Risultati
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Consultabilità delle tesi
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BORNINO GIACOMO, MACHINE LEARNING PREDICTION OF DIABETES COMORBIDITIES IN A LARGE ITALIAN COHORT,
Rel. BISON IVANO,
AA 2020/2021
Autore:
BORNINO GIACOMO
Titolo: MACHINE LEARNING PREDICTION OF DIABETES COMORBIDITIES IN A LARGE ITALIAN COHORT Relatore: BISON IVANO Correlatore: JURMAN GIUSEPPE Secondo Correlatore: CHIERICI MARCO Controrelatore: OSMANI VENET Anno accademico: 2020/2021 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0522H-18 Richiedi la consultazione |
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MENCHETTI SILVIA, ENHANCING PREDICTIVE MODELING PERFORMANCE
WITH OMICS DATA AUGMENTATION THROUGH GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS AND DIFFUSION MODELS ,
Rel. VINCIOTTI VERONICA,
AA 2023/2024
Autore:
MENCHETTI SILVIA
Titolo: ENHANCING PREDICTIVE MODELING PERFORMANCE WITH OMICS DATA AUGMENTATION THROUGH GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS AND DIFFUSION MODELS Relatore: VINCIOTTI VERONICA Correlatore: CHIERICI MARCO Anno accademico: 2023/2024 Corso: Corso di Laurea Magistrale - MATEMATICA [0519H] Struttura didattica: Interfacoltà Rovereto Formato: digitale Segnatura: 0519H-697 Richiedi la consultazione |
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PAOLAZZI ELISA, ENHANCING REPRODUCIBILITY AND INTERPRETABILITY IN CROHN'S DISEASE AND ULCERATIVE COLITIS DETECTION,
Rel. JURMAN GIUSEPPE,
AA 2021/2022
Autore:
PAOLAZZI ELISA
Titolo: ENHANCING REPRODUCIBILITY AND INTERPRETABILITY IN CROHN'S DISEASE AND ULCERATIVE COLITIS DETECTION Relatore: JURMAN GIUSEPPE Correlatore: CHIERICI MARCO Anno accademico: 2021/2022 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0522H-65 Richiedi la consultazione |
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PUICA NICOLAE RAZVAN, AI IN PREDICTIVE DIAGNOSTICS: DL FOR GASTROINTESTINAL ENDOSCOPIC IMAGING IN INFLAMMATORY BOWEL DISEASES,
Rel. RICCI ELISA,
AA 2019/2020
Autore:
PUICA NICOLAE RAZVAN
Titolo: AI IN PREDICTIVE DIAGNOSTICS: DL FOR GASTROINTESTINAL ENDOSCOPIC IMAGING IN INFLAMMATORY BOWEL DISEASES Relatore: RICCI ELISA Correlatore: JURMAN GIUSEPPE Secondo Correlatore: CHIERICI MARCO Anno accademico: 2019/2020 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-690 Richiedi la consultazione |
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RIGNANESE FEDERICA, HARNESSING PET/CT RADIOMICS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO UNCOVER LATENT PROGNOSTIC FACTORS IN NON-SMALL CELL LUNG CANCER,
Rel. RICCI ELISA,
AA 2022/2023
Autore:
RIGNANESE FEDERICA
Titolo: HARNESSING PET/CT RADIOMICS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO UNCOVER LATENT PROGNOSTIC FACTORS IN NON-SMALL CELL LUNG CANCER Relatore: RICCI ELISA Correlatore: CHIERICI MARCO Secondo Correlatore: JURMAN GIUSEPPE Anno accademico: 2022/2023 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Biologia Quantitativa e Computazionale [0521H] Struttura didattica: Dipartimento CIBIO Formato: digitale Segnatura: 0521H-105 Richiedi la consultazione |
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RIGO TAMARA, ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR IMPROVING THE DIAGNOSIS AND TREATMENT OF CARDIOVASCULAR DISEASES: A CASE STUDY ON A LARGE LONGITUDINAL ITALIAN COHORT,
Rel. BIANCHI LUIGI AMEDEO,
AA 2020/2021
Autore:
RIGO TAMARA
Titolo: ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR IMPROVING THE DIAGNOSIS AND TREATMENT OF CARDIOVASCULAR DISEASES: A CASE STUDY ON A LARGE LONGITUDINAL ITALIAN COHORT Relatore: BIANCHI LUIGI AMEDEO Correlatore: CHIERICI MARCO Anno accademico: 2020/2021 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Data Science [0522H] Struttura didattica: Dipartimento di Matematica Formato: digitale Segnatura: 0522H-42 Richiedi la consultazione |
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VOLTOLINI ADRIANO, MULTIMODAL PREDICTION OF NON-SMALL CELL LUNG CANCER PATIENT SURVIVAL USING CLINICAL DATA, TRANSCRIPTOMICS, AND MEDICAL IMAGING,
Rel. DEMICHELIS FRANCESCA,
AA 2022/2023
Autore:
VOLTOLINI ADRIANO
Titolo: MULTIMODAL PREDICTION OF NON-SMALL CELL LUNG CANCER PATIENT SURVIVAL USING CLINICAL DATA, TRANSCRIPTOMICS, AND MEDICAL IMAGING Relatore: DEMICHELIS FRANCESCA Correlatore: CHIERICI MARCO Anno accademico: 2022/2023 Corso: Corso di Laurea Magistrale - Biologia Quantitativa e Computazionale [0521H] Struttura didattica: Dipartimento CIBIO Formato: digitale Segnatura: 0521H-119 Richiedi la consultazione |
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ZAUPA EROS, INVESTIGATING EXPLAINABLE MACHINE LEARNING METHODS IN PREDICTING DIABETES RELATED COMPLICATIONS,
Rel. JURMAN GIUSEPPE,
Rel. RICCI ELISA,
AA 2021/2022
Autore:
ZAUPA EROS
Titolo: INVESTIGATING EXPLAINABLE MACHINE LEARNING METHODS IN PREDICTING DIABETES RELATED COMPLICATIONS Relatore: RICCI ELISA Secondo Relatore: JURMAN GIUSEPPE Correlatore: OSMANI VENET Secondo Correlatore: CHIERICI MARCO Anno accademico: 2021/2022 Corso: Corso di Laurea Magistrale - INFORMATICA [0517H] Struttura didattica: Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione Formato: digitale Segnatura: 0517H-849 Richiedi la consultazione |