Tesi etd-09122024-152715 |
Link copiato negli appunti
Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
URN
etd-09122024-152715
Titolo
Convolutional Deep Learning for multimodal classification of abnormal electrical brain activity
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DATA ENGINEERING
Relatori
.
relatore Prof. Cimino, Mario Giovanni Cosimo Antonio
correlatore Dott. Parola, Marco
correlatore Dott. Parola, Marco
Parole chiave
- brain activity
- brain seizures
- cnn
- deep learning
- eeg
- electroencephalograms
- elettroencefalogrammi
- epilepsy
- epilessia
- patologie cerebrali
Data inizio appello
07/10/2024
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
07/10/2027
Riassunto (Inglese)
Riassunto (Italiano)
Using medical image data, this thesis will focus on the adoption of deep learning models for harmful brain activity classification. In particular, a detection and classification of anomalies related to electroencephalograms (EEGs) will be performed. Convolutional neural networks (CNNs) will be trained and fine-tuned on a dataset provided by a medical centre, with the aim of improving the identification of pathological brain patterns and contributing to faster and more accurate diagnoses.
File
| Nome file | Dimensione |
|---|---|
La tesi non è consultabile. |
|