X-ray per la diagnosi di Covid19 con Deep Convolutional Neural Network

Questa tesi di laurea compie uno studio sull' utilizzo di reti neurali convoluzionali per la diagnosi di covid-19 attraverso l' utilizzo di radiografie. Dopo una breve introduzione sul deep learning, sul funzionamento delle reti convoluzionali e del loro attuale impiego in ambito medico verrà progettato e implementato un modello basato sull' architettura ResNet50 e adattato per renderlo maggiormente funzionale al task di binary classification proposto, questo semplice modello viene poi allenato e testato sul dataset più esteso ed aggiornato esistente e infine confrontato con lo stato dell' arte delle reti che affrontano lo stesso problema in letteratura. Verrà poi costruita e allenata una rete from scratch da confrontare a quella usata nel tentativo di coglierne similarità e differenze. In ultima istanza viene condotta un' analisi dell' approccio usato evidenziandone le ragioni d'essere (dalle reti convoluzionali all' explainability dei risultati) e i problemi derivati (quantità di dati limitata, bias etc.).