banca dati delle tesi e dissertazioni accademiche elettroniche
| Tipo di tesi | Tesi di laurea magistrale | ||||||||||||||||||||||||||||||
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| Autore | GIOVANETTI, ANITA | ||||||||||||||||||||||||||||||
| URN | etd-01152021-113859 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo | Analisi e sperimentazione di tecniche per la classificazione di immagini di lesioni cutanee mediante reti neurali convolutive per l'identificazione di melanomi | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo in inglese | |||||||||||||||||||||||||||||||
| Struttura | Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari" | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Corso di studi | Ingegneria Informatica (D.M.270/04) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Commissione |
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| Parole chiave |
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| Data inizio appello | 2021-02-09 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Disponibilità | Accesso limitato: si può decidere quali file della tesi rendere accessibili. Disponibilità mixed (scegli questa opzione se vuoi rendere inaccessibili tutti i file della tesi o parte di essi) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Data di rilascio | 2061-02-09 | ||||||||||||||||||||||||||||||
Riassunto analitico
A fronte di un aumento della patologia cutanea tumorale e, in specie, del melanoma, si assiste oggigiorno alla continua ricerca di sviluppo di metodiche diagnostiche non invasive, al fine di giungere quanto prima ad una diagnosi precoce, utile al trattamento efficace e tempestivo dei pazienti che può risultare determinante, nei casi più gravi, a salvare loro la vita. Questo lavoro di tesi si focalizza sulla progettazione di tecniche di Deep Learning per la classificazione di immagini dermoscopiche rappresentanti lesioni cutanee. Per raggiungere tale obiettivo, sono stati implementati diversi modelli di rete neurale convolutiva, tra i quali prevalgono i modelli EfficientNet. |
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| Abstract | |||||||||||||||||||||||||||||||
| File |
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