| Tipo di tesi | Tesi di laurea magistrale | ||||||||||||||||||||||||||||||
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| Autore | DIBIASE, LUCA | ||||||||||||||||||||||||||||||
| URN | etd-06222024-104952 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo | Classificazione dei suoni polmonari patologici relativi alla interstiziopatia polmonare nei pazienti affetti da artrite reumatoide | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Titolo in inglese | |||||||||||||||||||||||||||||||
| Struttura | Dipartimento di Scienze e Metodi dell'Ingegneria | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Corso di studi | Ingegneria gestionale (D.M.270/04) | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Commissione |
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| Parole chiave |
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| Data inizio appello | 2024-07-16 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Disponibilità | Accessibile via web (tutti i file della tesi sono accessibili) | ||||||||||||||||||||||||||||||
Riassunto analitico
Il progetto di tesi mira ad analizzare i suoni patologici polmonari derivanti dalla interstiziopatia polmonare dovuta ad artrite reumatoide, tramite un algoritmo di machine learning per offrire un’alternativa alla tomografia computerizzata, stato dell’arte per ciò che concerne la suddetta patologia ma gravosa per il paziente per via dell’esposizione a radiazioni ionizzati e per il sistema sanitario a causa del costo. |
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Abstract
The project aims on building a deep learning algorithm for classifying lung disease through the use of recorded sound analyzed by support vector machine (SVM) or neural networks (NN). Pipeline will be consisted of denoising technique, time-frequency analysis and transfer learning, data augmentation is going to be involved in order to minimize overfitting and to increase network performance. The goal is to provide an high diagnostic accuracy to allow a support for pathology diagnosis, even for fragile people which may not be subject to high resolution computed tomography (HRCT) nowadays the gold standard for lung disease diagnosis. |
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