Progetti

Il nostro obiettivo è quello di migliorare ed ampliare l’applicazione delle reti neurali in ambito biomedico e diagnostico, concentrandoci sulla realizzazione di algoritmi per la creazione di una famiglia di reti neurali che a partire da un'immagine, o da una serie di immagini, siano in grado di individuare mediante geometrie, colori, pattern, ecc. anomalie di vario genere in modo tale che sia possibile un check-up preliminare prima di arrivare dal medico.

La diagnostica per immagini è un'attività essenziale nell’ambito della diagnostica in generale, nella prevenzione e nella ricerca. Le immagini, siano esse banali fotografie fatte con uno smartphone o complessi risultati di esami specifici, presentano una grande quantità di informazioni che difficilmente possono essere colte nel loro insieme se non evidenziate a sufficienza. Oggi l'intelligenza artificiale, utilizzando alcune delle tecnologie più innovative attualmente esistenti, può rispondere alla necessità di rilevare e quindi evidenziare potenziali segnali che difficilmente risaltano all'occhio umano, ma che potrebbero consentire la diagnosi precoce anche di patologie potenzialmente letali.

I campi applicativi di queste tecnologie possono in seguito essere estesi a molti altri ambiti. Ci proponiamo, in una fase successiva, di sviluppare ulteriori applicazioni di queste tecnologie sia nello stesso campo biomedico che nei campi di automazione e robotizzazione oltre che nel mondo della computer grafica.

Neutrone

Una implementazione degli algoritmi necessari alla creazione di una rete neurale “Semplificata”. Semplificata non nella potenza, quanto nella creazione, impostazione, gestione, integrazione ed utilizzo.

Abbiamo individuato 3 progetti chiave per raggiungere questo obiettivo:

Photometria

Un pool di algoritmi uniti in un primo strumento atto a estrapolare informazioni da immagini, elaborando in tempo reale le geometrie, i pattern ripetitivi e non, le features note, ecc. e la loro variazione nel tempo e nello spazio.

Kromo

Un ulteriore pool di algoritmi uniti in un secondo strumento atto a identificare informazioni da immagini, in questo caso elaborando in tempo reale i colori, sia in valore assoluto che relativo agli altri presenti nell’immagine stessa e la loro variazione nel tempo e nello spazio.

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