Esposito, Giuseppina (2025) Imaging biobanks for biomedical research: design and technological applications. [Tesi di dottorato]
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| Tipologia del documento: | Tesi di dottorato |
|---|---|
| Lingua: | English |
| Titolo: | Imaging biobanks for biomedical research: design and technological applications |
| Autori: | Autore Email Esposito, Giuseppina giuseppina.esposito4@unina.it |
| Data: | 10 Febbraio 2025 |
| Numero di pagine: | 117 |
| Istituzione: | Università degli Studi di Napoli Federico II |
| Dipartimento: | Scienze Biomediche Avanzate |
| Dottorato: | Scienze biomorfologiche e chirurgiche |
| Ciclo di dottorato: | 37 |
| Coordinatore del Corso di dottorato: | nome email Cuocolo, Alberto cuocolo@unina.it |
| Tutor: | nome email Cuocolo, Alberto [non definito] |
| Data: | 10 Febbraio 2025 |
| Numero di pagine: | 117 |
| Parole chiave: | biobanks; radiomics; medical imaging; artificial intelligence |
| Settori scientifico-disciplinari del MIUR: | Area 06 - Scienze mediche > MED/36 - Diagnostica per immagini e radioterapia |
| Informazioni aggiuntive: | Ho frequentato il Ciclo 37 (non 36) |
| Depositato il: | 17 Ott 2025 15:45 |
| Ultima modifica: | 12 Ago 2026 05:38 |
| URI: | https://www.fedoa.unina.it/id/eprint/16673 |
Abstract
Biobanks are essential for precision medicine, storing biological samples and associated data. However, managing diverse digital information from various diagnostic domains like genomics and imaging presents a significant challenge due to the need for data integration and standardization. AI offers a promising solution, enabling the analysis of large datasets to identify patterns, correlations, and risk groups, as well as validating imaging biomarkers for improved diagnostics. While digital biobanking initiatives exist, a unified model with standardized protocols is crucial for streamlining operations and fostering collaboration. This PhD thesis explores the role of biobanks and big data in precision, contributes implementable practices for imaging biobanks, particularly in data management and AI applications using secondary data and proves the future potential of biobanks for developing predictive models.
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