Riassunto analitico
Oggigiorno i dati multimediali provengono da ogni attività umana con fonti molto eterogenee che vanno dalle interazioni on-line ai sensori IoT; queste informazioni possono essere utilizzate per migliorare in modo proattivo la vita umana in campi molto diversi dall'intrattenimento all'assistenza sanitaria.
La prima parte di questo lavoro tratta dati psicofisiologici come l'elettroencefalografia (EEG) provenienti da un'interfaccia cervello-computer: utilizzando come ambiente di ricerca i mondi virtuali come quelli di un videogioco vogliamo studiare con metodo scientifico gli stati emotivi e l’esperienza utente per valutare oggettivamente le strategie di progettazione dei livelli di gioco, proponendo un approccio pratico che sia anche estendibile ad altre attività di valutazione. Viene fornita una progettazione formale ed il relativo sviluppo pratico di due livelli per il videogioco di ruolo "Neverwinter Nights 2" con l'obiettivo di manipolare emozioni e stati affettivi e presentando i risultati provenienti da metodi di apprendimento automatico e da questionari.
La seconda parte di questo lavoro introduce l'analisi di immagini mediche dermoscopiche al fine di ottenere sistemi diagnostici proattivi che possano discriminare una semplice lesione cutanea dal melanoma, una delle forme più mortali di cancro della pelle: vengono presentate delle pipeline di analisi per la rilevazione delle lesioni cutanee che sfruttino sia le tecniche standard visione artificiale sia metodi di apprendimento automatico.
Per costruire un archivio di features visive che servano come dati di ground-truth, viene illustrata la progettazione di una libreria digitale integrata che memorizzi e gestisca le annotazioni manuali ed i meta-dati derivanti (contorni, pattern, intersezioni, colori) provenienti da un tool sviluppato per dispositivi mobili in base ai principi di usabilità: in tal modo potrà essere utilizzato da medici esperti del dominio ma non necessariamente della tecnologia per produrre annotazioni mediche di alta qualità.
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Abstract
Nowadays multimedia data spreads from every human activity with very heterogeneous sources ranging from on-line interactions to IoT sensors; this information can be used to proactively improve human life in very different fields from entertainment to healthcare.
The first part of this work deals with psychophysiological data like electroencephalography (EEG) coming from a Brain-Computer Interface: by using virtual environments like a videogame as research field, we want to investigate with scientific methods the emotional states and the player experience, proposing a practical approach to objectively evaluate level design strategies that is also extensible to other evaluation tasks. We provide the formal design and the practical development of two game levels for the role-playing videogame “Neverwinter Nights 2” with the aim to manipulate emotions and affective states and to present results coming from machine learning methods and questionnaires.
The second part of this work introduces the analysis of medical dermoscopic images with the aim of obtaining a proactive diagnostic systems that can discriminate a simple skin lesion from the melanoma, one of the deadliest form of skin cancers: skin lesion detection pipelines are introduced by exploiting both standard computer vision techniques and machine learning methods. To build a ground-truth repository of visual features, we propose the design of an integrated digital library that stores and manages manual annotations and derived meta-data (contours, patterns, intersections, colors), coming from a mobile tool developed following usability principles that will be used by physicians non-IT experts to produce high-quality medical annotations.
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