Year: 2021
Type: dissertation
Abstract: Questa tesi di laurea compie uno studio sull' utilizzo di reti neurali convoluzionali per la diagnosi di covid-19 attraverso l' utilizzo di radiografie. \nDopo 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. \n \nVerrà poi costruita e allenata una rete from scratch da confrontare a quella usata nel tentativo di coglierne similarità e differenze. \nIn 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.).
Author: Ventura, Daniele
Language: Italian
Topic: COVID-19 diagnosis using AI
Subfield: Radiology, Nuclear Medicine and Imaging
Field: Medicine
Domain: Health Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W6997426766