Questo documento intende fornire i risultati ottenuti sulle tecniche di "change detection" utilizzate per analizzare e classificare immagini biomediche per la diagnostica precoce di malattie neurodegenerative. Per tecniche di "change detection" si intende il processo di identificazione dei cambiamenti di un cluster o di un fenomeno, che avvengono in un particolare intervallo temporale. E' di fondamentale importanza nelle analisi di "change detection" effettuate in questo contesto, valutare il cambiamento di cluster di immagini osservato mediante l'analisi dei dati rilevati da tomografia a emissione di positroni o PET corrisponda a un cambiamento di risposta spettrale radiometrica, e che questo cambiamento spettrale sia sensibilmente più rilevante rispetto ai cambiamenti dovuti ad altri fattori, quali: le condizioni a contorno al momento delle acquisizioni, posizionamenti e/o proiezioni non congruenti, differenze nelle condizioni di acquisizione dei dati rilevati

Report sui risultati della applicazione delle tecniche scelte sul problema del controllo degli effetti del farmaco

Mauro Mazzei
2020

Abstract

Questo documento intende fornire i risultati ottenuti sulle tecniche di "change detection" utilizzate per analizzare e classificare immagini biomediche per la diagnostica precoce di malattie neurodegenerative. Per tecniche di "change detection" si intende il processo di identificazione dei cambiamenti di un cluster o di un fenomeno, che avvengono in un particolare intervallo temporale. E' di fondamentale importanza nelle analisi di "change detection" effettuate in questo contesto, valutare il cambiamento di cluster di immagini osservato mediante l'analisi dei dati rilevati da tomografia a emissione di positroni o PET corrisponda a un cambiamento di risposta spettrale radiometrica, e che questo cambiamento spettrale sia sensibilmente più rilevante rispetto ai cambiamenti dovuti ad altri fattori, quali: le condizioni a contorno al momento delle acquisizioni, posizionamenti e/o proiezioni non congruenti, differenze nelle condizioni di acquisizione dei dati rilevati
2020
Istituto di Analisi dei Sistemi ed Informatica ''Antonio Ruberti'' - IASI
Machine learning
change detection
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14243/407186
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