Rivoluzione del Deep Learning nell'analisi delle immagini dermoscopiche

Astratto:

La dermoscopia è una tecnica di imaging cutaneo non invasiva che consente la visualizzazione di caratteristiche delle neoplasie melanocitiche pigmentate non distinguibili a occhio nudo. Sebbene gli studi sull'analisi automatizzata delle immagini dermoscopiche risalgano alla metà degli anni '90, a causa di vari fattori (mancanza di set di dati pubblicamente disponibili, software open source, potenza di calcolo, ecc.), il campo ha registrato un lento progresso nei suoi primi due decenni. Con il rilascio di un ampio set di dati pubblici da parte dell'International Skin Imaging Collaboration nel 2016, lo sviluppo di software open source per reti neurali convoluzionali e la disponibilità di unità di elaborazione grafica a basso costo, l'analisi delle immagini dermoscopiche è recentemente diventata un campo di ricerca molto attivo. In questa presentazione, presenterò prima una panoramica storica dell'analisi delle immagini dermoscopiche e poi discuterò gli ultimi sviluppi in questo campo, stimolati dalla rivoluzione del deep learning.

Biografia:

M. Emre Celebi ha conseguito il dottorato di ricerca in Informatica e Ingegneria presso l'Università del Texas ad Arlington (USA) nel 2006. Attualmente è professore e direttore del Dipartimento di Informatica e Ingegneria presso l'Università dell'Arkansas Centrale.

Il Dott. Celebi ha svolto attivamente attività di ricerca nell'ambito dell'elaborazione/analisi delle immagini e del data mining, con particolare attenzione all'analisi delle immagini mediche, all'elaborazione delle immagini a colori e al clustering partizionale. Ha lavorato a diversi progetti finanziati dalla National Science Foundation e dai National Institutes of Health degli Stati Uniti e ha pubblicato oltre 170 articoli su riviste autorevoli e atti di convegni. A settembre 2024, il suo lavoro ha ricevuto oltre 18.000 citazioni con un h-index di 61 (Google Scholar). Secondo uno studio del 2023 della Stanford University, basato sull'indice composito di citazione (un indicatore dell'impatto delle citazioni nell'arco della carriera), il Dott. Celebi si è classificato al 941° posto su 356.955 ricercatori in Intelligenza Artificiale ed Elaborazione delle Immagini, collocandosi nel primo 0,26% del suo settore.

Il Dott. Celebi è stato membro del comitato editoriale di diverse riviste internazionali peer-reviewed (tra cui IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, Expert Systems with Applications, Computers in Biology and Medicine e Journal of Electronic Imaging), ha revisionato articoli per oltre 120 riviste internazionali e ha fatto parte del comitato di programma di oltre 130 conferenze internazionali. È stato invitato come relatore a diversi convegni, workshop e conferenze, è organizzatore di diversi workshop e curatore di diversi numeri speciali di riviste, libri e collane. È membro senior dell'IEEE (dal 2011) e fellow dello SPIE (dal 2021).