Si sono resi disponibili percorsi di tirocinio + tesi in collaborazione con il Dipartimento di Ingegneria (DING) dell'Università "Parthenope".
ATTIVITÀ 1 - ELABORAZIONE DI SEGNALI ELETTROENCEFALOGRAFICI PER DIVERSE FINALITÀ
Questa attività di tirocinio e tesi sperimentale prevederà di approcciarsi dal punti visto pratico all'elaborazione di segnali elettroencefalografici (EEG) per impostare diverse potenziali task di classificazione mediante algoritmi di intelligenza artificiale (in via esemplificativa e non esaustiva, valutazione di stati emozionali, valutazione della farmaco-resistenza, ...).
ATTIVITÀ 1 - ELABORAZIONE DI SEGNALI ELETTROENCEFALOGRAFICI PER DIVERSE FINALITÀ
Questa attività di tirocinio e tesi sperimentale prevederà di approcciarsi dal punti visto pratico all'elaborazione di segnali elettroencefalografici (EEG) per impostare diverse potenziali task di classificazione mediante algoritmi di intelligenza artificiale (in via esemplificativa e non esaustiva, valutazione di stati emozionali, valutazione della farmaco-resistenza, ...).
Le attività di tirocinio (6 CFU per un totale di 150 ore) prevederanno, in via non esaustiva, lo studio/approfondimento dei seguenti aspetti: principi base del segnale EEG (ad es., propagazione del segnale elettrico cerebrale), elaborazione di dati in Matlab, studio e manipolazione dei segnali (ad es., filtraggio, decimazioni, trasformate, etc...), basi di detection e classificazione (soglie, curve ROC, etc...) e metriche delle performance, classificatori basati su machine learning e deep learning.
Costituirà requisito preferenziale l'aver convalidato Elaborazioni di Segnali ed Immagini Biomediche (ESIB); in ogni caso, tramite un confronto con lo studente si capirà il percorso migliore da intraprendere.
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ATTIVITÀ 2 - ANALISI BASATE SU INTELLIGENZA ARTIFICIALE DI IMMAGINI DI RISONANZA MAGNETICA/DI BIOMMAGINI
Questa attività di tirocinio e tesi sperimentale prevederà, a partire da immagini di risonanza magnetica/da bioimmagini, di sperimentare analisi di intelligenza artificiale (potenzialmente, analisi deep learning) per il riconoscimento di differenti tessuti potenzialmente presenti all'interno dei singoli voxel in ciascuna immagine.
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ATTIVITÀ 2 - ANALISI BASATE SU INTELLIGENZA ARTIFICIALE DI IMMAGINI DI RISONANZA MAGNETICA/DI BIOMMAGINI
Questa attività di tirocinio e tesi sperimentale prevederà, a partire da immagini di risonanza magnetica/da bioimmagini, di sperimentare analisi di intelligenza artificiale (potenzialmente, analisi deep learning) per il riconoscimento di differenti tessuti potenzialmente presenti all'interno dei singoli voxel in ciascuna immagine.
Le attività di tirocinio (6 CFU per un totale di 150 ore) prevederanno, in via non esaustiva, lo studio/approfondimento dei seguenti aspetti: principi base del processo di acquisizione di risonanze magnetiche multi-echo, elaborazione dati su Matlab e/o Python, elaborazione segnali e immagini (operazioni di filtraggio, decimazioni, trasformate, etc..), concetti di deep learning, design e tuning di architetture e parametri di reti neurali, valutazione delle performance (es accuracy).
Costituirà requisito preferenziale l'aver convalidato Elaborazioni di Segnali ed Immagini Biomediche (ESIB); in ogni caso, tramite un confronto con lo studente si capirà il percorso migliore da intraprendere.
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