Definizione
Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono un tipo di rete neurale artificiale progettata per elaborare dati con una struttura spaziale, come le immagini. Grazie alla loro capacità di riconoscere pattern visivi, le CNN sono ampiamente utilizzate in visione artificiale, inclusa l’analisi di immagini mediche.
Le CNN sono composte da diversi livelli fondamentali:
- Livelli convoluzionali: applicano filtri (kernel) all’immagine per estrarre caratteristiche come bordi, texture e forme
- Livelli di pooling: riducono la dimensione dell’immagine mantenendo le informazioni essenziali, migliorando l’efficienza computazionale
- Livelli completamente connessi (Fully Connected Layers – FC): combinano le caratteristiche estratte per generare una classificazione o un’interpretazione finale
Applicazioni in medicina
- Diagnosi da immagini mediche: identificazione di tumori, fratture, anomalie cardiache in TAC, RM e radiografie.
- Segmentazione di immagini: modelli come U-Net utilizzano CNN per individuare organi o lesioni con precisione.
- Classificazione di tessuti e cellule: analisi istopatologica per il riconoscimento di cellule tumorali.
