Elenco delle tesi il cui relatore è "Marzola, Francesco"

Martina Del Toro. Approccio generativo tramite contenuto semantico per la simulazione di immagini istopatologiche di tessuto prostatico = Generative approach through semantic content for the simulation of histopathological images of prostate tissue. Rel. Massimo Salvi, Francesco Marzola. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2024

Camilla Francolini. Cross-Domain Adaptation of Ultrasound Thyroid Images using Deep Generative Models. Rel. Kristen Mariko Meiburger, Massimo Salvi, Francesco Marzola. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2023

Federica Minervino. Simulation of CCA ultrasound images through Deep Learning-based Generative Models. Rel. Kristen Mariko Meiburger, Massimo Salvi, Francesco Marzola. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2023

Federica Lemma. Development of an Automatic Algorithm for Needle Segmentation for Multi-Modal Optical Imaging Modalities. Rel. Kristen Mariko Meiburger, Francesco Marzola. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2023

Giacomo Brenciani. L'utilizzo dei modelli generativi per generalizzare algoritmi di denoising nelle immagini ultrasonografiche = The use of generative models to generalize denoising algorithms in ultrasound images. Rel. Kristen Mariko Meiburger, Francesco Marzola. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2023

Ilaria Martini. Modelli generativi basati su apprendimento profondo per la simulazione di immagini istopatologiche di tessuto prostatico = Generative models based on deep learning for the simulation of prostate histopathological images. Rel. Massimo Salvi, Francesco Marzola. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2023

Evelin Omobono. Segmentazione e caratterizzazione di volumi MRI di arto inferiore tramite Deep Learning e Texture Analysis per il riconoscimento di distrofie muscolari = Segmentation and characterization of lower limb MRI volumes using Deep Learning and Texture Analysis to recognize musclular dystrophies. Rel. Kristen Mariko Meiburger, Francesco Marzola. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2023

Alessandra Nardella. Simulazione di immagini ecografiche transorbitali come Data Augmentation per la segmentazione delle strutture del nervo ottico = Simulation of transorbital ultrasound images as Data Augmentation for segmentation of optic nerve structures. Rel. Kristen Mariko Meiburger, Francesco Marzola. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2022

Denise Gentile. Sviluppo di un metodo automatico basato sul deep learning per la valutazione automatica del nervo ottico in immagini ultrasonografiche transorbitali = Development of an automatic method based on deep learning for the automatic evaluation of the optic nerve in transorbital ultrasonographic images. Rel. Kristen Mariko Meiburger, Filippo Molinari, Francesco Marzola. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2021