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M. Knaflitz, G. Balestra, F. Molinari V. Agostini, F. De Gioannini, C. Troisi, N. Piacentini

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M. Knaflitz, G. Balestra, F. MolinariV. Agostini, F. De Gioannini,

C. Troisi, N. Piacentini

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CCA

LINW

LIFW

MAFW

MANW

Sviluppo di algoritmi per il supporto alla diagnosi clinica nel settoredell’ultrasonologia, della neurologia e delle neuroscienze.

Segmentazione di immagini ad ultrasuoni:

• analisi della parete carotidea

• caratterizzazione di placche vascolari

• studi di perfusione con mezzi di contrasto

•valutazione post-intervento

Analisi funzionali di soggetti patologici:

• sviluppo di algoritmi di fMRI

• analisi dei deficit da patologia acuta e cronica

• quantificazione del recupero funzionale

ElaborazioneElaborazione didi bioimmaginibioimmagini

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DAT (Dynamic Area DAT (Dynamic Area TelethermometryTelethermometry))

Modalità di indagine clinica basata sull’acquisizione di più immaginitermografiche allo scopo di valutare le modulazioni di temperatura

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Esempio: soggetto affetto da carcinoma papillare alla mammella sinistra; si evidenzia una notevole asimmetria della zona intorno alla lesione rispetto alla zona omologa controlaterale

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MMM

B Le MMMMMM sono oggetti dotati di un momento magnetico che tende ad allinearsi ad un campo magnetico esterno B:• se B ruota anche la MMM ruoterà in modo sincrono;• se il piano di rotazione di B cambia, la MMM cambierà la sua direzione

Le MMM MMM in virtù della coppia motrice generata in modo wireless e di superfici propulsive ad elica possono avanzare sia in liquidi che in solidi percorrendo traiettorie controllate anche complesse

Le MMM MMM grazie alle ridotte dimensioni ed alla mobilitàwireless possono raggiungere zone non accessibili alla chirurgia tradizionale garantendo una bassa invasività. Possono inoltre trasportare strumenti, farmaci o essere riscaldate per induzione, con grandi potenzialitàapplicative nel campo della chirurgia oncologica

MicromacchineMicromacchine a a guidaguida magneticamagnetica (MMM)(MMM)

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MicrosistemiMicrosistemi per analisi ematicheper analisi ematiche

Realizzazione di “lab-on-a-chipmicro-fluidici” per analisi ematiche (conte cellulari, elettroliti, …) tramite misure ottiche ed elettriche

[ThinXXS]

100x100 µm

Microcanali

su plastica

Clean room

Micro-focalizzatori

idrodinamici

�� �� VANTAGGI:VANTAGGI:�� �������� integrazioneintegrazione�� �������� dimensioni e consumidimensioni e consumi�� �������� prestazioni ed efficienzaprestazioni ed efficienza�� �������� costicosti

Verso la terapia domiciliare…

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GestioneGestione tecnologietecnologie sanitariesanitarie

DBAFEGC

Sviluppo e/o applicazione ditecniche innovative relative a health technology assessment e procedure di gestione del rischiolegato all’uso di tecnologiabiomedica

Studio di modelli di servizi per la gestione delle tecnologie biomediche

Studio di strumenti di supporto alladecisione per i manager delletecnologie biomediche

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AnalisiAnalisi statisticastatistica del del camminocammino

nell’ultimo decennio che consente di studiare la

prestazione motoria di un soggetto durante una

camminata costituita da centinaia di passi in modo indipendente dall’utente.

Consente, ad esempio, di stimare la probabilità

di caduta di soggetti patologici, di valutare

l’efficacia di protocolli diriabilitazione, la progressione

di patologie, …

Tecnica innovativa sviluppata

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TecnicheTecniche intelligentiintelligenti per per ll’’interpretazioneinterpretazione didi datidatibiomedicibiomedici

Slow Slow progressionprogression

Moderate Moderate progressionprogression

Fast Fast progressionprogression

Fuzzy classification

4-bar probeICV= 4.81 m/s IRMS= 834 uV IMNF= 60.9 Hz

Time (s)

MNFCVRMS

Fatigue Plot

Surface EMG Stimulation andDetection System

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

0 5 10 15 20 25 30

Interpretazione dei datiderivanti dalla Muscle Fatigue EvaluationLa Muscle Fatigue Evaluation èmetodolgia di analisi della funzionalitàmuscolare basata sulla acquisizione ed elaborazione di segnale elettromiografico di superficie

Sviluppo di sistemi di interpretazione dei dati basati su

Logica fuzzy

Reti neurali

Algoritmi genetici

0.00.51.01.52.02.53.03.54.0

105 111 116 119 123 127 131 140-0.4-0.20.00.20.40.60.81.01.2

BL