Riassunto analitico
L’elaborato ha come obiettivo l’approfondimento di algoritmi di classificazione per analizzare immagini ottenute dalla tecnica di videocapillaroscopia. Questa tecnica è in grado di mostrare in modo molto approfondito le caratteristiche dei capillari dell’uomo, pertanto ha come obiettivo lo studio e l'individuazione delle malattie del microcircolo. Si è visto come, attraverso lo studio di questi capillari, si è in grado di individuare con anticipo quali pazienti potrebbero sviluppare, nel corso degli anni, la sclerosi sistemica. Per supportare la ricerca in ambito medico relativa a questa malattia, negli anni si è cercato di sviluppare degli algoritmi di IA che riescano ad individuare una regola per classificare le immagini dei pazienti come “malati” o “sani”.
Nell’elaborato, quindi, si approfondirà l’argomento delle reti neurali per la classificazione di immagini, si presenterà il dispositivo Jetson Nano spiegandone il funzionamento ed, infine, si esaminerà un caso studio in cui quanto discusso a livello teorico può essere applicato. Il linguaggio di programmazione utilizzato per scrivere l’algoritmo di IA è Python, pertanto si farà una panoramica anche delle librerie utilizzate. Si presenterà il database utilizzato e si mostrerà come questo sia stato diviso in training set e test set per permettere all’algoritmo di apprendere e di classificare sulla base della “regola” individuata ed appresa. Infine si presenteranno vari parametri per indicare la bontà dell’algoritmo e si proporranno dei metodi per migliorare la performance e per implementare correzioni o modifiche in applicazioni future.
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