Sviluppo di un sistema basato sul machine learning per l’analisi automatica di immagini ultrasonografiche

Questo lavoro di tesi si concentra sull'utilizzo di una rete neurale convoluzionale di nome U-Net per la segmentazione di immagini ultrasonografiche acquisite in B-Mode della vena giugulare interna, al fine di rilevarla per l'estrapolazione di alcuni parametri da parte dei medici. La rete neurale è implementata in Tensorflow e Python. Il testo è suddiviso in quattro capitoli in cui si affronta inizialmente il contesto medico in cui avviene questo lavoro e introducendo le analogie del corpo umano con le reti neurali artificiali. Successivamente si passa all'esplorazione delle reti neurali convoluzionali evidenziandone i principi di funzionamento e affrontando le tematiche principali e significative che conducono questi strumenti ad un risultato ottimale. Infine viene riportata l'implementazione, la descrizione del dataset usato e vengono illustrati diversi esperimenti, i cui risultati mostrano alcune difficoltà, ma che con il giusto metodo si può raggiungere l'obiettivo finale.