DEEP LEARNING ED ANALISI DI IMAGE PROCESSING PER IL RICONOSCIMENTO DI OSTEOCONDROMI, OSTEOSARCOMI ED OSTEOBLASTOMI

L’argomento principale di questa tesi è il riconoscimento di tumori, sia benigni che maligni, quali gli osteocondromi, osteosarcomi ed osteoblastomi. Tale argomento può essere utile nel campo medico, specialmente come ausilio per l’ortopedico oncologo nell’ambito della diagnosi medica, per aiutare a svolgere un lavoro migliore e più preciso, colmando possibili errori grazie alle capacità dell’intelligenza artificiale. Analizzando due casi di studio, con la loro diagnosi e le immagini relative a tali pazienti, si può procedere alla costruzione di un modello predittivo, basato su una rete neurale convoluzionale (CNN), utilizzando anche un dataset costituito da esempi di radiografie e TAC, ampliato anche grazie all’uso dei metodi kernel che ne permettono uno smussamento o una nitidezza maggiore.