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Cascio Donato

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Analisi di test di Immunofluorescenze indiretta per il supporto alla diagnosi di Malattie Autoimmuni basata su Deep Learning.

2019

La diagnosi delle malattie autoimmuni rappresenta un problema molto importante in medicina. Il test più utilizzato a questo scopo è il test anticorpo antinucleo, un test indiretto di immunofluorescenza. Il metodo proposto affronta tale problema sfruttando le metodologie del Machine Learning. In particolare, fa uso di reti neurali pre-addestrate in grado di classificare i pattern auto anticorpali collegati alle patologie autoimmuni. Gli strati delle reti pre-addestrate e vari parametri di sistema sono stati valutati al fine di ottimizzare il processo. Le prestazioni del sistema sono state valutate in termini di accuratezza in un processo di cross validation, mostrando efficienza e robustezza.

accuratezzamachine learningdeep learningMalattie autoimmunitest IFICNNSettore FIS/07 - Fisica Applicata(Beni Culturali Ambientali Biol.e Medicin)
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HEp-2 Cell Classification with heterogeneous classes-processes based on K-Nearest Neighbours

2014

We present a scheme for the feature extraction and classification of the fluorescence staining patterns of HEp-2 cells in IIF images. We propose a set of complementary processes specific to each class of patterns to search. Our set of processes consists of preprocessing,features extraction and classification. The choice of methods, features and parameters was performed automatically, using the Mean Class Accuracy (MCA) as a figure of merit. We extract a large number (108) of features able to fully characterize the staining pattern of HEp-2 cells. We propose a classification approach based on two steps: the first step follows the one-against-all(OAA) scheme, while the second step follows the…

IIF images K–Nearest-Neighbors (K-NN) multi-class classification one-against-all classification leave-one-out cross validation.Settore FIS/07 - Fisica Applicata(Beni Culturali Ambientali Biol.e Medicin)
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