Rivoluzione del deep learning nell’analisi delle immagini in dermoscopia

Astratto:

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

Biografia:

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

Il Dott. Celebi ha perseguito attivamente la ricerca sull'elaborazione/analisi delle immagini e sul 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 dal National Institutes of Health degli Stati Uniti e ha pubblicato oltre 170 articoli su riviste rispettabili e atti di conferenze. 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 dell'Università di Stanford, basato sull'indice delle citazioni composito (un indicatore dell'impatto delle citazioni sull'intera carriera), il dottor Celebi ha classificato 941 ricercatori su 356.955 in Intelligenza artificiale ed elaborazione delle immagini, collocandolo nello 0,26% dei migliori il suo campo.

Il Dott. Celebi è stato membro del comitato editoriale di numerose riviste internazionali sottoposte a revisione paritaria (tra cui IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, Expert Systems with Applications, Computers in Biology and Medicine e Journal of Electronic Imaging), revisioni per oltre 120 riviste internazionali e ha fatto parte del comitato di programma di oltre 130 conferenze internazionali. È stato invitato come relatore a numerosi convegni, workshop e conferenze, è l'organizzatore di numerosi workshop e l'editore di numerosi numeri speciali di riviste, libri e serie di libri. È membro senior dell'IEEE (dal 2011) e membro dello SPIE (dal 2021).