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Approcci di Machine Learning per la classificazione di immagini dermoscopiche

Approcci di Machine Learning per la classificazione di immagini dermoscopiche

Il cancro della pelle è uno dei tumori più comuni al mondo con un alto tasso di mortalità. L'identificazione e la diagnosi precoce delle lesioni cutanee è essenziale per determinare il trattamento migliore per il paziente e per aumentare il tasso di sopravvivenza nel caso di lesioni cancerose. La diagnosi di questa malattia viene condotta manualmente da dermatologi più o meno esperti, ma si rivela lunga e difficile. Per superare questi problemi e supportare i dermatologi, sono stati sviluppati approcci di machine-learning e deep-learning per rendere questa procedura molto più semplice, veloce e accurata.

Approcci di Machine Learning per la classificazione di immagini dermoscopiche

Fabrizio Frezza, Carmen Cantisani, Flavia Grignaffini, Maurizio Troiano, Lorenzo Piazzo

Fabrizio Frezza ha conseguito la Laurea in Ingegneria elettronica (con lode) nel 1986 e il Dottorato di ricerca in Elettromagnetismo applicato e Scienze elettrofisiche nel 1991 presso l’Università di Roma “La Sapienza”.
Nel 1986 è iniziata la sua attività presso il Dipartimento di Elettronica dell’Università di Roma “La Sapienza”, dove è stato Ricercatore di Campi elettromagnetici dal 1990 al 1998, Professore incaricato dal 1994 al 1998, Professore associato dal 1998 al 2004, Professore ordinario dal 2005.
La sua attività di ricerca ha riguardato guide d’onda, antenne e risonatori elettromagnetici; metodi matematici e numerici, scattering elettromagnetico, ottica, propagazione elettromagnetica libera, riscaldamento di plasmi termonucleari, materiali anisotropi, materiali artificiali e metamateriali, plasmonica, applicazioni biomediche, applicazioni ai beni culturali e ambientali, applicazioni dell’intelligenza artificiale al rilevamento e alla diagnostica, applicazioni della risonanza magnetica, linee di trasmissione elettriche, compatibilità elettromagnetica, spettroscopia, applicazioni al terahertz, trasferimento tecnologico, storia della scienza e della tecnologia.
Fabrizio Frezza è Member della Sigma Xi e Senior Member dell’IEEE, dell’OSA e dell’URSI. Fa parte inoltre dell’Associazione Quadrato della Radio.


  H3 (pav. 6H.03)
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Dati aggiornati il 16/07/2024 - 06.37.06