−x + 2y + z + t = −1 2x + 2y + z + 4t = 0 C = {z = x + iy x, y ∈ IR} z = −1 + i u = ρ (cosα + isinα) ax + by + cz + d = 0 −x + 2y + z + t = −1 2x + 2y + z + 4t = 0 C = {z = x + iy x, y ∈ IR}

Algoritmi al servizio della diagnostica per immagini

La protagonista di questo progetto è un’azienda multinazionale che produce soluzioni e strumenti per la diagnostica per immagini. Il nostro intervento ha portato alla creazione di un algoritmo in grado di individuare, in automatico, la presenza di possibili anomalie nelle immagini diagnostiche da sottoporre alla successiva e più accurata valutazione del radiologo.

  • Descrizione e benefici
Maggior accuratezza
Condivisione dell’expertise
Evoluzione continua

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z = −1 + i nα = θ + 2πk u = ρ (cosα + isinα) f(x) = 3x − 2 z = r (cosθ + isinθ) ax + by + cz + d = 0 a (f(x + T) = f(x), ∀ x ∈ IR) (f(−x) = f(x), ∀ x ∈ D) 2x + 2y + z + 4t = 0 [x0 −r, x0 + r] (cosnα + isinnα) = (cosα + isinα)n z = −1 + i nα = θ + 2πk

Reti neurali e deep learning per l’individuazione delle lesioni