Le tesi attualmente disponibili sono elencate qui di seguito.
Se interessati mandare una email a p.zaffino@unicz.it
(pagina aggiornata al 28 maggio 2024)
- Conversione MR in CT sintetica senza immagine ground truth:
Modificare un metodologia già esistente di image2image translation per eseguire il training del modello di deep learning senza la necessità di avere l’immagine ground truth.
È richiesta la conoscenza di bash (base) e python. - Slicer Arduino:
Estendere e migliorare la connessione tra 3D Slicer e Arduino, partendo dal progetto già presente su github.
È richiesta la conoscenza di git e python. - Slicer Mesh Comparison:
Estendere e migliorare il modulo 3D Slicer per la quantificazione delle differenze volumetriche tra mesh acquisite pre e post intervento chirurgico.
Il modulo è attualmente disponibile su github.
È richiesta la conoscenza di git e python. - Slicer Breast Reconstruction:
Estendere e implementare nuove funzionalità nel modulo 3D Slicer BreatReconstruction. Il modulo è attualmente disponibile su github.
Il progetto è in collaborazione con il “Laboratory for Percutaneous Surgery”, Queen’s University, Canada.
È richiesta una notevole conoscenza di git, python e dell’inglese, visto che è in collaborazione con colleghi esteri.