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ETD

Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-11112018-181245


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
URN
etd-11112018-181245
Titolo
Sviluppo di modelli deep learning probabilistici per la generazione di immagini medicali
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA BIOMEDICA
Parole chiave
  • ct
  • deep learning
  • generative networks
  • immagini cardiache
  • immagini medicali
  • probabilistic models
  • Tensorflow
  • tomografia computerizzata
Data inizio appello
07/12/2018
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
07/12/2088
Riassunto (Inglese)
Riassunto (Italiano)
È stato sviluppato un variational autoencoder convolutivo per la generazione di immagini cardiache di tomografia computerizzata. È stato utilizzato il linguaggio di programmazione python e le librerie Tensorflow ed Edward. Sono stati esplorati i modelli latenti delle immagini, in particolare di coppie di immagini che differiscono solo per la presenza del mezzo di contrasto. Si suggeriscono delle applicazioni di queste reti e dei modelli stessi, oltre che ad algoritmi di riduzione della dimensionalità per scopi di classificazione e clustering.
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