Overview delle applicazioni di Deep Learning nel campo delle Bioimmagini.
Creazione di una 3D CNN per la classificazione di immagini volumetriche PET F18-FDG dello stadio di demenza nella malattia di Alzheimer (CN, MCI, AD). Studio della variazione delle performance della rete applicando modifiche alla sua architettura ed effetti dell'applicazione di tecniche standard di Data Augmentation.
Applicazione di strumenti di Intelligenza Artificiale Spiegabile (XAI) volti a interpretare localmente la predizione della CNN (applicazione dell'algoritmo "LIME" a immagini volumetriche) e ad ispezionare le operazioni implementate layer per layer dalla rete mediante Mappe di Attivazione e Visualizzazione dei pesi dei filtri.
Overview of Deep Learning applications in Bioimaging.
Building of a 3D CNN for PET F18-FDG volumetric images classification of dementia stage in Alzheimer's disease (CN, MCI, AD). Variation of the network performance modifying its architecture and effects of the application of standard Data Augmentation techniques.
Application of Explainable Artificial Intelligence tools (XAI) for Local Interpretabilty of CNN prediction (application of the "LIME" algorithm to volumetric images) and inspection layer by layer of image elaboration visualizing the activations and first-layer weights
