Analisi comparativa degli algoritmi DAS e SLSC per la ricostruzione di immagini diagnostiche ad onde millimetriche

L’elevata incidenza epidemiologica del carcinoma mammario ha spinto la comunità scientifica, negli ultimi due decenni, a intensificare la ricerca verso nuove metodiche di screening che garantiscano elevati standard di sicurezza, ripetibilità ed efficacia diagnostica. In questo contesto, il presente lavoro di tesi indaga le potenzialità delle tecnologie emergenti di Microwave Imaging (MWI), che sfruttano le proprietà di penetrazione nei tessuti biologici delle microonde e delle onde millimetriche per la rilevazione precoce di lesioni neoplastiche, offrendo un’alternativa non ionizzante alle tecniche tradizionali. Nello specifico, l'elaborato propone un’analisi comparativa tra due algoritmi di beamforming: il Delay-and-Sum (DAS) e lo Short-Lag Spatial Coherence (SLSC). Lo studio è stato condotto su scenari numerici realizzati in ambiente Ansys HFSS, simulando un array lineare di 28 antenne operante nella banda millimetrica 26.5-40 GHz. I risultati ottenuti evidenziano una complementarità tra i due approcci: se da un lato il DAS preserva una migliore fedeltà morfologica e geometrica in condizioni ideali, l’SLSC si è dimostrato spesso superiore nel contrasto e negli scenari critici. L'approccio basato sulla coerenza spaziale ha infatti permesso di isolare bersagli deboli e profondi altrimenti mascherati dall'attenuazione, dimostrando inoltre una buona capacità di reiezione del rumore incoerente. Infine, viene presentata una validazione preliminare su dati complessi forniti dall’Università di Napoli Parthenope nell'ambito del progetto nazionale PRIN. In tale scenario, gli algoritmi di ricostruzione implementati sono stati adattati alle Matrici di Scattering simulate, verificando l'efficacia delle tecniche DAS e SLSC all'interno di un framework multimodale (Microonde + Ultrasuoni). Tale attività costituisce il punto di partenza propedeutico all'integrazione di algoritmi basati sulle reti neurali, 3 finalizzati alla generazione di matrici di background relative a tessuti sani (prive di tumore) da utilizzare per la fase sottrattiva di calibrazione.