Machine Learning in Applicazione alla Prevenzione del Morbo di Alzheimer
Contribuinte(s) |
Cuppini, Cristiano |
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Data(s) |
30/09/2022
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Resumo |
Il morbo di Alzheimer è ancora una malattia incurabile. Negli ultimi anni l'aumento progressivo dell'aspettativa di vita ha contribuito a un'insorgenza maggiore di questa patologia, specialmente negli stati con l'età media più alta, tra cui l'Italia. La prevenzione risulta una delle poche vie con cui è possibile arginarne lo sviluppo, ed in questo testo vengono analizzate le potenzialità di alcune tecniche di Machine Learning atte alla creazione di modelli di supporto diagnostico per Alzheimer. Dopo un'opportuna introduzione al morbo di Alzheimer ed al funzionamento generale del Machine Learning, vengono presentate e approfondite due delle tecniche più promettenti per la diagnosi di patologie neurologiche, ovvero la Support Vector Machine (macchina a supporto vettoriale, SVM) e la Convolutional Neural Network (rete neurale convoluzionale, CNN), con annessi risultati, punti di forza e principali debolezze. La conclusione verterà sul possibile futuro delle intelligenze artificiali, con particolare attenzione all'ambito sanitario, e verranno discusse le principali difficoltà nelle quali queste incombono prima di essere commercializzate, insieme a plausibili soluzioni. |
Formato |
application/pdf |
Identificador |
http://amslaurea.unibo.it/26638/1/TESI.pdf Rossi, Nicolas (2022) Machine Learning in Applicazione alla Prevenzione del Morbo di Alzheimer. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria biomedica [L-DM270] - Cesena <http://amslaurea.unibo.it/view/cds/CDS9082/>, Documento ad accesso riservato. |
Idioma(s) |
it |
Publicador |
Alma Mater Studiorum - Università di Bologna |
Relação |
http://amslaurea.unibo.it/26638/ |
Direitos |
Free to read |
Palavras-Chave | #alzheimer,machine learning,ML,support vector machine,SVM,convolutional neural network,CNN #Ingegneria biomedica [L-DM270] - Cesena |
Tipo |
PeerReviewed info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |