Rella, Emanuela
(2022)
Generazione di dati sintetici di risonanza magnetica cerebrale.
[Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in
Ingegneria biomedica [L-DM270] - Cesena, Documento full-text non disponibile
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Abstract
L’applicazione degli algoritmi di Intelligenza Artificiale (AI) al settore dell’imaging medico potrebbe apportare numerosi miglioramenti alla qualità delle cure erogate ai pazienti. Tuttavia, per poterla mettere a frutto si devono ancora superare alcuni limiti legati alla necessità di grandi quantità di immagini acquisite su pazienti reali, utili nell’addestramento degli stessi algoritmi. Il principale limite è costituito dalle norme che tutelano la privacy di dati sensibili, tra cui sono incluse le immagini mediche.
La generazione di grandi dataset di immagini sintetiche, ottenute con algoritmi di Deep Learning (DL), sembra essere la soluzione a questi problemi.
Abstract
L’applicazione degli algoritmi di Intelligenza Artificiale (AI) al settore dell’imaging medico potrebbe apportare numerosi miglioramenti alla qualità delle cure erogate ai pazienti. Tuttavia, per poterla mettere a frutto si devono ancora superare alcuni limiti legati alla necessità di grandi quantità di immagini acquisite su pazienti reali, utili nell’addestramento degli stessi algoritmi. Il principale limite è costituito dalle norme che tutelano la privacy di dati sensibili, tra cui sono incluse le immagini mediche.
La generazione di grandi dataset di immagini sintetiche, ottenute con algoritmi di Deep Learning (DL), sembra essere la soluzione a questi problemi.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Rella, Emanuela
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Immagini sintetiche,Risonanza Magnetica Cerebrale,Intelligenza Artificiale,Deep Learning,Reti GAN (Generative Adversarial Network)
Data di discussione della Tesi
30 Settembre 2022
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Rella, Emanuela
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Immagini sintetiche,Risonanza Magnetica Cerebrale,Intelligenza Artificiale,Deep Learning,Reti GAN (Generative Adversarial Network)
Data di discussione della Tesi
30 Settembre 2022
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