Sessione 1

20/06/2024 dalle 18:10 alle 19:10 (1:00h) Aula Amber 5+6

Interventi:

• La radiomica potrebbe non essere sempre efficace nel predire la natura benigna o maligna di microcalcificazioni R4a. Analisi di 168 lesioni utilizzando l'esame istologico come standard

  dalle 18:10 alle 18:20 (10m)

  Relatore Nicole BRUNETTI - Genova (GE)
• Prestazioni In Situ Di Un Sistema DL Integrato A PACS E Unità Mammografiche Vendor Neutral Per Classificare La Densità Mammaria In Mammografie E DBT Sintetiche

  dalle 18:20 alle 18:30 (10m)

  Relatore Christian SALVATORE - Pavia (PV)
• Biopsia liquida e Radiomica per l’individuazione di nuovi biomarkers prognostici nel tumore della mammella: esperienza preliminare

  dalle 18:30 alle 18:40 (10m)

  Relatore Pasquale Maria PARRELLA - Napoli (NA)
• Predizione preoperatoria di metastasi linfonodali ascellari da carcinoma mammario utilizzando il machine learning applicato all’ecografia: uno studio multicentrico

  dalle 18:40 alle 18:50 (10m)

  Relatore Martina CARUSO - Napoli (NA)
• Un approccio di machine-learning per la classificazione delle lesioni benigne e maligne della mammella: il contributo della sonoelastografia shear-wave alle immagini ecografiche in b-mode

  dalle 18:50 alle 19:00 (10m)

  Relatore Ludovica Rita LA ROCCA - Napoli (NA)
• Predizione della risposta del carcinoma mammario alla terapia medica neoadiuvante (NAT): impiego di un modello di machine learning (ML) basato su features radiomiche estratte dalla risonanza magnetica

  dalle 19:00 alle 19:10 (10m)

  Relatore Paola NARDI - Rozzano (MI)