3 research outputs found
Fashion Compatibility Prediction Using Ensemble Learning
Fashion is important both financially and for self-expression. There are many tasks in the fashion domain which can be addressed with artificial intelligence. The task of fashion compatibility prediction is to determine how well a set of items work together to form an outfit. Two main tasks are typically used to evaluate the performance of a fashion compatibility prediction model â Outfit Compatibility Prediction and Fill in the Blank.
In this work, a compatibility prediction model, which is based on the graph autoencoder, is evaluated. This same model is then used in a homogeneous ensemble learning approach, proposed to improve the compatibility prediction performance. This ensemble learning approach does not outperform the baseline. Finally, several potential approaches are introduced which may be of interest to future researchers
Unveiling healthcare data archiving: Exploring the role of artificial intelligence in medical image analysis
Gli archivi sanitari digitali possono essere considerati dei moderni database progettati per immagazzinare e gestire ingenti quantitaÌ di informazioni mediche, dalle cartelle cliniche dei pazienti, a studi clinici fino alle immagini mediche e a dati genomici. I dati strutturati e non strutturati che compongono gli archivi sanitari sono oggetto di scrupolose e rigorose procedure di validazione per garantire accuratezza, affidabilitaÌ e standardizzazione a fini clinici e di ricerca.
Nel contesto di un settore sanitario in continua e rapida evoluzione, lâintelligenza artificiale (IA) si propone come una forza trasformativa, capace di riformare gli archivi sanitari digitali migliorando la gestione, lâanalisi e il recupero di vasti set di dati clinici, al fine di ottenere decisioni cliniche piuÌ informate e ripetibili, interventi tempestivi e risultati migliorati per i pazienti.
Tra i diversi dati archiviati, la gestione e lâanalisi delle immagini mediche in archivi digitali presentano numerose sfide dovute allâeterogeneitaÌ dei dati, alla variabilitaÌ della qualitaÌ delle immagini, noncheÌ alla mancanza di annotazioni. Lâimpiego di soluzioni basate sullâIA puoÌ aiutare a risolvere efficacemente queste problematiche, migliorando lâaccuratezza dellâanalisi delle immagini, standardizzando la qualitaÌ dei dati e facilitando la generazione di annotazioni dettagliate.
Questa tesi ha lo scopo di utilizzare algoritmi di IA per lâanalisi di immagini mediche depositate in archivi sanitari digitali. Il presente lavoro propone di indagare varie tecniche di imaging medico, ognuna delle quali eÌ caratterizzata da uno specifico dominio di applicazione e presenta quindi un insieme unico di sfide, requisiti e potenziali esiti. In particolare, in questo lavoro di tesi saraÌ oggetto di approfondimento lâassistenza diagnostica degli algoritmi di IA per tre diverse tecniche di imaging, in specifici scenari clinici:
i) Immagini endoscopiche ottenute durante esami di laringoscopia; cioÌ include unâesplorazione approfondita di tecniche come la detection di keypoints per la stima della motilitaÌ delle corde vocali e la segmentazione di tumori del tratto aerodigestivo superiore;
ii) Immagini di risonanza magnetica per la segmentazione dei dischi intervertebrali, per la diagnosi e il trattamento di malattie spinali, cosiÌ come per lo svolgimento di interventi chirurgici guidati da immagini;
iii) Immagini ecografiche in ambito reumatologico, per la valutazione della sindrome del tunnel carpale attraverso la segmentazione del nervo mediano.
Le metodologie esposte in questo lavoro evidenziano lâefficacia degli algoritmi di IA nellâanalizzare immagini mediche archiviate. I progressi metodologici ottenuti sottolineano il notevole potenziale dellâIA nel rivelare informazioni implicitamente presenti negli archivi sanitari digitali