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Progetti

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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.

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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.

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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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