Applicazione del Machine Learning alla classificazione di immagini mammografiche: confronto tra algoritmi.

Il tumore al seno è attualmente la forma di cancro più diffusa a livello globale; la ricerca è dunque impegnata nella prevenzione e nella diagnosi precoce del carcinoma. Il Machine Learning può risultare molto utile come ausilio ai medici e ai professionisti sanitari per distinguere tumori al seno benigni e maligni a partire da immagini mammografiche e contribuire così ad una diagnosi il più possibile esatta e rapida. In questo elaborato vengono presentate tre famiglie di algoritmi di Machine Learning utilizzate a questo scopo: Logic Based, SVM e Bayesian. Si vuole inoltre istituire un confronto tra questi tre algoritmi applicati a un database di immagini mammografiche a partire da una analisi della letteratura scientifica.