1

GRUPPO DI GRUPPO DI BIOINGEGNERIABIOINGEGNERIA

D E ID E I

2

LINEE DI RICERCALINEE DI RICERCA

1. Modellistica e Identificazione di Sistemi Fisiologici 2. Modellistica e Controllo di Sistemi Metabolici3. Imaging MRI e PET di Processi Fisiologici4. Modellistica e Controllo del Sistema Respiratorio5. Analisi del Segnale Elettroencefalografico6. Analisi di Immagini in Oftalmologia Diagnostica7. Genomica8. Bioingegneria del Movimento9. Tecnologie Biomediche

3

BIOMEDICAL ENGINEERINGBIOMEDICAL ENGINEERING

http://www.whitaker.org

Dal 1975, oltre 575 milioni di dollari per promuovere didattica e ricerca in Bioingegneria.

Biomedical engineering is a discipline that advances knowledge in engineering, biology and medicine, and improves human health through cross-disciplinary activities that integrate the engineering sciences with the biomedical sciences and clinical practice.

4

DIDATTICADIDATTICA

FONTE: http://www.whitaker.org/glance/programs.html

STATI UNITI

0102030405060708090

BS MS PhD

Anno 1994

Anno 2002

ITALIA

0

2

4

6

8

10

12

DU o LAUREATRIENNALE

LAUREAQUINQ.

DOTTORATOIN BIOING.

Anno 1994

Anno 2002

NUMERO DEI PROGRAMMI DI I°, II°, III° LIVELLO IN BIOINGEGNERIA

5

Elettronica Biomedica

Prof. Giuseppe FranciniIstituto di Elettrotecnica ed ElettronicaUniversità di Padova

1° CORSO DELL’AREA BIOINGEGNERIA IN ITALIA: 1968 1° CORSO DELL’AREA BIOINGEGNERIA IN ITALIA: 1968

6

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"

PADOVA 7

ANCONA 2

BOLOGNA 9

FIRENZE 7

GENOVA 12

NAPOLI 3

ROMA 7

PAVIA 9

SASSARI 1

MODENA 2

TRIESTE 2

SIENA 2

PISA 10

TORINO 3

MILANO 24ING-INF/06 Bioingegneria Elettronica ed Informatica

27 Prof. Ordinari28 Prof. Associati27 Ricercatori

ING-INF/34 Bioingegneria Industriale

10 Prof. Ordinari11 Prof. Associati5 Ricercatori

108 TRA PROFESSORI E RICERCATORI UNIVERSITARI108 TRA PROFESSORI E RICERCATORI UNIVERSITARI

7

STRUTTURATISTRUTTURATI

CLAUDIO COBELLI (Professore Ordinario)

ALFREDO RUGGERI(Professore Associato)

GIOVANNI SPARACINO(Ricercatore Universitario)

GIANNA MARIA TOFFOLO (Professore Ordinario)

MARIA PIA SACCOMANI (Ricercatore Universitario)

LUIGI MARIANI (Professore Ordinario)

8

ASSEGNISTI & POST-DOC ASSEGNISTI & POST-DOC

ALESSANDRA BERTOLDO (II° Assegno nel 2001)

GIANLUCA NUCCI (Già Post-Doc, Contratto fondi MURST 40%)

ELENA BREDA (I° Assegno nel 2001)

GIANLUIGI PILLONETTO (I° Assegno nel 2002)

9

DOTTORANDI DEL CONSORZIO DEL POLITECNICO DI MILANODOTTORANDI DEL CONSORZIO DEL POLITECNICO DI MILANO

TIZIANO CALLEGARI (III° anno)

MARCO FORACCHIA(III° anno)

10

DOTTORANDI DELL’UNIVERSITA’ DI PADOVADOTTORANDI DELL’UNIVERSITA’ DI PADOVA

ENRICO GRISAN (I° anno)

STEFANO CORAZZA (I° anno del suo 2°dottorato)

CHIARA DALLA MAN (I° anno)

BARBARA DI CAMILLO (II° anno)

ELENA MORANDI (I° anno)

11

LINEE DI RICERCALINEE DI RICERCA

1.1. Modellistica e Identificazione di Sistemi FisiologiciModellistica e Identificazione di Sistemi Fisiologici 2. Modellistica e Controllo di Sistemi Metabolici3. Imaging MRI e PET di Processi Fisiologici4. Modellistica e Controllo del Sistema Respiratorio5. Analisi del Segnale Elettroencefalografico6. Analisi di Immagini in Oftalmologia Diagnostica7. Genomica8. Bioingegneria del Movimento9. Tecnologie Biomediche

12

1. MODELLISTICA ED IDENTIFICAZIONE DI 1. MODELLISTICA ED IDENTIFICAZIONE DI SISTEMI FISIOLOGICISISTEMI FISIOLOGICI

Claudio Cobelli (PO)Gianna M. Toffolo (PO)Alfredo Ruggeri (PA)

Maria Pia Saccomani (Ru)Giovanni Sparacino (Ru)

Gianluigi Pillonetto (Assegnista 2002)Marco Foracchia (Dottorando III°anno)

Enrico Grisan (Dottorando I°anno)

13

POOL

ACCESSIBILE

MISURE

SISTEMA FISIOLOGICO

?

Produzione, trasporto, utilizzazioneMasse negli organi e nei tessutiControlli

PROBLEMA: SISTEMI COMPLESSI E SITI INACCESSIBILI IN VIVO

Enti finanziatori: MURST-COFIN 2000 (Coordinatore Nazionale Gianna Maria Toffolo)

•Modelli black-box•Modelli strutturali

...

14

DeconvoluzioneDeconvoluzione

Collaborazioni: G.De Nicolao (Università di Pavia), B.Bell (University of Washington, Seattle)

STIMA NON LINEAREModelli probabilistici a priori di segnali vincolatiMarkov chain Monte Carlo (MCMC)

ALMOST-BLIND DECONVOLUTIONMCMC

INGRESSO

Concentrazione nel plasma

SISTEMAUSCITA

Secrezione Produzione

INGRESSOSISTEMA

Assorbimento

?

DIFFICILE IN GENERALE: mal-condizionamentoIN PIU’: campionamento rado/non uniforme, segnali non stazionari, intervalli di confidenza importanti, vincoli fisiologici, risposta impulsiva solo parzialmente nota, ...

STIMA DI FLUSSI

15

Stima parametricaStima parametrica

Collaborazioni: P.Magni e R.Bellazzi (Università di Pavia)

INFORMAZIONE A PRIORI E STIMA ALLA BAYES (MCMC)

Campioni radi/rumorosi, intervalli di confidenza importanti per classificazione, vincoli sui parametri, ..

Identificabilità a PrioriIdentificabilità a Priori

COMPUTER ALGEBRA e ALGEBRA DIFFERENZIALE

Collaborazioni: S.Audoly e L.D’Angiò (Università di Cagliari)

Complesse relazioni non lineari fra i parametri

POOLACCESSIBILE

MISURE

SISTEMA FISIOLOGICO

?

Produzione, trasporto, utilizzazioneMasse negli organi e nei tessutiControlli

...

POOLACCESSIBILE

A

C B

D

++

-MISURE

dx/dt = f(x,t,p) + u(t)y(t) = g(t, x, p) + v(t)

...

16

Approccio “di Popolazione” a deconvoluzione e stima Approccio “di Popolazione” a deconvoluzione e stima parametricaparametricaCollaborazioni: G.De Nicolao, P.Magni (Università di Pavia), P.Vicini (University of Washington, Seattle)

N SOGGETTI OMOGENEI IN SITUAZIONE DATA POOR (in ciascun soggetto basso SNR e/o pochissimi campioni): non si riescono a stimare i parametri o i flussi incogniti individuali

ESEMPIO: MODELLISTICA A LIVELLO DI PIXEL DEL METABOLISMO DEL GLUCOSIO DA IMMAGINI PET

RETI BAYESIANE E STIMA INDIVIDUALE MCMC

ROI1

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

0 40 80 120Time (min)

kB

q/m

l

ROI2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

0 40 80 120Time (min)

kB

q/m

l

ROIN

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

0 40 80 120Time (min)

kB

q/m

l. . .

ROI1

ROI5

ROI4

ROINROI3

ROI2

OPTIMAL SAMPLING

17

LINEE DI RICERCALINEE DI RICERCA

Modellistica e Identificazione di Sistemi Fisiologici 2.2. Modellistica e Controllo di Sistemi MetaboliciModellistica e Controllo di Sistemi Metabolici3. Imaging MRI e PET di Processi Fisiologici4. Modellistica e Controllo del Sistema Respiratorio5. Analisi del Segnale Elettroencefalografico6. Analisi di Immagini in Oftalmologia Diagnostica7. Genomica8. Bioingegneria del Movimento9. Tecnologie Biomediche

18

2. MODELLISTICA E CONTROLLO DI 2. MODELLISTICA E CONTROLLO DI SISTEMI METABOLICISISTEMI METABOLICI

Claudio Cobelli (PO)Gianna M. Toffolo (PO)

Alessandra Bertoldo (Assegnista bis 2001)Elena Breda (Assegnista 2001)

Gianluca Nucci (Post-Doc)Chiara Dalla Man (Dottoranda I° anno)

19

Metabolismo del Glucosio: Indici del Controllo Metabolismo del Glucosio: Indici del Controllo (“modelli per misurare in clinica”)(“modelli per misurare in clinica”)

Collaborazioni: R.Rizza (Mayo Clinic, Rochester), D.Bier (Children Nutrition Research Center, Houston), K.Polonsky (Washington University, St. Louis), A.Caumo (S.Raffaele, Milano), A.Tiengo (Universita’ di Padova). Enti finanziatori: National Institues of Health, USA

0

20

40

60

Pubblicazioni/Anno sul modello

1980 1985 1990 1995 2001

Pasto

TessutiFegato

k5

Glucosiok1

k4k6

k2 k3

Insulina Plasmatica

Insulina Remota

Tratto Gastrointestinale

Ra

CHALLENGE ATTUALE: STIMA DA TEST ORALE (PASTO), più facile da eseguire per studi epidemiologici e genetici ma più difficile da modellare

MODELLO NON LINEARE PER STIMARE L’EFFICACIA DEL CONTROLLO DELL’INSULINA DA TEST ENDOVENOSO (Bergman, Cobelli, Bowden, 1979)

TessutiFegato

k5

Glucosiok1

k4k6

k2 k3

Insulina Plasmatica

Insulina Remota

20

-120 -60 0 60 120 180 240 300 360 420

i.v. [6-3H]glucose tracer

min

oral [1-13C]mixed meal

i.v. [6,6D2] glucose tracer

PROTOCOLLO A 3 TRACCIANTI

Endogenous Glucose Production

0

4

8

12

16

20

mol/kg/min

Meal Rate of Appearance

0

30

60

90

mol/kg/min

0 60 120 180 240 300 360 420

Glucose Disappearance

0

10

20

30

40

50

60

70

-60 120 180)

mol/kg/min

FLUSSI “INTERNI”

min

Metabolismo del Glucosio: Stima di Flussi Metabolismo del Glucosio: Stima di Flussi (“modelli per capire la fisiologia”)(“modelli per capire la fisiologia”)

Collaborazioni: R.Rizza (Mayo Clinic, Rochester), K.Polonsky (Washington University, St. Louis). Enti finanziatori: National Institues of Health, USA

METODOLOGIEMODELLISTICHE

21

Metabolismo di aminoacidi e proteine in organi/tessutiMetabolismo di aminoacidi e proteine in organi/tessutiCollaborazioni: S.Nair (Mayo Clinic, Rochester). Enti finanziatori: National Institues of Health, USA

ESPERIMENTI CON AMINOACIDI MARCATIMODELLI A LIVELLO D’ORGANO

Blood Flow

Protein Breakdown

Protein Synthesis

Artery

Vein

Blood Flow

AminoAcid-Protein System

Extracellular

Intracellular

MISURE: •Differenze artero-venose•Microdialisi (extracellulari)•Biopsie (intracellulari)

Esempio di modello

Proteine: ruolo chiave nell’organismo importante quantificare sintesi e degradazione

PROBLEMA COMPLESSO

INDICE DI DIFFICOLTA'

0

20

40

60

80

100

120

Glucosio Proteine

Modificata da (D.Bier, Diabetes Metab Rev, 1989)

22

Gestione telematica di pazienti diabetici Gestione telematica di pazienti diabetici Collaborazioni: M. Stefanelli, R. Bellazzi (Università di Pavia). Enti finanziatori Unione Europea (Vth Framework)

Scopo Migliorare:• l’efficacia della terapia• qualità dell’assistenza a pazienti diabetici• costo della gestione dei pazienti

CONTROLLO METABOLICO NEL DIABETE MELLITO: CRUCIALE PER

LIMITARE LE COMPLICANZE

Tecnologie dell’informazione + Metodi di analisi serie temporali = SERVIZIO DI TELEMEDICINA

Palmtops

Web/TVPCMobile phone

Telephone

CTIserver

WEBserver

WAPserver

Mail

Data BaseKnowledge Base

Data Analysis

23

LINEE DI RICERCALINEE DI RICERCA

Modellistica e Identificazione di Sistemi Fisiologici Modellistica e Controllo di Sistemi Metabolici3.3. Imaging MRI e PET di Processi FisiologiciImaging MRI e PET di Processi Fisiologici4. Modellistica e Controllo del Sistema Respiratorio5. Analisi del Segnale Elettroencefalografico6. Analisi di Immagini in Oftalmologia Diagnostica7. Genomica8. Bioingegneria del Movimento9. Tecnologie Biomediche

24

3. IMAGING MRI E PET 3. IMAGING MRI E PET DI PROCESSI FISIOLOGICIDI PROCESSI FISIOLOGICI

Claudio Cobelli (PO)Alessandra Bertoldo (Assegnista bis 2001)

Tiziano Callegari (Dottorando III° anno)

25

X-ray (1895)...

Tomografia Computerizzata (‘70)

Risonanza Magnetica Convenzionale (’70)

Ecodoppler (’60-70)...

Tomografia ad emissione di positroni (PET) (’80)

Risonanza Magnetica Funzionale (fMRI) (’90)

ANATOMICHE FUNZIONALI

Imaging funzionale: più che l’anatomia interessa la funzione (es. quali aree del cervello si attivano in presenza di certi stimoli) aspetto dinamico, richiede l’uso di traccianti per “spiare” la funzione che si vuole studiare

TECNICHE DI IMAGING IN MEDICINATECNICHE DI IMAGING IN MEDICINA

26

Imaging PET della cinetica del glucosio nel muscoloImaging PET della cinetica del glucosio nel muscoloCollaborazioni: P.Nuutila (Turku PET Center, Finland); D Kelley (Univ. of Pittsburgh, USA)Enti finanziatori: National Institutes of Health

QUANTIFICAZIONE DEL TRASPORTO E METABOLISMO DEL GLUCOSIO A LIVELLO DI PIXEL Esempio: GAMBA

SEQUENZA DI IMMAGINI della CONCENTRAZIONE DI FDG

VEL. CONSUMO DI GLUCOSIO

METODOLOGIE MODELLISTICHE

...

27

Imaging PET del sistema recettoriale nel cervelloImaging PET del sistema recettoriale nel cervelloCollaborazioni: F.Fazio e M.C. Gilardi (San Raffaele, Milano); GlaxoSmithKlineEnti finanziatori: MURST COFIN-2000 (Coordinatore Nazionale C. Cobelli)

CAPIRE L’INTERAZIONE FARMACO-RECETTORE

CONCENTRAZIONE DEL FARMACO (un antidepressivo) IN UNA SEZIONE

DEL CERVELLO

IMMAGINE DEL POTENZIALE DI LEGAME DEL FARMACO

MODELLI A REGIONE DI

RIFERIMENTO

consente di valutare l’efficacia del farmaco (ad esempio in base al numero di recettori occupati)

28

dalla PET alla MRIdalla PET alla MRI

VANTAGGI VANTAGGI

• Etici: assenza di radiazioni ionizzantiEtici: assenza di radiazioni ionizzanti

• Economici: costa meno (apparati, personale, …)Economici: costa meno (apparati, personale, …)

29

Imaging MRI dell’emodinamica cerebraleImaging MRI dell’emodinamica cerebrale

Collaborazioni: L.Landini (CNR Istituto di Fisiologia Clinica di Pisa), F.Fazio & M.C.Gilardi (San Raffaele, Milano). Enti finanziatori: Partecipa bando MIUR COFIN-2002

Si usa un agente di contrasto esogeno paramagnetico (gadolinio, che fa per noi da “spia” dell’emodinamica)

STIMA DI FLUSSO E VOLUME EMATICO NEL CERVELLO

DEC

ON

VOLU

ZIO

NE

Mappa del Flusso Ematico

Mappa del Volume EmaticoIMMAGINE DI

RISONANZALIVELLO DI

PIXEL

(es. uso nella diagnosi della stenosi carotidea)

30

LINEE DI RICERCALINEE DI RICERCA

Modellistica e Identificazione di Sistemi Fisiologici Modellistica e Controllo di Sistemi Metabolici Imaging MRI e PET di Processi Fisiologici4.4. Modellistica e Controllo del Sistema RespiratorioModellistica e Controllo del Sistema Respiratorio5. Analisi del Segnale Elettroencefalografico6. Analisi di Immagini in Oftalmologia Diagnostica7. Genomica8. Bioingegneria del Movimento9. Tecnologie Biomediche

31

4. MODELLISTICA E CONTROLLO DEL 4. MODELLISTICA E CONTROLLO DEL SISTEMA RESPIRATORIOSISTEMA RESPIRATORIO

Claudio Cobelli (PO) Gianluca Nucci (Post-Doc)

32

Time (s)

-5

0

5x 10-7 Alveolar Flow

l/s

66 68 70

Modelli anatomici della meccanica respiratoriaModelli anatomici della meccanica respiratoria

Collaborazioni K. Lutchen, B. Suki (Boston University).

Misure anatomiche da stampi in resina di polmone umano o animaleModelli meccanicistici elevata complessità (~ 250000 ODE): SPICE, analisi tempo-frequenza

Monitoraggio della meccanica respiratoria in terapia intensivaMonitoraggio della meccanica respiratoria in terapia intensivaCollaborazioni A. Rossi, G. Polese (Ospedali Riuniti di Bergamo).

filt

ri

conv

erti

tori

A/D

Ventilatore

COMPUTER

dem

odul

ator

i

Ptr5 10 15 20

0

5

10

15

20

25

Time (s)

cmH

2O

Inspiratory P0

•Modelli del sistema •Identificazione in linea

Pes

RELAZIONE FRA STRUTTURA E FUNZIONE NEL POLMONE

Enti finanziatori MURST COFIN 98 & 2000 Partecipa a Bando MIUR 2002

MISURA IN REAL TIMEDELLA FUNZIONE RESPIRATORIA

PAZIENTE VENTILATO ARTIFICIALMENTE

33

LINEE DI RICERCALINEE DI RICERCA

Modellistica e Identificazione di Sistemi Fisiologici Modellistica e Controllo di Sistemi Metabolici Imaging MRI e PET di Processi Fisiologici Modellistica e Controllo del Sistema Respiratorio5.5. Analisi del Segnale ElettroencefalograficoAnalisi del Segnale Elettroencefalografico6. Analisi di Immagini in Oftalmologia Diagnostica7. Genomica8. Bioingegneria del Movimento9. Tecnologie Biomediche

34

5. ANALISI DEL SEGNALE 5. ANALISI DEL SEGNALE ELETTROENCEFALOGRAFICOELETTROENCEFALOGRAFICO

Gianna M. Toffolo (PO) Giovanni Sparacino (Ru)

35

Potenziali cognitiviPotenziali cognitivi

CROSS APPROXIMATE ENTROPYCOERENZATECNICHE TEMPO-FREQUENZA

Collaborazioni: P.Amodio, Dip.to Medicina Clinica e Sperimentale, Università di Padova

Collaborazioni: E. Arslan (Dipartimento di Specialità Medico Chirurgiche, Università di Padova). Enti finanziatori: Partecipa bando MIUR COFIN-2002

Potenziali evocati uditiviPotenziali evocati uditivi

SCOPO: ANALIZZARE LA SINCRONIZZAZIONE DELLE ATTIVITA’ DELLE DIVERSE AREE DEL CERVELLO DURANTE TASK COGNITIVI (es. esecuzione di un compito allo stimolo)

ANALISI DI SPETTRO

USO IN AUDIOMETRIA FREQUENZIALE CLINICA DEI POTENZIALI EVOCATI DA TONI MODULATI

SISTEMA

Assieme all’EEG di fondo c’e’ anche attività evocata dallo stimolo ?

36

Collaborazioni: E. Arslan (Dipartimento di Specialità Medico Chirurgiche, Università di Padova). Enti finanziatori: Partecipa bando MIUR COFIN-2002

Potenziali evocati uditiviPotenziali evocati uditivi

QUANTIFICAZIONE DELL’ ADATTAMENTO

STUDIO DEI MECCANISMI NEUROFISIOLOGICI DI GENERAZIONE DEI POTENZIALI EVOCATI DI STATO STAZIONARIO

?Tempo-Variantetreno di click potenziale evocato di stato

stazionario misurato

METODI ITERATIVI BASATI SULLA DECONVOLUZIONE

37

LINEE DI RICERCALINEE DI RICERCA

Modellistica e Identificazione di Sistemi Fisiologici Modellistica e Controllo di Sistemi Metabolici Imaging MRI e PET di Processi Fisiologici Modellistica e Controllo del Sistema Respiratorio Analisi del Segnale Elettroencefalografico6.6. Analisi di Immagini in Oftalmologia DiagnosticaAnalisi di Immagini in Oftalmologia Diagnostica7. Genomica8. Bioingegneria del Movimento9. Tecnologie Biomediche

38

6. ANALISI DI IMMAGINI IN 6. ANALISI DI IMMAGINI IN OFTALMOLOGIA DIAGNOSTICAOFTALMOLOGIA DIAGNOSTICA

Alfredo Ruggeri (PA) Marco Foracchia (Dottorando, III°anno)

Enrico Grisan (Dottorando, I°anno)

39

Analisi di immagini cornealiAnalisi di immagini cornealiCollaborazioni: S. Klyce (Lousiana State University), D. Ponzin (Banca Occhi, Venezia). Ente finanziatore: Nidek Technologies

ESEMPIO: IDENTIFICAZIONE DEI CONTORNI CELLULARI NELL’ENDOTELIO CORNEALE IN VIVO (OTTICA TRAPIANTO)

RETI NEURALI SPAZIO-INVARIANTI +

CORREZIONE DA ANALISI STATISTICA

INFORMAZIONE A PRIORI SULLA FORMA+

BAYESIAN MODELING (MCMC)

40

Analisi di immagini retinicheAnalisi di immagini retinicheCollaborazioni: S. Piermarocchi (Ist. Clinica Oculistica, Università di Padova), Ente finanziatore: Nidek Technologies

SOGGETTI AFFETTI DA SOSPETTE RETINOPATIE (ipertensione, diabete)

Lesioni • vascolari• non vascolari

Analisi dell’immagine. Tre fasi:

1. Riconoscimento2. Classificazione3. Misura della gravità della

lesioneFOTOGRAFIA DELLA RETINA OTTENUTA CON FUNDUS CAMERA

41

Lesioni vascolari:• identificazione• misura

VESSEL TRACKING

PROFILE TRACKING

SPLINE SMOOTHING

3 PASSI

42

LINEE DI RICERCALINEE DI RICERCA

Modellistica e Identificazione di Sistemi Fisiologici Modellistica e Controllo di Sistemi Metabolici Imaging MRI e PET di Processi Fisiologici Modellistica e Controllo del Sistema Respiratorio Analisi del Segnale Elettroencefalografico Analisi di Immagini in Oftalmologia Diagnostica7.7. GenomicaGenomica8. Bioingegneria del Movimento9. Tecnologie Biomediche

43

7. GENOMICA7. GENOMICA

Gianna M. Toffolo (PO) Claudio Cobelli (PO)

Barbara Di Camillo (Dottoranda, II°anno)

44

Gene Network da dati di microarray di DNAGene Network da dati di microarray di DNACollaborazioni: S.Nair ( Mayo Clinic, Rochester)

...

0 20 40 60 80min

livel

lo e

spre

ssio

ne

GRa4nestin

GAD65

Studio in vitro di cellule muscolari (incubate in insulina), con un campionamento ogni 10 minuti

CAPIRE QUALI GENI SI ESPRIMONO IN PRESENZA DI INSULINA E COME INTERAGISCONO TRA LORO

GENE NETWORKAnalisi delle sequenze temporali del livello di espressione dei vari geni

010

20...

...

45

LINEE DI RICERCALINEE DI RICERCA

Modellistica e Identificazione di Sistemi Fisiologici Modellistica e Controllo di Sistemi Metabolici Imaging MRI e PET di Processi Fisiologici Modellistica e Controllo del Sistema Respiratorio Analisi del Segnale Elettroencefalografico Analisi di Immagini in Oftalmologia Diagnostica Genomica8.8. Bioingegneria del MovimentoBioingegneria del Movimento9. Tecnologie Biomediche

46

8. BIOINGEGNERIA DEL MOVIMENTO8. BIOINGEGNERIA DEL MOVIMENTO

Claudio Cobelli (PO) Gianluca Nucci (Post-Doc)

Stefano Corazza (Dottorando I°anno)

47

Bioingegneria del MovimentoBioingegneria del MovimentoCollaborazioni: M. Zaccaria (Dip.to Scienze Mediche, Univ. Padova), A. Cappozzo (Ist.Univ. Scienze Motorie - Roma), R. Frezza (DEI). Enti finanziatori: Partecipa bando Progetti d’Ateneo 2002

VALUTAZIONE QUANTITATIVA DELLA FUNZIONE MOTORIA RiabilitazioneGesto sportivo

TESTA DEL FEMORESTATO TENSIONALE

DI UNA PORZIONE DELL’OSSO

Simulazione numerica dinamica agli elementi finiti

NUOVO LABORATORIO DI BIOINGEGNERIA DEL MOVIMENTO

Cinematica diretta e inversa del movimento umano

48

LINEE DI RICERCALINEE DI RICERCA

Modellistica e Identificazione di Sistemi Fisiologici Modellistica e Controllo di Sistemi Metabolici Imaging MRI e PET di Processi Fisiologici Modellistica e Controllo del Sistema Respiratorio Analisi del Segnale Elettroencefalografico Analisi di Immagini in Oftalmologia Diagnostica Genomica Bioingegneria del Movimento9.9. Tecnologie BiomedicheTecnologie Biomediche

49

9. TECNOLOGIE BIOMEDICHE9. TECNOLOGIE BIOMEDICHE

Luigi Mariani (PO) Elena Morandi (Dottoranda I°anno)

50

Valutazione e Gestione delle Tecnologie BiomedicheValutazione e Gestione delle Tecnologie BiomedicheCollaborazioni

A.Sargentini, Istituto Superiore di Sanità

A.Udilano, Az.Ospedaliera Padova

Enti finanziatori

Regione Veneto

Sistemi Informativi SanitariSistemi Informativi Sanitari

Collaborazioni

W. Rainer, BTS, Bolzano Enti finanziatori

Provincia Autonoma di Bolzano

CARTELLA CLINICA IN ANESTESIOLOGIA