ad hoc devo creare le specifiche per realizzare un prodotto personalizzato su richiesta dei miei clienti!!! Come devo fare????? Visual Tailor

Dettagli

Sistema di rilevamento automatico e riconoscimento volti. aspetti metodologici e pratici

Sistema di rilevamento automatico e riconoscimento volti. aspetti metodologici e pratici Introduzione Sistema di rilevamento automatico e riconoscimento volti: aspetti metodologici e pratici by Univr https://www.scienze.univr.it 24 novembre 2010 Goal Introduzione Goal Sistemi biometrici Face

Dettagli

La rappresentazione dell informazione

La rappresentazione dell informazione La rappresentazione dell informazione Sui testi di approfondimento: leggere dal Cap. 2 del testo C (Console, Ribaudo): 2.3, 2.4 Parte II La codifica dei dati multimediali I caratteri alfanumerici non costituiscono

Dettagli

Tavola rotonda: La consulenza genetica come strumento fondamentale nel trasferimento delle nuove conoscenze alla clinica

Tavola rotonda: La consulenza genetica come strumento fondamentale nel trasferimento delle nuove conoscenze alla clinica Corso postcongressuale XV congresso SIGU Come refertare e comunicare varianti genomiche Tavola rotonda: La consulenza genetica come strumento fondamentale nel trasferimento delle nuove conoscenze alla

Dettagli

Introduzione alla Computer Graphics

Introduzione alla Computer Graphics Introduzione alla Computer Graphics Informatica Grafica CdLS a ciclo unico in Ingegneria Edile-Architettura a.a. 2008/09 Computer Graphics e Image Processing Image processing Insieme di teorie ed algoritmi

Dettagli

Fiery Color Server. Riferimento per il colore Fiery

Fiery Color Server. Riferimento per il colore Fiery Fiery Color Server Riferimento per il colore Fiery 2009 Electronics for Imaging, Inc. Per questo prodotto, il trattamento delle informazioni contenute nella presente pubblicazione è regolato da quanto

Dettagli

Monitoraggio e gestione dell IDoc per i sistemi SAP

Monitoraggio e gestione dell IDoc per i sistemi SAP Libelle EDIMON Monitoraggio e gestione dell IDoc per i sistemi SAP Versione documento: 3.0 Un operazione IDoc correttamente funzionante e senza interruzioni è una parte essenziale dell esecuzione dei processi

Dettagli

SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI

SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI SISTEMI INFORMATIVI AZIENDALI Prof. Andrea Borghesan venus.unive.it/borg borg@unive.it Ricevimento: Alla fine di ogni lezione Modalità esame: scritto 1 Data Mining. Introduzione La crescente popolarità

Dettagli

I NOSTRI GENI SU UN MICROCHIP

I NOSTRI GENI SU UN MICROCHIP I NOSTRI GENI SU UN MICROCHIP L'espressione genica è il processo attraverso il quale l informazione contenuta in un gene è usata per la sintesi di un prodotto genico funzionale. Questi prodotti genici

Dettagli

Circuiti e Algoritmi per la Elaborazione delle Immagini

Circuiti e Algoritmi per la Elaborazione delle Immagini G. Capizzi Circuiti e Algoritmi per la Elaborazione delle Immagini DIEES Dipartimento di Ingegneria Elettrica Elettronica e dei Sistemi Università di Catania Indice 1 Percezione delle Immagini................................

Dettagli

Grafica Digitale. Concetti di base della computer grafica. Oliviero Neglia

Grafica Digitale. Concetti di base della computer grafica. Oliviero Neglia Grafica Digitale Concetti di base della computer grafica Oliviero Neglia Per grafica digitale intendiamo quell'insieme di processi che ci permettono di creare, modificare e visualizzare immagini attraverso

Dettagli

ANALISI POST-GENOMICHE TRASCRITTOMA: CONTENUTO DI RNA DI UNA CELLULA.

ANALISI POST-GENOMICHE TRASCRITTOMA: CONTENUTO DI RNA DI UNA CELLULA. TECNICHE PER L ANALISI DELL ESPRESSIONE GENICA RT-PCR REAL TIME PCR NORTHERN BLOTTING ANALISI POST-GENOMICHE Conoscere la sequenza genomica di un organismo non è che l inizio di una serie di esperimenti

Dettagli

Imaging. Informatica. Prof. Pierpaolo Vittorini pierpaolo.vittorini@univaq.it

Imaging. Informatica. Prof. Pierpaolo Vittorini pierpaolo.vittorini@univaq.it pierpaolo.vittorini@univaq.it Università degli Studi dell Aquila Dip.to di Medicina Interna, Sanità Pubblica, Scienze della Vita e dell Ambiente Codifica di segnali I segnali provenienti da un apparato

Dettagli

Misure di durezza. Caratteristiche dei durometri automatici

Misure di durezza. Caratteristiche dei durometri automatici Misure di durezza La misura della durezza relativa a gomma e plastica è una misura di rigidità ottenuta tramite un test di penetrazione. La durezza viene calcolata in base all affondamento di un penetratore

Dettagli

LEGA ITALIANA PER LA LOTTA CONTRO I TUMORI

LEGA ITALIANA PER LA LOTTA CONTRO I TUMORI LEGA ITALIANA PER LA LOTTA CONTRO I TUMORI Il Consiglio Direttivo Nazionale LILT, nella seduta del 19 marzo 2015, ha formalmente approvato la documentazione relativa ai lavori della Commissione tecnico-scientifica

Dettagli

CLASSIFICAZIONE AUTOMATICA DI IMMAGINI ENDOSCOPICHE DI ESOFAGO DI BARRETT

CLASSIFICAZIONE AUTOMATICA DI IMMAGINI ENDOSCOPICHE DI ESOFAGO DI BARRETT UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI PADOVA FACOLTA DI INGEGNERIA LAUREA TRIENNALE IN INGEGNERIA BIOMEDICA CLASSIFICAZIONE AUTOMATICA DI IMMAGINI ENDOSCOPICHE DI ESOFAGO DI BARRETT RELATORE: PROF. ENRICO GRISAN CORRELATORE:DOTT.SSA

Dettagli

Un workflow lineare per maggiori produttività e rapidità. DirectView Classic CR System

Un workflow lineare per maggiori produttività e rapidità. DirectView Classic CR System Un workflow lineare per maggiori produttività e rapidità DirectView Classic CR System DirectView Classic CR System Migliore workflow e impulso alla produttività con sistemi CR compatti, a cassetta singola

Dettagli

Gentile signora, Carlo Lusenti

Gentile signora, Carlo Lusenti Gentile signora, I programmi di screening per la prevenzione e la diagnosi precoce dei tumori della mammella e del collo dell utero sono in corso nella nostra regione dal 1996, rappresentando un elemento

Dettagli

Lez.8 - Multimedia. Prof. Giovanni Mettivier

Lez.8 - Multimedia. Prof. Giovanni Mettivier Lez.8 - Multimedia Prof. Giovanni Mettivier Dott. Giovanni Mettivier, PhD Dipartimento Scienze Fisiche Università di Napoli Federico II Compl. Univ. Monte S.Angelo Via Cintia, I-80126, Napoli mettivier@na.infn.it

Dettagli

PROGETTO CLUSTER INTELLIGENZA D AMBIENTE: Tecnologie ed Applicazioni

PROGETTO CLUSTER INTELLIGENZA D AMBIENTE: Tecnologie ed Applicazioni PROGETTO CLUSTER INTELLIGENZA D AMBIENTE: Tecnologie ed Applicazioni FASE 1: Definizione del Piano di Formazione di massima per i quattro filoni tecnologici individuati Di seguito vengono proposti i piani

Dettagli

Bando PMI: Miniaturised Multiparameter ASTRALAB. Roma - ASI, 14 Marzo 2014

Bando PMI: Miniaturised Multiparameter ASTRALAB. Roma - ASI, 14 Marzo 2014 Bando PMI: Miniaturised Multiparameter Cell Analysis ASTRALAB Roma - ASI, 14 Marzo 2014 ASTRALAB Un innovativo laboratorio in scala per l osservazione e caratterizzazione continuativa di colture biologiche

Dettagli

DIAGNOSTICA FISH SU SEZIONI DI TESSUTO IN PARAFFINA: DALLA METODICA ALLA LETTURA DEI RISULTATI

DIAGNOSTICA FISH SU SEZIONI DI TESSUTO IN PARAFFINA: DALLA METODICA ALLA LETTURA DEI RISULTATI DIAGNOSTICA FISH SU SEZIONI DI TESSUTO IN PARAFFINA: DALLA METODICA ALLA LETTURA DEI RISULTATI C. BOTTA L. VERDUN di CANTOGNO Dipartimento di Scienze Biomediche ed Oncologia Umana, sezione di Anatomia

Dettagli

Proprietá dell immagine digitale

Proprietá dell immagine digitale Capitolo 5 Proprietá dell immagine digitale 5.1 Metrica delle immagini 5.1.1 Distanza Euclidea D E Per una immagine digitale, definita come una matrice bidimensionale, rappresenta una misura quantitativa

Dettagli

1 Premessa... 2. 1.1. A cosa serve il servizio... 2 1.2. Chi usa il servizio... 2

1 Premessa... 2. 1.1. A cosa serve il servizio... 2 1.2. Chi usa il servizio... 2 Indice 1 Premessa... 2 1.1. A cosa serve il servizio... 2 1.2. Chi usa il servizio... 2 2 Accesso al servizio... 3 2.1 Configurazione minima per l utilizzo... 3 2.2 Accesso alla home page del servizio...

Dettagli

GESTIONE CLIENTI. 1 Introduzione. 2 Ricerca Clienti

GESTIONE CLIENTI. 1 Introduzione. 2 Ricerca Clienti GESTIONE CLIENTI 1 Introduzione In questa parte di manuale vedremo come gestire l anagrafica del cliente e il caricamento di liste clienti per la creazione di nuove Customer Base. 2 Ricerca Clienti Cliccando

Dettagli

Sviluppo di una app per Android al fine di gestire una serie di rilievi fotografici nell ambito della sicurezza dei fiumi

Sviluppo di una app per Android al fine di gestire una serie di rilievi fotografici nell ambito della sicurezza dei fiumi 1. Android App Android App Sviluppo di una app per Android al fine di gestire una serie di rilievi fotografici nell ambito della sicurezza dei fiumi Adriano Mancini mancini@dii.univpm.it Si deve sviluppare

Dettagli

WWW.MECDATA.IT P22 P22 : SOFTWARE PER LA PREVENTIVAZIONE. Mecdata Srl www.mecdata.it info@mecdata.it Tel.051.790428

WWW.MECDATA.IT P22 P22 : SOFTWARE PER LA PREVENTIVAZIONE. Mecdata Srl www.mecdata.it info@mecdata.it Tel.051.790428 WWW.MECDATA.IT v.2.7 P22 P22 : SOFTWARE PER LA PREVENTIVAZIONE P22 P22 : SOFTWARE PER LA PREVENTIVAZIONE P22... 2 I valori del preventivo... 3 Header Testata... 3 Materiali M20... 3 Ciclo di Lavoro...

Dettagli

Codifica delle immagini

Codifica delle immagini FONDAMENTI DI INFORMATICA Prof. PIER LUCA MONTESSORO Facoltà di Ingegneria Università degli Studi di Udine Codifica delle immagini 2000 Pier Luca Montessoro (si veda la nota di copyright alla slide n.

Dettagli

Gestione campagne di Marketing per il C.R.M.

Gestione campagne di Marketing per il C.R.M. Caratteristiche principali: Preselezione di nominativi basati scremandoli con opportuni filtri basati su informazioni di rischio provenienti da fonti esterne. Analisi grafica tramite sintetiche distribuzioni

Dettagli

Registratore Dati Umidità / Temperatura

Registratore Dati Umidità / Temperatura Manuale d Istruzioni Registratore Dati Umidità / Temperatura Modello RHT10 Introduzione Congratulazioni per aver acquistato il Registratore di Dati di Umidità Relativa e Temperatura. Questo Registratore

Dettagli

Elaborazioni nel dominio spaziale (1)

Elaborazioni nel dominio spaziale (1) Elaborazione dei Segnali Multimediali a.a. 2009/2010 Elaborazioni nel dominio spaziale (1) L.Verdoliva In questa prima lezione affrontiamo il problema della rappresentazione delle immagini digitali in

Dettagli

TRASFORMATA ASSE MEDIANO (MAT)

TRASFORMATA ASSE MEDIANO (MAT) Capitolo 9 - Trasformate per Immagini Binarie 1 TRASFORMATA ASSE MEDIANO (MAT) L informazione contenuta in un immagine binaria può essere codificata ricorrendo a schemi di rappresentazione più compatti

Dettagli

Elaborazione di Immagini e Suoni / Riconoscimento e Visioni Artificiali 12 c.f.u. Rappresentazione delle informazioni

Elaborazione di Immagini e Suoni / Riconoscimento e Visioni Artificiali 12 c.f.u. Rappresentazione delle informazioni Università degli Studi di Palermo Dipartimento di Ingegneria Informatica Elaborazione di Immagini e Suoni / Riconoscimento e Visioni Artificiali 12 c.f.u. Anno Accademico 2008/2009 Docente: ing. Salvatore

Dettagli

Strumenti e Tecniche di studio in patologia

Strumenti e Tecniche di studio in patologia Strumenti e Tecniche di studio in patologia Gli strumenti della patologia: Microscopia Biologia molecolare Indagini biochimiche Microscopia Ottica citopatologia ed istopatologia citochimica ed istochimica

Dettagli

La stadiazione dei tumori

La stadiazione dei tumori La stadiazione dei tumori Reggio Emilia 2-5 dicembre 2007 Silvia Patriarca Registro tumori Piemonte Cosa è lo stadio di un tumore? E la rappresentazione sintetica dell estensione anatomica del tumore.

Dettagli

Image Engineering: IE-Analyzer Software di analisi integrata per camere digitali (ora disponibile in versione 3.0)

Image Engineering: IE-Analyzer Software di analisi integrata per camere digitali (ora disponibile in versione 3.0) Image Engineering: IE-Analyzer Software di analisi integrata per camere digitali (ora disponibile in versione 3.0) Il nuovo, potente strumento software messo a disposizione dalla Image Engineering GmBh

Dettagli

Sistema di rilevamento automatico e riconoscimento volti. aspetti metodologici e pratici

Sistema di rilevamento automatico e riconoscimento volti. aspetti metodologici e pratici Introduzione Sistema di rilevamento automatico e riconoscimento volti: aspetti metodologici e pratici by Univr https://www.scienze.univr.it 24 novembre 2010 Goal Introduzione Goal Sistemi biometrici Face

Dettagli

Organizzare il proprio lavoro

Organizzare il proprio lavoro Utilizzo di ADOBE PHOTOSHOP ELEMENTS 7 Organizzare il proprio lavoro Inserire le parole chiave Ricercare le immagini 69 Capitolo 5: Applicazione dei tag e organizzazione delle foto Potete usare i tag parole

Dettagli

Test riconoscimento automatico espressioni del volto

Test riconoscimento automatico espressioni del volto Università degli studi di Roma Tor Vergata Test riconoscimento automatico espressioni del volto Preparato per: Giovannella Carlo, Professore Preparato da: Tobia Giani e Alessandro Borelli, Studenti 10

Dettagli

La vita inizia con una cellula. E puo finire a causa di una cellula.

La vita inizia con una cellula. E puo finire a causa di una cellula. La vita inizia con una cellula. E puo finire a causa di una cellula. Soluzioni di Patologia Digitale Omnyx La qualità della cura del cancro inizia a livello cellulare. Con esami patologici avanzati. Il

Dettagli

ESTRAZIONE DI DATI 3D DA IMMAGINI DIGITALI. (Visione 3D)

ESTRAZIONE DI DATI 3D DA IMMAGINI DIGITALI. (Visione 3D) ESTRAZIONE DI DATI 3D DA IMMAGINI DIGITALI () Calcolo delle corrispondenze Affrontiamo il problema centrale della visione stereo, cioè la ricerca automatica di punti corrispondenti tra immagini Chiamiamo

Dettagli

MECODES MECODES. Progettazione integrata e simultanea con MECODES.

MECODES MECODES. Progettazione integrata e simultanea con MECODES. MECODES MECODES sostituisce la metodologia di progettazione tradizionale con un approccio Meccatronico multi-dominio. In questo modo non sono più necessarie numerose rielaborazioni per lo scambio di informazioni

Dettagli

XIII RIUNIONE ANNUALE ASSOCIAZIONE ITALIANA REGISTRI TUMORI - AIRTUM Siracusa, 6/8 Maggio 2009. R. Sunseri 2,N. Romano 2.

XIII RIUNIONE ANNUALE ASSOCIAZIONE ITALIANA REGISTRI TUMORI - AIRTUM Siracusa, 6/8 Maggio 2009. R. Sunseri 2,N. Romano 2. XIII RIUNIONE ANNUALE ASSOCIAZIONE ITALIANA REGISTRI TUMORI - AIRTUM Siracusa, 6/8 Maggio 2009 Sottotipi di carcinoma della mammella identificati con markers immunoistochimici: dati del Registro Tumori

Dettagli

Proliferazione e morte cellulare sono eventi fisiologici

Proliferazione e morte cellulare sono eventi fisiologici MORTE CELLULARE Proliferazione e morte cellulare sono eventi fisiologici Omeostasi tissutale (di tessuti dinamici) Sviluppo embrionale Eliminazione di strutture corporee inutili - Fasi di scultura/rimodellamento

Dettagli

La Diagnostica Radiologica Emergente: Mammografia Digitale

La Diagnostica Radiologica Emergente: Mammografia Digitale Controversie e Innovazioni in Senologia Bari 23-25 Febbraio 2005 HOTEL AMBASCIATORI - BARI La Diagnostica Radiologica Emergente: Mammografia Digitale Marcello Viterbo Studio Radiologico Viterbo - Di Carlo

Dettagli