L’incidenza dei tumori cutanei è in costante aumento e la diagnosi precoce rappresenta un fattore determinante per il successo terapeutico. Negli ultimi anni, l’integrazione tra tecniche di imaging e metodi di intelligenza artificiale ha aperto nuove prospettive nella diagnosi automatizzata delle lesioni cutanee. In questo lavoro è stato sviluppato e valutato un modello di segmentazione automatica basato su una rete U-Net con testa Fully Convolutional Network (FCN), finalizzato all’individuazione delle aree tumorali in immagini dermoscopiche sia convenzionali che in fluorescenza UV. Il modello è stato addestrato su un dataset pubblico di immagini dermoscopiche e successivamente testato su un dataset clinico privato fornito dai dermatologi dell'ospedale di Novara.