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

Risultato della ricerca: Conference contribution

Abstract

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.
Lingua originaleItalian
Titolo della pubblicazione ospiteSocietà Italiana di Fisica
Numero di pagine1
Stato di pubblicazionePublished - 2019

Cita questo

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author = "Donato Cascio and Vincenzo Taormina",
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TY - GEN

T1 - Analisi di test di Immunofluorescenze indiretta per il supporto alla diagnosi di Malattie Autoimmuni basata su Deep Learning.

AU - Cascio, Donato

AU - Taormina, Vincenzo

PY - 2019

Y1 - 2019

N2 - 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.

AB - 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.

UR - http://hdl.handle.net/10447/376282

M3 - Conference contribution

BT - Società Italiana di Fisica

ER -