In questo ambito implementiamo soluzioni avanzate con Python e librerie specializzate come OpenCV, TensorFlow e PyTorch. Utilizziamo queste risorse per sviluppare algoritmi di visione artificiale, supportando la diagnosi precoce di patologie attraverso l’analisi di immagini mediche.

L’esplorazione di reti neurali convoluzionali (CNN) addestrate ci permette di individuare regioni d’interesse e marcatori biologici, facilitando la predizione di risultati e supportando decisioni cliniche. Integrando tecniche di transfer learning, miglioriamo l’efficienza dei modelli, utilizzando reti preaddestrate per ridurre la dipendenza da grandi dataset annotati.

L’obiettivo principale di queste metodologie, focalizzate sulla Computer Vision in ambito medico, è migliorare la precisione diagnostica, supportare decisioni mediche cruciali e contribuire a progressi nelle applicazioni cliniche e nel supporto ai medici.