This thesis explores the wide range of applications of signal processing techniques, in particular Fourier Transforms and Wavelets, in the medical context. Modern diagnostic and medical imaging technologies require sophisticated methods for analyzing and manipulating biological signals and medical images to improve the accuracy of diagnoses and image quality.

La presente tesi esplora l'ampia gamma di applicazioni delle tecniche di elaborazione del segnale, in particolare le Trasformate di Fourier e le Wavelet, nel contesto medico. Le moderne tecnologie di diagnosi e imaging medico richiedono metodi sofisticati per l'analisi e la manipolazione dei segnali biologici e delle immagini mediche, allo scopo di migliorare la precisione delle diagnosi e la qualità delle immagini.

TECNICHE DI ELABORAZIONE DEL SEGNALE PER APPLICAZIONI MEDICALI INNOVATIVE

DIVINCENZO, RUGGERO
2022/2023

Abstract

This thesis explores the wide range of applications of signal processing techniques, in particular Fourier Transforms and Wavelets, in the medical context. Modern diagnostic and medical imaging technologies require sophisticated methods for analyzing and manipulating biological signals and medical images to improve the accuracy of diagnoses and image quality.
2022
SIGNAL PROCESSING TECHNIQUES FOR INNOVATIVE MEDICAL APPLICATIONS
La presente tesi esplora l'ampia gamma di applicazioni delle tecniche di elaborazione del segnale, in particolare le Trasformate di Fourier e le Wavelet, nel contesto medico. Le moderne tecnologie di diagnosi e imaging medico richiedono metodi sofisticati per l'analisi e la manipolazione dei segnali biologici e delle immagini mediche, allo scopo di migliorare la precisione delle diagnosi e la qualità delle immagini.
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
TESI Ruggero Divincenzo_compressed.pdf

File consultabile da postazioni biblioteca

Descrizione: La presente tesi esplora l'ampia gamma di applicazioni delle tecniche di elaborazione del segnale, in particolare le Trasformate di Fourier e le Wavelet, nel contesto medico.
Dimensione 2.98 MB
Formato Adobe PDF
2.98 MB Adobe PDF

I documenti in UNITESI sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14253/65852