printf("Nome Squadra"); Team - NeoTon
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Il documento discute l'implementazione dell'intelligenza artificiale e dell'elaborazione delle immagini nella dermatologia, evidenziando i metodi CNN avanzati e le loro sfide, come la necessità di tuning e le limitazioni della visione 'black box'. Viene menzionato il dataset HAM10000, utilizzato per addestrare modelli di classificazione, con risultati di accuratezza intorno all'80%. Infine, si accenna alla creazione di un'interfaccia grafica basata su Amazon Web Services per consentire il miglioramento continuo dell'algoritmo attraverso l'apprendimento delle immagini e delle diagnosi caricate.
printf("Nome Squadra"); Team - NeoTon
- 1. NeoTon implementazione di IA e image processing in dermatologia
- 2. Il problema Pratica clinica Diagnosi basate esclusivamente sull’esperienza dei dermatologi Fonte: “Linee Guida in Dermoscopia”, Chimenti et al., Università degli Studi di Roma Tor Vergata
- 3. Metodi CNN allo stato dell’arte (DenseNet) Pro: autonomia Contro: visione “black box” Algoritmo “from scratch” Pro: feature osservabili Contro: necessita di un tuning più laborioso
- 4. Il dataset Tschandl, P. et al. The HAM10000 dataset, a large collection of multi-source dermatoscopic images of common pigmented skin lesions. Sci. Data 5:180161 doi: 10.1038/sdata.2018.161 (2018)
- 6. 5h 40min x 30 epoch = 170 ore = 7 giorni!!! “Ci devo pensare, ritornate fra sette milioni di anni”
- 7. Problema!! Convoluzione Accuratezza raggiunta: 80% circa Loss: 0.53 circa
- 8. Curve di apprendimento (con overfitting)
- 11. odkf Feature selection Una caratteristica identica per tutte le istanze non è rilevante ai fini del classificamento Fisher ratio Feature selection: feed-forward
- 13. Accuracy Sensitivity Specificity N° features N° layer
- 16. Obiettivi futuri GUI Interfaccia grafica Amazon Web Service Creazione e distribuzione di un’app con cloud computing di Amazon Continuous learning L’algoritmo viene migliorato sempre di più grazie alla possibilità di caricare immagini e diagnosi