Ingegneria Biomedica

Obiettivi formativi

Conoscenza e capacità di comprensione:
Gli/le studenti/studentesse impareranno i fondamenti dell’approccio modellistico generale quali le differenze tra modello di dato e modello di sistema, l’importanza delle misure, l’identificazione dei parametri in assenza e in presenza di rumore, le tecniche di deconvoluzione per la stima dell'ingresso del modello a partire dall'uscita e dalla sua
risposta impulsiva e le tecniche di validazione del modello, il ruolo dei modelli nello sviluppo del pancreas artificiale. Impareranno inoltre quali sono i fondamenti
della modellistica neuronale sia di tipo circuitale che relativi alla funzione di encoding/decoding neuronale, per arrivare alle reti di neuroni.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate:
Al termine del corso gli/le studenti/studentesse saranno in grado di rappresentare un set di misure e studiarne le proprietà statistiche; identificare i parametri di un modello di dati in assenza e in presenza di rumore; risolvere un problema di deconvoluzione discreta in assenza e presenza di rumore; utilizzare un modello standardizzato per simulare il ciclo glucosio/insulina nell'uomo e le sue alterazioni (diabete). Acquisiranno inoltre familiarità con i principali strumenti atti a costruire modelli computazionali dell'attività neuronale a partire da dati sperimentali.

Autonomia di giudizio:
Gli/le studenti/esse impareranno a scegliere l'approccio modellistico più appropriato per risolvere lo specifico problema e a valutare la complessità della soluzione proposta.

Abilità comunicative:
Gli/le studenti/esse impareranno a comunicare in un contesto multidisciplinare relativamente alle scelte modellistiche effettuate in relazione al problema fisiologico o clinico affrontato e a comunicare e motivare le scelte modellistiche effettuate a tale scopo.

Capacità di apprendere:
Gli/le studenti/esse svilupperanno un'attitudine orientata all'apprendimento indipendente di concetti avanzati non affrontati nel corso.

Obiettivi formativi

L’obiettivo di questa attività, per la quale è riconosciuto 1 CFU, è quello di consentire allo studente di acquisire conoscenze specifiche, utili per l'inserimento nel futuro mondo del lavoro.

Obiettivi formativi

Lo Studente completa la sua preparazione con 12 CFU da scegliere, purchè coerenti con il progetto formativo; lo scopo, a parte quello specifico del corso scelto, è quello di consentire l'approfondimento di tematiche di interesse e/o di allargare la conoscenza di temi non affrontati nel percorso seguito

Obiettivi formativi

Obiettivi generali
The course aims to introduce the principles, methodologies, and applications of the main engineering techniques used to study biomedical data pertaining the domains of statistics and machine learning.
Obiettivi specifici
- Conoscenza e comprensione Gli studenti apprenderanno concetti di statistica descrittiva, verifica di ipotesi, modelli di classificazione ed elaborazione avanzata di
biosegnali
- Applicare conoscenza e comprensione
Gli studenti acquisiranno familiarità con gli strumenti di base per applicare test statistici e per addestrare modelli di classificazione di base
- Capacità critiche e di giudizio
Gli studenti impareranno a scegliere la metodologia di controllo più adatta per uno specifico problema e a valutare la complessità della soluzione proposta.
- Capacità comunicative
Gli studenti impareranno a comunicare in un contesto multidisciplinare le principali problematiche legate all'interfaccia dei segnali neurofisiologici con i sistemi artificiali, e a veicolare le possibili scelte progettuali a tale scopo.
- Capacità di apprendimento:
Gli studenti svilupperanno una mentalità orientata all'apprendimento autonomo di concetti avanzati non trattati nel corso.

Obiettivi formativi

CONOSCENZA E COMPRENSIONE.
Conoscenza degli strumenti metodologici e degli argomenti fondamentali del Bioelettromagnetismo (interazione dei campi con le strutture molecolari, in particolare con
soluzioni acquose e cellule, tecniche per il calcolo del campo EM all’interno dei tessuti esposti, reazioni fisiologiche dei sistemi biologici alla stimolazione elettromagnetica, razionale e concetti basilari delle normative internazionali), aspetti che costituiscono anche le basi per successivi corsi specialistici nello stesso settore scientifico-disciplinare.
CAPACITÀ APPLICATIVE.
Attraverso opportune esperienze pratiche, capacità di usare software modellistici multifisici, in particolare Sim4life–lite. Abilità nell’elaborare la modellistica bioelettromagnetica in chiave interpretativa, al fine di predire i principali fenomeni legati all’impiego dei campi elettromagnetici su esseri umani, organi, tessuti, strutture cellulari.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO.
Potenzialità di analisi critica dei fondamentali aspetti applicativi legati all’impiego dei campi elettromagnetici in presenza di soggetti umani.
ABILITÀ DI COMUNICAZIONE.
Acquisizione di un bagaglio conoscitivo adeguato alla divulgazione delle conoscenze scientifiche e tecniche nel settore del bioelettromagnetismo.
CAPACITÀ DI APPRENDERE.
Raggiungimento graduale ed estensione di un livello conoscitivo atto alla formazione di una figura professionale nel settore della protezione dell’essere umano dall’esposizione ai campi EM in ambienti complessi.

Obiettivi formativi

Gli obiettivi formativi mirano:
- all'acquisizione di conoscenze e competenze sui diversi meccanismi di interazione delle radiazioni ionizzanti con la materia
- approfondimento sui principali rivelatori di radiazione
- alla conoscenza degli effetti biologici delle radiazioni ionizzanti sugli organi e tessuti
- studio delle tecniche che vedono l’uso di radiazioni ionizzanti impiegate in medicina a scopo diagnostico e terapeutico
Il modulo di laboratorio mira al consolidamento degli elementi radioprotezionistici di base esplorando sperimentalmente i concetti legati all'attività di radioisotopi, all'interazione con la materia della radiazione, alla dipendenza della dose assorbita dal tempo di esposizione, dalla distanza e dall'interposizione di schermi di opportuni materiali. L'applicazione pratica della statistica nelle tecniche di conteggio e l'uso di strumentazione di controllo (multimetri, oscilloscopi) completa le conoscenze di fisica acquisite nel percorso triennale.

Obiettivi formativi

L’insegnamento fornisce allo studente strumenti avanzati per estrarre da segnali e dati biomedici informazioni utili, sia nel dominio nel tempo che in frequenza, con particolare riguardo ai filtri digitali, analisi multivariata, metodi spettrali tempo-frequenza e tempo-scala, esempi di processamento dei segnali elettroencefalografico, elettrooculografico, elettrocardiagrafico, fotopletismografico, e di conduttanza cutanea. Il corso fornisce inoltre strumenti di base per la classificazione di segnali biomedici, per applicazioni di tipo brain-computer interface, come LDA, SVM, elementi di clustering.

Obiettivi formativi

In un primo modulo da 9 CFU, il Corso si propone di fornire gli elementi fondamentali relativi ai principi di funzionamento e di progettazione di TAC, NMR e tomografi ad ultrasuoni. Il corso fornisce anche una panoramica delle passate e presenti tecnologie utilizzate per la realizzazione delle apparecchiature trattate.
E' prevista l'acquisizione degli elementi a mezzo dei quali è possibile comprendere il principio di funzionamento e le scelte progettuali. L'allievo dovrà essere in grado di comprendere ed eseguire i principali test per la verifica delle prestazioni delle apparecchiature oggetto del corso, nonchè possedere e saper applicare i principi fondamentali che orientano la loro progettazione. Nei restanti 3CFU gli obiettivi del corso sono volti ad approfondire i criteri di progettazione delle sonde elettroniche a schiera applicate in ecotomografia ed introdurre i concetti base del controllo di qualità dell'immagine ecografica noti in letteratura come Quality Assurance Test.

Obiettivi formativi

Lo scopo del corso è di fornire i concetti base necessari alla gestione della strumentazione e alla comprensione dei modelli biomeccanici considerati nell'analisi del movimento. Il corso descrive i principi di funzionamento dei sensori tipicamente usati in un laboratorio di analisi del movimento ossia le piattaforme di forza ed i trasduttori di posizione, velocità e spostamento. Successivamente sono descritte le principali tecniche per l’analisi sperimentale dei dati volti all’identificazione delle variabili che rappresentano in modo esaustivo la cinematica e la cinetica del movimento umano.

La frequenza delle lezioni non è obbligatoria ma è fortemente consigliata.

Obiettivi formativi

Il corso di studio si pone l’obiettivo di formare Allievi Magistrali in Ingegneria Biomedica, in accordo con il Core Competence Internazionale e Nazionale, che abbiano conoscenze e competenze imprescindibili allo svolgimento dell’attività professionale finalizzata alla valutazione e gestione delle tecnologie biomediche in ambito sanitario.
Gli obiettivi del corso sono fondati sull’apprendimento delle conoscenze (sapere), competenze (saper fare) e metodologie con particolare riferimento alla conduzione del collaudo delle prestazioni dei dispositivi medici e delle apparecchiature elettromedicali.
Al termine del percorso didattico l’Allievo deve essere in grado di acquisire un’autonomia professionale, decisionale ed operativa rivolta ad affrontare, individuare e gestire le criticità durante il ciclo di vita delle tecnologie biomediche poiché hanno un elevato impatto sulla sicurezza del paziente e dell’operatore.

Obiettivi formativi

Il corso si propone di approfondire le problematiche relative alla progettazione, realizzazione, manutenzione e gestione efficiente e sicura degli impianti e dei sistemi tecnologici di servizio precipuamente ospedalieri e degli impianti cosiddetti speciali.
Saranno note le varie tipologie di impianto, il loro dimensionamento di massima, la verifica e la gestione con particolare attenzione alla normativa specifica e al problema della sicurezza.

Obiettivi formativi

La tesi di laurea, che consiste nell'elaborazione di un tema e /o progetto, ha l'obiettivo di stimolare lo Studente nello svolgimento di un lavoro personale che comprenda lo studio della letteratura sul tema in esame e l'attività di sperimentazione ed elaborazione dati, sia presso le sedi Sapienza che presso enti esterni. Vengono altresì stimolate le capacità comunicative.

Obiettivi formativi

Conoscenza e capacità di comprensione:
Gli/le studenti/studentesse impareranno i fondamenti dell’approccio modellistico generale quali le differenze tra modello di dato e modello di sistema, l’importanza delle misure, l’identificazione dei parametri in assenza e in presenza di rumore, le tecniche di deconvoluzione per la stima dell'ingresso del modello a partire dall'uscita e dalla sua
risposta impulsiva e le tecniche di validazione del modello, il ruolo dei modelli nello sviluppo del pancreas artificiale. Impareranno inoltre quali sono i fondamenti
della modellistica neuronale sia di tipo circuitale che relativi alla funzione di encoding/decoding neuronale, per arrivare alle reti di neuroni.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate:
Al termine del corso gli/le studenti/studentesse saranno in grado di rappresentare un set di misure e studiarne le proprietà statistiche; identificare i parametri di un modello di dati in assenza e in presenza di rumore; risolvere un problema di deconvoluzione discreta in assenza e presenza di rumore; utilizzare un modello standardizzato per simulare il ciclo glucosio/insulina nell'uomo e le sue alterazioni (diabete). Acquisiranno inoltre familiarità con i principali strumenti atti a costruire modelli computazionali dell'attività neuronale a partire da dati sperimentali.

Autonomia di giudizio:
Gli/le studenti/esse impareranno a scegliere l'approccio modellistico più appropriato per risolvere lo specifico problema e a valutare la complessità della soluzione proposta.

Abilità comunicative:
Gli/le studenti/esse impareranno a comunicare in un contesto multidisciplinare relativamente alle scelte modellistiche effettuate in relazione al problema fisiologico o clinico affrontato e a comunicare e motivare le scelte modellistiche effettuate a tale scopo.

Capacità di apprendere:
Gli/le studenti/esse svilupperanno un'attitudine orientata all'apprendimento indipendente di concetti avanzati non affrontati nel corso.

Obiettivi formativi

Il corso ha come obiettivi la conoscenza della fisiopatologia degli organi in particolare, le sindromi che comportano la perdita della funzione dell’organo malato e la possibile sostituzione con device.

Altri obiettivi sono l’analisi delle reazioni ai materiali non biologici, il possibile impiego della stampa 3D a supporto della medicina e l’utilizzo dell’intelligenza artificiale

Obiettivi formativi

Lo scopo del corso è quello di insegnare agli studenti l'utilizzo dei metodi numerici per risolvere quei problemi ingegneristici che non hanno una soluzione analitica. Il corso si focalizzerà sulla comprensione dei concetti alla base dei metodi studiati e sulla loro implementazione tramite un linguaggio di programmazione. Questo approccio è essenziale per imparare a scegliere correttamente un metodo numerico tenendo conto anche delle sue limitazioni.

Obiettivi formativi

L’obiettivo di questa attività, per la quale è riconosciuto 1 CFU, è quello di consentire allo studente di acquisire conoscenze specifiche, utili per l'inserimento nel futuro mondo del lavoro.

Obiettivi formativi

Lo Studente completa la sua preparazione con 12 CFU da scegliere, purchè coerenti con il progetto formativo; lo scopo, a parte quello specifico del corso scelto, è quello di consentire l'approfondimento di tematiche di interesse e/o di allargare la conoscenza di temi non affrontati nel percorso seguito

Obiettivi formativi

CONOSCENZA E COMPRENSIONE.
Conoscenza degli strumenti metodologici e degli argomenti fondamentali del Bioelettromagnetismo (interazione dei campi con le strutture molecolari, in particolare con
soluzioni acquose e cellule, tecniche per il calcolo del campo EM all’interno dei tessuti esposti, reazioni fisiologiche dei sistemi biologici alla stimolazione elettromagnetica, razionale e concetti basilari delle normative internazionali), aspetti che costituiscono anche le basi per successivi corsi specialistici nello stesso settore scientifico-disciplinare.
CAPACITÀ APPLICATIVE.
Attraverso opportune esperienze pratiche, capacità di usare software modellistici multifisici, in particolare Sim4life–lite. Abilità nell’elaborare la modellistica bioelettromagnetica in chiave interpretativa, al fine di predire i principali fenomeni legati all’impiego dei campi elettromagnetici su esseri umani, organi, tessuti, strutture cellulari.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO.
Potenzialità di analisi critica dei fondamentali aspetti applicativi legati all’impiego dei campi elettromagnetici in presenza di soggetti umani.
ABILITÀ DI COMUNICAZIONE.
Acquisizione di un bagaglio conoscitivo adeguato alla divulgazione delle conoscenze scientifiche e tecniche nel settore del bioelettromagnetismo.
CAPACITÀ DI APPRENDERE.
Raggiungimento graduale ed estensione di un livello conoscitivo atto alla formazione di una figura professionale nel settore della protezione dell’essere umano dall’esposizione ai campi EM in ambienti complessi.

Obiettivi formativi

Il corso intende fornire una formazione di base sui principi di funzionamento della strumentazione medicale standard e di avanguardia.
Il corso inoltre prevede di rendere gli studenti capaci di valutare, utilizzare e progettare l’hardware e il software di diverse apparecchiature elettromedicali.

Obiettivi formativi

Fornire un’introduzione e una panoramica sull’uso delle tecnologie robotiche nell’ambito medico, con particolare riferimento alla chirurgia assistita.
Risultati di apprendimento attesi: Conoscenza delle principali applicazioni esistenti nell'area della robotica medica e delle metodologie robotiche utilizzate in ambito medico.
Lo studente sarà in grado di:
• leggere criticamente articoli che descrivano le principali tecnologie coinvolte nella robotica medica;
• discutere dettagliatamente lo stato dell'arte delle applicazioni robotiche in medicina;
• stimare i potenziali benefici derivanti dall'introduzione di tecniche robotiche in una procedura medica;
• argomentare sullo sviluppo di una particolare tecnologia non ancora esistente o non ancora sperimentata;
• comunicare e collaborare con persone di diversa formazione tecnica;
• valutare i vincoli clinici, sociali ed economici nella implementazione di una tecnologia robotica in un settore medico.

Obiettivi formativi

Il corso intende fornire una formazione di base sui principi di funzionamento della strumentazione medicale standard e di avanguardia.
Il corso inoltre prevede di rendere gli studenti capaci di valutare, utilizzare e progettare l’hardware e il software di diverse apparecchiature elettromedicali.

Obiettivi formativi

L’insegnamento fornisce allo studente strumenti avanzati per estrarre da segnali e dati biomedici informazioni utili, sia nel dominio nel tempo che in frequenza, con particolare riguardo ai filtri digitali, analisi multivariata, metodi spettrali tempo-frequenza e tempo-scala, esempi di processamento dei segnali elettroencefalografico, elettrooculografico, elettrocardiagrafico, fotopletismografico, e di conduttanza cutanea. Il corso fornisce inoltre strumenti di base per la classificazione di segnali biomedici, per applicazioni di tipo brain-computer interface, come LDA, SVM, elementi di clustering.

Obiettivi formativi

In un primo modulo da 9 CFU, il Corso si propone di fornire gli elementi fondamentali relativi ai principi di funzionamento e di progettazione di TAC, NMR e tomografi ad ultrasuoni. Il corso fornisce anche una panoramica delle passate e presenti tecnologie utilizzate per la realizzazione delle apparecchiature trattate.
E' prevista l'acquisizione degli elementi a mezzo dei quali è possibile comprendere il principio di funzionamento e le scelte progettuali. L'allievo dovrà essere in grado di comprendere ed eseguire i principali test per la verifica delle prestazioni delle apparecchiature oggetto del corso, nonchè possedere e saper applicare i principi fondamentali che orientano la loro progettazione. Nei restanti 3CFU gli obiettivi del corso sono volti ad approfondire i criteri di progettazione delle sonde elettroniche a schiera applicate in ecotomografia ed introdurre i concetti base del controllo di qualità dell'immagine ecografica noti in letteratura come Quality Assurance Test.

Obiettivi formativi

Obiettivi generali
The course aims to introduce the principles, methodologies, and applications of the main engineering techniques used to study biomedical data pertaining the domains of statistics and machine learning.
Obiettivi specifici
- Conoscenza e comprensione Gli studenti apprenderanno concetti di statistica descrittiva, verifica di ipotesi, modelli di classificazione ed elaborazione avanzata di
biosegnali
- Applicare conoscenza e comprensione
Gli studenti acquisiranno familiarità con gli strumenti di base per applicare test statistici e per addestrare modelli di classificazione di base
- Capacità critiche e di giudizio
Gli studenti impareranno a scegliere la metodologia di controllo più adatta per uno specifico problema e a valutare la complessità della soluzione proposta.
- Capacità comunicative
Gli studenti impareranno a comunicare in un contesto multidisciplinare le principali problematiche legate all'interfaccia dei segnali neurofisiologici con i sistemi artificiali, e a veicolare le possibili scelte progettuali a tale scopo.
- Capacità di apprendimento:
Gli studenti svilupperanno una mentalità orientata all'apprendimento autonomo di concetti avanzati non trattati nel corso.

Obiettivi formativi

Il corso di studio si pone l’obiettivo di formare Allievi Magistrali in Ingegneria Biomedica, in accordo con il Core Competence Internazionale e Nazionale, che abbiano conoscenze e competenze imprescindibili allo svolgimento dell’attività professionale finalizzata alla valutazione e gestione delle tecnologie biomediche in ambito sanitario.
Gli obiettivi del corso sono fondati sull’apprendimento delle conoscenze (sapere), competenze (saper fare) e metodologie con particolare riferimento alla conduzione del collaudo delle prestazioni dei dispositivi medici e delle apparecchiature elettromedicali.
Al termine del percorso didattico l’Allievo deve essere in grado di acquisire un’autonomia professionale, decisionale ed operativa rivolta ad affrontare, individuare e gestire le criticità durante il ciclo di vita delle tecnologie biomediche poiché hanno un elevato impatto sulla sicurezza del paziente e dell’operatore.

Obiettivi formativi

Il corso si propone di approfondire le problematiche relative alla progettazione, realizzazione, manutenzione e gestione efficiente e sicura degli impianti e dei sistemi tecnologici di servizio precipuamente ospedalieri e degli impianti cosiddetti speciali.
Saranno note le varie tipologie di impianto, il loro dimensionamento di massima, la verifica e la gestione con particolare attenzione alla normativa specifica e al problema della sicurezza.

Obiettivi formativi

La tesi di laurea, che consiste nell'elaborazione di un tema e /o progetto, ha l'obiettivo di stimolare lo Studente nello svolgimento di un lavoro personale che comprenda lo studio della letteratura sul tema in esame e l'attività di sperimentazione ed elaborazione dati, sia presso le sedi Sapienza che presso enti esterni. Vengono altresì stimolate le capacità comunicative.

Obiettivi formativi

Conoscenza e capacità di comprensione:
Gli/le studenti/studentesse impareranno i fondamenti dell’approccio modellistico generale quali le differenze tra modello di dato e modello di sistema, l’importanza delle misure, l’identificazione dei parametri in assenza e in presenza di rumore, le tecniche di deconvoluzione per la stima dell'ingresso del modello a partire dall'uscita e dalla sua
risposta impulsiva e le tecniche di validazione del modello, il ruolo dei modelli nello sviluppo del pancreas artificiale. Impareranno inoltre quali sono i fondamenti
della modellistica neuronale sia di tipo circuitale che relativi alla funzione di encoding/decoding neuronale, per arrivare alle reti di neuroni.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate:
Al termine del corso gli/le studenti/studentesse saranno in grado di rappresentare un set di misure e studiarne le proprietà statistiche; identificare i parametri di un modello di dati in assenza e in presenza di rumore; risolvere un problema di deconvoluzione discreta in assenza e presenza di rumore; utilizzare un modello standardizzato per simulare il ciclo glucosio/insulina nell'uomo e le sue alterazioni (diabete). Acquisiranno inoltre familiarità con i principali strumenti atti a costruire modelli computazionali dell'attività neuronale a partire da dati sperimentali.

Autonomia di giudizio:
Gli/le studenti/esse impareranno a scegliere l'approccio modellistico più appropriato per risolvere lo specifico problema e a valutare la complessità della soluzione proposta.

Abilità comunicative:
Gli/le studenti/esse impareranno a comunicare in un contesto multidisciplinare relativamente alle scelte modellistiche effettuate in relazione al problema fisiologico o clinico affrontato e a comunicare e motivare le scelte modellistiche effettuate a tale scopo.

Capacità di apprendere:
Gli/le studenti/esse svilupperanno un'attitudine orientata all'apprendimento indipendente di concetti avanzati non affrontati nel corso.

Obiettivi formativi

Fornire allo studente la conoscenza critica di struttura e proprietà dei materiali metallici e delle superfici utilizzati in ambito biomedico. Descrivere il ruolo che tali materiali occupano nella progettazione di dispositivi biomedici e protesici con riferimento alle problematiche legate alla trasformazione e ai trattamenti superficiali di tali materiali. Fornire conoscenze relative all’interazione dei materiali metallici e delle superfici con i sistemi biologici. Sviluppare competenze necessarie ad integrarsi in un settore altamente interdisciplinare e in continua evoluzione.

Obiettivi formativi

Fornire allo studente la conoscenza critica di struttura e proprietà dei materiali non metallici utilizzati in ambito biomedico. Descrivere il ruolo che tali materiali occupano nella progettazione di dispositivi biomedici e protesici con riferimento alle problematiche legate alla trasformazione e ai trattamenti superficiali di tali materiali. Fornire conoscenze relative all’interazione dei materiali non metallici con i sistemi biologici. Sviluppare competenze necessarie ad integrarsi in un settore altamente interdisciplinare e in continua evoluzione.

Obiettivi formativi

L’obiettivo di questa attività, per la quale è riconosciuto 1 CFU, è quello di consentire allo studente di acquisire conoscenze specifiche, utili per l'inserimento nel futuro mondo del lavoro.

Obiettivi formativi

Lo Studente completa la sua preparazione con 12 CFU da scegliere, purchè coerenti con il progetto formativo; lo scopo, a parte quello specifico del corso scelto, è quello di consentire l'approfondimento di tematiche di interesse e/o di allargare la conoscenza di temi non affrontati nel percorso seguito

Obiettivi formativi

CONOSCENZA E COMPRENSIONE.
Conoscenza degli strumenti metodologici e degli argomenti fondamentali del Bioelettromagnetismo (interazione dei campi con le strutture molecolari, in particolare con
soluzioni acquose e cellule, tecniche per il calcolo del campo EM all’interno dei tessuti esposti, reazioni fisiologiche dei sistemi biologici alla stimolazione elettromagnetica, razionale e concetti basilari delle normative internazionali), aspetti che costituiscono anche le basi per successivi corsi specialistici nello stesso settore scientifico-disciplinare.
CAPACITÀ APPLICATIVE.
Attraverso opportune esperienze pratiche, capacità di usare software modellistici multifisici, in particolare Sim4life–lite. Abilità nell’elaborare la modellistica bioelettromagnetica in chiave interpretativa, al fine di predire i principali fenomeni legati all’impiego dei campi elettromagnetici su esseri umani, organi, tessuti, strutture cellulari.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO.
Potenzialità di analisi critica dei fondamentali aspetti applicativi legati all’impiego dei campi elettromagnetici in presenza di soggetti umani.
ABILITÀ DI COMUNICAZIONE.
Acquisizione di un bagaglio conoscitivo adeguato alla divulgazione delle conoscenze scientifiche e tecniche nel settore del bioelettromagnetismo.
CAPACITÀ DI APPRENDERE.
Raggiungimento graduale ed estensione di un livello conoscitivo atto alla formazione di una figura professionale nel settore della protezione dell’essere umano dall’esposizione ai campi EM in ambienti complessi.

Obiettivi formativi

Fornire allo studente la conoscenza critica di struttura e proprietà dei materiali metallici e delle superfici utilizzati in ambito biomedico. Descrivere il ruolo che tali materiali occupano nella progettazione di dispositivi biomedici e protesici con riferimento alle problematiche legate alla trasformazione e ai trattamenti superficiali di tali materiali. Fornire conoscenze relative all’interazione dei materiali metallici e delle superfici con i sistemi biologici. Sviluppare competenze necessarie ad integrarsi in un settore altamente interdisciplinare e in continua evoluzione.

Obiettivi formativi

Fornire allo studente la conoscenza critica di struttura e proprietà dei materiali metallici e delle superfici utilizzati in ambito biomedico. Descrivere il ruolo che tali materiali occupano nella progettazione di dispositivi biomedici e protesici con riferimento alle problematiche legate alla trasformazione e ai trattamenti superficiali di tali materiali. Fornire conoscenze relative all’interazione dei materiali metallici e delle superfici con i sistemi biologici. Sviluppare competenze necessarie ad integrarsi in un settore altamente interdisciplinare e in continua evoluzione.

Obiettivi formativi

L'insegnamento di “Resistenza dei Biomateriali”, impartito al 5° anno del corso di laurea magistrale in Ingegneria biomedica, si pone in diretta successione a quello di "Scienza delle Costruzioni" al 2° anno del corso di laurea in Ingegneria clinica e ne costituisce il naturale proseguimento. Infatti, le conoscenza acquisite nell'ambito della “Scienza delle Costruzioni”, quali la teoria della trave mono dimensionale, la meccanica dei solidi di forma tridimensionale e il prisma di SAINT-VENANT (trave tridimensionale) trovano immediata applicazione nello studio del comportamento meccanico delle ossa lunghe, dei tessuti biologici e dei biomateriali artificiali, delle principali articolazioni ossee del corpo umano e delle protesi che tali giunzioni sostituiscono.

Risultati di apprendimento attesi.
Ci si attende che il candidato ingegnere magistrale apprenda la capacità di studiare il comportamento meccanico delle ossa lunghe, dei tessuti biologici e dei biomateriali artificiali, delle principali articolazioni ossee del corpo umano e delle protesi che tali giunzioni sostituiscono.

Obiettivi formativi

L’insegnamento fornisce allo studente strumenti avanzati per estrarre da segnali e dati biomedici informazioni utili, sia nel dominio nel tempo che in frequenza, con particolare riguardo ai filtri digitali, analisi multivariata, metodi spettrali tempo-frequenza e tempo-scala, esempi di processamento dei segnali elettroencefalografico, elettrooculografico, elettrocardiagrafico, fotopletismografico, e di conduttanza cutanea. Il corso fornisce inoltre strumenti di base per la classificazione di segnali biomedici, per applicazioni di tipo brain-computer interface, come LDA, SVM, elementi di clustering.

Obiettivi formativi

In un primo modulo da 9 CFU, il Corso si propone di fornire gli elementi fondamentali relativi ai principi di funzionamento e di progettazione di TAC, NMR e tomografi ad ultrasuoni. Il corso fornisce anche una panoramica delle passate e presenti tecnologie utilizzate per la realizzazione delle apparecchiature trattate.
E' prevista l'acquisizione degli elementi a mezzo dei quali è possibile comprendere il principio di funzionamento e le scelte progettuali. L'allievo dovrà essere in grado di comprendere ed eseguire i principali test per la verifica delle prestazioni delle apparecchiature oggetto del corso, nonchè possedere e saper applicare i principi fondamentali che orientano la loro progettazione. Nei restanti 3CFU gli obiettivi del corso sono volti ad approfondire i criteri di progettazione delle sonde elettroniche a schiera applicate in ecotomografia ed introdurre i concetti base del controllo di qualità dell'immagine ecografica noti in letteratura come Quality Assurance Test.

Obiettivi formativi

Obiettivi
Il corso di studio si pone l’obiettivo di formare Allievi/e del corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Biomedica e di fornire le conoscenze, competenze e metodologie fondamentali attinenti alla progettazione di un dispositivo medico protesico, con particolare riferimento alle endoprotesi. Il corso fornirà gli strumenti teorici e computazionali necessari per affrontare la modellizzazione 3D ed analisi biomeccanica di un modello di endoprotesi, in particolare osteoarticolare e di osteosintesi.
Gli obiettivi del corso intendono sviluppare negli Allievi/e le capacità di identificare le specifiche di progetto di una endoprotesi, l’approccio al dimensionamento ed alla progettazione, l’individuazione delle soluzioni tecnologiche conformi alle specifiche cliniche verificando che la soluzione proposta garantisca la funzionalità della protesi.

Risultati di Apprendimento Attesi
Al termine del percorso didattico l’Allievo/a deve essere in grado di acquisire un’autonomia professionale, decisionale ed operativa rivolta ad affrontare, individuare e gestire le relazioni con il personale Medico proponendo soluzioni, ove possibile immediate, oppure alternative a breve e medio termine. La capacità di apprendimento è stimolata da un percorso formativo che alterna i principi metodologici, esempi applicativi ed esercitazioni di approfondimento. In particolare l’Allievo/a saprà:
• conoscere in modo critico i principi fondamentali per il dimensionamento e prototipazione virtuale di strutture protesiche elementari;
• redigere le specifiche tecniche di progetto dall'analisi morfologica, strutturale, funzionale tenendo conto dell’interazione con i tessuti biologici per l’impostazione di un piano preoperatorio virtuale;
• formulare ed interpretare i risultati dall’analisi biomeccanica dei modelli 3D per la validazione della soluzione progettuale identificata.

Obiettivi formativi

Obiettivi generali
The course aims to introduce the principles, methodologies, and applications of the main engineering techniques used to study biomedical data pertaining the domains of statistics and machine learning.
Obiettivi specifici
- Conoscenza e comprensione Gli studenti apprenderanno concetti di statistica descrittiva, verifica di ipotesi, modelli di classificazione ed elaborazione avanzata di
biosegnali
- Applicare conoscenza e comprensione
Gli studenti acquisiranno familiarità con gli strumenti di base per applicare test statistici e per addestrare modelli di classificazione di base
- Capacità critiche e di giudizio
Gli studenti impareranno a scegliere la metodologia di controllo più adatta per uno specifico problema e a valutare la complessità della soluzione proposta.
- Capacità comunicative
Gli studenti impareranno a comunicare in un contesto multidisciplinare le principali problematiche legate all'interfaccia dei segnali neurofisiologici con i sistemi artificiali, e a veicolare le possibili scelte progettuali a tale scopo.
- Capacità di apprendimento:
Gli studenti svilupperanno una mentalità orientata all'apprendimento autonomo di concetti avanzati non trattati nel corso.

Obiettivi formativi

Il corso di “ingegneria per la medicina rigenerativa” mira a fornire una base solida per consentire agli ingegneri biomedici di sviluppare solide conoscenza nel campo dell’ingegneria tessutale e medicina rigenerativa, per interagire efficacemente con professionisti provenienti da diverse discipline, come biologia e medicina. La didattica svolta in classe permetterà agli studenti di sviluppare una capacità critica e analitica autonoma, per la selezione e utilizzo di biomateriali, culture cellulari, tecniche di fabbricazione di scaffolds e ingegnerizzazione di tessuti umani funzionali per la rigenerazione o la creazione di modelli per la replica di condizioni patologiche e test di farmaci.

Obiettivi formativi

La tesi di laurea, che consiste nell'elaborazione di un tema e /o progetto, ha l'obiettivo di stimolare lo Studente nello svolgimento di un lavoro personale che comprenda lo studio della letteratura sul tema in esame e l'attività di sperimentazione ed elaborazione dati, sia presso le sedi Sapienza che presso enti esterni. Vengono altresì stimolate le capacità comunicative.

Obiettivi formativi

Conoscenza e capacità di comprensione:
Gli/le studenti/studentesse impareranno i fondamenti dell’approccio modellistico generale quali le differenze tra modello di dato e modello di sistema, l’importanza delle misure, l’identificazione dei parametri in assenza e in presenza di rumore, le tecniche di deconvoluzione per la stima dell'ingresso del modello a partire dall'uscita e dalla sua
risposta impulsiva e le tecniche di validazione del modello, il ruolo dei modelli nello sviluppo del pancreas artificiale. Impareranno inoltre quali sono i fondamenti
della modellistica neuronale sia di tipo circuitale che relativi alla funzione di encoding/decoding neuronale, per arrivare alle reti di neuroni.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate:
Al termine del corso gli/le studenti/studentesse saranno in grado di rappresentare un set di misure e studiarne le proprietà statistiche; identificare i parametri di un modello di dati in assenza e in presenza di rumore; risolvere un problema di deconvoluzione discreta in assenza e presenza di rumore; utilizzare un modello standardizzato per simulare il ciclo glucosio/insulina nell'uomo e le sue alterazioni (diabete). Acquisiranno inoltre familiarità con i principali strumenti atti a costruire modelli computazionali dell'attività neuronale a partire da dati sperimentali.

Autonomia di giudizio:
Gli/le studenti/esse impareranno a scegliere l'approccio modellistico più appropriato per risolvere lo specifico problema e a valutare la complessità della soluzione proposta.

Abilità comunicative:
Gli/le studenti/esse impareranno a comunicare in un contesto multidisciplinare relativamente alle scelte modellistiche effettuate in relazione al problema fisiologico o clinico affrontato e a comunicare e motivare le scelte modellistiche effettuate a tale scopo.

Capacità di apprendere:
Gli/le studenti/esse svilupperanno un'attitudine orientata all'apprendimento indipendente di concetti avanzati non affrontati nel corso.

Obiettivi formativi

Conoscenza e capacità di comprensione: gli/le studenti saranno in grado di comprendere le basi della struttura e del funzionamento della cellula nervosa; di collegare l’attività delle singole cellule alla loro funzione all’interno di circuiti e sistemi neuronali organizzati; di conoscere la natura dei diversi correlati dell’attività cerebrale, le tecniche per la loro acquisizione e i principi di analisi ad essi applicati; di comprendere il concetto di rete o circuito cerebrale, le diverse definizioni di connettività cerebrale e le
principali tecniche per la sua stima e rappresentazione; di conoscere le principali tecniche ingegneristiche usate per studiare i sistemi neuronali ed interagire con essi;  di conoscere alcuni esempi di applicazione alla neuroprostetica e alla neuroriabilitazione assistita da robot.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli/le studenti saranno in grado di scegliere la tecnica di acquisizione ed analisi del segnale cerebrale più idonea allo specifico problema; di scegliere il metodo di stima delle reti cerebrali più adatto alla natura dei dati e alle esigenze progettuali e cliniche; di scegliere come acquisire, elaborare e decodificare i segnali cerebrali ed interfacciarli con dispositivi esterni, robotici, infrastrutture ed ambienti intelligenti.
  
Autonomia di giudizio: gli/le studenti saranno in grado di valutare le ricadute e le possibili applicazioni dei diversi metodi di acquisizione e analisi studiati a problemi di natura clinica, industriale e sociale.

Abilità comunicative: gli/le studenti/esse impareranno a comunicare in un contesto multidisciplinare relativamente alle scelte effettuate in relazione al problema fisiologico o clinico affrontato e a comunicare e motivare le scelte effettuate a tale scopo.

Capacità di apprendere: gli/le studenti/esse svilupperanno un'attitudine orientata all'apprendimento indipendente di concetti avanzati non affrontati nel corso.

Obiettivi formativi

Lo scopo del corso è quello di insegnare agli studenti l'utilizzo dei metodi numerici per risolvere quei problemi ingegneristici che non hanno una soluzione analitica. Il corso si focalizzerà sulla comprensione dei concetti alla base dei metodi studiati e sulla loro implementazione tramite un linguaggio di programmazione. Questo approccio è essenziale per imparare a scegliere correttamente un metodo numerico tenendo conto anche delle sue limitazioni.

Obiettivi formativi

L’obiettivo di questa attività, per la quale è riconosciuto 1 CFU, è quello di consentire allo studente di acquisire conoscenze specifiche, utili per l'inserimento nel futuro mondo del lavoro.

Obiettivi formativi

Lo Studente completa la sua preparazione con 12 CFU da scegliere, purchè coerenti con il progetto formativo; lo scopo, a parte quello specifico del corso scelto, è quello di consentire l'approfondimento di tematiche di interesse e/o di allargare la conoscenza di temi non affrontati nel percorso seguito

Obiettivi formativi

CONOSCENZA E COMPRENSIONE.
Conoscenza degli strumenti metodologici e degli argomenti fondamentali del Bioelettromagnetismo (interazione dei campi con le strutture molecolari, in particolare con
soluzioni acquose e cellule, tecniche per il calcolo del campo EM all’interno dei tessuti esposti, reazioni fisiologiche dei sistemi biologici alla stimolazione elettromagnetica, razionale e concetti basilari delle normative internazionali), aspetti che costituiscono anche le basi per successivi corsi specialistici nello stesso settore scientifico-disciplinare.
CAPACITÀ APPLICATIVE.
Attraverso opportune esperienze pratiche, capacità di usare software modellistici multifisici, in particolare Sim4life–lite. Abilità nell’elaborare la modellistica bioelettromagnetica in chiave interpretativa, al fine di predire i principali fenomeni legati all’impiego dei campi elettromagnetici su esseri umani, organi, tessuti, strutture cellulari.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO.
Potenzialità di analisi critica dei fondamentali aspetti applicativi legati all’impiego dei campi elettromagnetici in presenza di soggetti umani.
ABILITÀ DI COMUNICAZIONE.
Acquisizione di un bagaglio conoscitivo adeguato alla divulgazione delle conoscenze scientifiche e tecniche nel settore del bioelettromagnetismo.
CAPACITÀ DI APPRENDERE.
Raggiungimento graduale ed estensione di un livello conoscitivo atto alla formazione di una figura professionale nel settore della protezione dell’essere umano dall’esposizione ai campi EM in ambienti complessi.

Obiettivi formativi

Il corso di “ingegneria per la medicina rigenerativa” mira a fornire una base solida per consentire agli ingegneri biomedici di sviluppare solide conoscenza nel campo dell’ingegneria tessutale e medicina rigenerativa, per interagire efficacemente con professionisti provenienti da diverse discipline, come biologia e medicina. La didattica svolta in classe permetterà agli studenti di sviluppare una capacità critica e analitica autonoma, per la selezione e utilizzo di biomateriali, culture cellulari, tecniche di fabbricazione di scaffolds e ingegnerizzazione di tessuti umani funzionali per la rigenerazione o la creazione di modelli per la replica di condizioni patologiche e test di farmaci.

Obiettivi formativi

L’insegnamento fornisce allo studente strumenti avanzati per estrarre da segnali e dati biomedici informazioni utili, sia nel dominio nel tempo che in frequenza, con particolare riguardo ai filtri digitali, analisi multivariata, metodi spettrali tempo-frequenza e tempo-scala, esempi di processamento dei segnali elettroencefalografico, elettrooculografico, elettrocardiagrafico, fotopletismografico, e di conduttanza cutanea. Il corso fornisce inoltre strumenti di base per la classificazione di segnali biomedici, per applicazioni di tipo brain-computer interface, come LDA, SVM, elementi di clustering.

Obiettivi formativi

In un primo modulo da 9 CFU, il Corso si propone di fornire gli elementi fondamentali relativi ai principi di funzionamento e di progettazione di TAC, NMR e tomografi ad ultrasuoni. Il corso fornisce anche una panoramica delle passate e presenti tecnologie utilizzate per la realizzazione delle apparecchiature trattate.
E' prevista l'acquisizione degli elementi a mezzo dei quali è possibile comprendere il principio di funzionamento e le scelte progettuali. L'allievo dovrà essere in grado di comprendere ed eseguire i principali test per la verifica delle prestazioni delle apparecchiature oggetto del corso, nonchè possedere e saper applicare i principi fondamentali che orientano la loro progettazione. Nei restanti 3CFU gli obiettivi del corso sono volti ad approfondire i criteri di progettazione delle sonde elettroniche a schiera applicate in ecotomografia ed introdurre i concetti base del controllo di qualità dell'immagine ecografica noti in letteratura come Quality Assurance Test.

Obiettivi formativi

Lo scopo del corso è di fornire i concetti base necessari alla gestione della strumentazione e alla comprensione dei modelli biomeccanici considerati nell'analisi del movimento. Il corso descrive i principi di funzionamento dei sensori tipicamente usati in un laboratorio di analisi del movimento ossia le piattaforme di forza ed i trasduttori di posizione, velocità e spostamento. Successivamente sono descritte le principali tecniche per l’analisi sperimentale dei dati volti all’identificazione delle variabili che rappresentano in modo esaustivo la cinematica e la cinetica del movimento umano.

La frequenza delle lezioni non è obbligatoria ma è fortemente consigliata.

Obiettivi formativi

Obiettivi generali
The course aims to introduce the principles, methodologies, and applications of the main engineering techniques used to study biomedical data pertaining the domains of statistics and machine learning.
Obiettivi specifici
- Conoscenza e comprensione Gli studenti apprenderanno concetti di statistica descrittiva, verifica di ipotesi, modelli di classificazione ed elaborazione avanzata di
biosegnali
- Applicare conoscenza e comprensione
Gli studenti acquisiranno familiarità con gli strumenti di base per applicare test statistici e per addestrare modelli di classificazione di base
- Capacità critiche e di giudizio
Gli studenti impareranno a scegliere la metodologia di controllo più adatta per uno specifico problema e a valutare la complessità della soluzione proposta.
- Capacità comunicative
Gli studenti impareranno a comunicare in un contesto multidisciplinare le principali problematiche legate all'interfaccia dei segnali neurofisiologici con i sistemi artificiali, e a veicolare le possibili scelte progettuali a tale scopo.
- Capacità di apprendimento:
Gli studenti svilupperanno una mentalità orientata all'apprendimento autonomo di concetti avanzati non trattati nel corso.

Obiettivi formativi

L’obiettivo del corso è di coinvolgere lo studente di ingegneria biomedica in particolari esperienze di laboratorio con tessuti biologici che si attuano alla frontiera dei principi dell’ingegneria biomeccanica e della biologia sperimentale. Lo scopo è di far comprendere in laboratorio, per mezzo di esperimenti didattici, come queste due discipline possano intersecarsi e rafforzarsi vicendevolmente, per indirizzarsi verso applicazioni utili a migliorare la salute dell’uomo.

Al termine del corso, lo studente dovrebbe aver acquisito la capacità di progettare un protocollo sperimentale volto alla misura delle proprietà biomeccaniche di un tessuto biologico.

Obiettivi formativi

La tesi di laurea, che consiste nell'elaborazione di un tema e /o progetto, ha l'obiettivo di stimolare lo Studente nello svolgimento di un lavoro personale che comprenda lo studio della letteratura sul tema in esame e l'attività di sperimentazione ed elaborazione dati, sia presso le sedi Sapienza che presso enti esterni. Vengono altresì stimolate le capacità comunicative.

Obiettivi formativi

Conoscenza e capacità di comprensione:
Gli/le studenti/studentesse impareranno i fondamenti dell’approccio modellistico generale quali le differenze tra modello di dato e modello di sistema, l’importanza delle misure, l’identificazione dei parametri in assenza e in presenza di rumore, le tecniche di deconvoluzione per la stima dell'ingresso del modello a partire dall'uscita e dalla sua
risposta impulsiva e le tecniche di validazione del modello, il ruolo dei modelli nello sviluppo del pancreas artificiale. Impareranno inoltre quali sono i fondamenti
della modellistica neuronale sia di tipo circuitale che relativi alla funzione di encoding/decoding neuronale, per arrivare alle reti di neuroni.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate:
Al termine del corso gli/le studenti/studentesse saranno in grado di rappresentare un set di misure e studiarne le proprietà statistiche; identificare i parametri di un modello di dati in assenza e in presenza di rumore; risolvere un problema di deconvoluzione discreta in assenza e presenza di rumore; utilizzare un modello standardizzato per simulare il ciclo glucosio/insulina nell'uomo e le sue alterazioni (diabete). Acquisiranno inoltre familiarità con i principali strumenti atti a costruire modelli computazionali dell'attività neuronale a partire da dati sperimentali.

Autonomia di giudizio:
Gli/le studenti/esse impareranno a scegliere l'approccio modellistico più appropriato per risolvere lo specifico problema e a valutare la complessità della soluzione proposta.

Abilità comunicative:
Gli/le studenti/esse impareranno a comunicare in un contesto multidisciplinare relativamente alle scelte modellistiche effettuate in relazione al problema fisiologico o clinico affrontato e a comunicare e motivare le scelte modellistiche effettuate a tale scopo.

Capacità di apprendere:
Gli/le studenti/esse svilupperanno un'attitudine orientata all'apprendimento indipendente di concetti avanzati non affrontati nel corso.

Obiettivi formativi

Lo scopo del corso è quello di insegnare agli studenti l'utilizzo dei metodi numerici per risolvere quei problemi ingegneristici che non hanno una soluzione analitica. Il corso si focalizzerà sulla comprensione dei concetti alla base dei metodi studiati e sulla loro implementazione tramite un linguaggio di programmazione. Questo approccio è essenziale per imparare a scegliere correttamente un metodo numerico tenendo conto anche delle sue limitazioni.

Obiettivi formativi

Fornire allo studente la conoscenza critica di struttura e proprietà dei materiali metallici e delle superfici utilizzati in ambito biomedico. Descrivere il ruolo che tali materiali occupano nella progettazione di dispositivi biomedici e protesici con riferimento alle problematiche legate alla trasformazione e ai trattamenti superficiali di tali materiali. Fornire conoscenze relative all’interazione dei materiali metallici e delle superfici con i sistemi biologici. Sviluppare competenze necessarie ad integrarsi in un settore altamente interdisciplinare e in continua evoluzione.

Obiettivi formativi

Fornire allo studente la conoscenza critica di struttura e proprietà dei materiali non metallici utilizzati in ambito biomedico. Descrivere il ruolo che tali materiali occupano nella progettazione di dispositivi biomedici e protesici con riferimento alle problematiche legate alla trasformazione e ai trattamenti superficiali di tali materiali. Fornire conoscenze relative all’interazione dei materiali non metallici con i sistemi biologici. Sviluppare competenze necessarie ad integrarsi in un settore altamente interdisciplinare e in continua evoluzione.

Obiettivi formativi

L’obiettivo di questa attività, per la quale è riconosciuto 1 CFU, è quello di consentire allo studente di acquisire conoscenze specifiche, utili per l'inserimento nel futuro mondo del lavoro.

Obiettivi formativi

Lo Studente completa la sua preparazione con 12 CFU da scegliere, purchè coerenti con il progetto formativo; lo scopo, a parte quello specifico del corso scelto, è quello di consentire l'approfondimento di tematiche di interesse e/o di allargare la conoscenza di temi non affrontati nel percorso seguito

Obiettivi formativi

CONOSCENZA E COMPRENSIONE.
Conoscenza degli strumenti metodologici e degli argomenti fondamentali del Bioelettromagnetismo (interazione dei campi con le strutture molecolari, in particolare con
soluzioni acquose e cellule, tecniche per il calcolo del campo EM all’interno dei tessuti esposti, reazioni fisiologiche dei sistemi biologici alla stimolazione elettromagnetica, razionale e concetti basilari delle normative internazionali), aspetti che costituiscono anche le basi per successivi corsi specialistici nello stesso settore scientifico-disciplinare.
CAPACITÀ APPLICATIVE.
Attraverso opportune esperienze pratiche, capacità di usare software modellistici multifisici, in particolare Sim4life–lite. Abilità nell’elaborare la modellistica bioelettromagnetica in chiave interpretativa, al fine di predire i principali fenomeni legati all’impiego dei campi elettromagnetici su esseri umani, organi, tessuti, strutture cellulari.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO.
Potenzialità di analisi critica dei fondamentali aspetti applicativi legati all’impiego dei campi elettromagnetici in presenza di soggetti umani.
ABILITÀ DI COMUNICAZIONE.
Acquisizione di un bagaglio conoscitivo adeguato alla divulgazione delle conoscenze scientifiche e tecniche nel settore del bioelettromagnetismo.
CAPACITÀ DI APPRENDERE.
Raggiungimento graduale ed estensione di un livello conoscitivo atto alla formazione di una figura professionale nel settore della protezione dell’essere umano dall’esposizione ai campi EM in ambienti complessi.

Obiettivi formativi

Fornire allo studente la conoscenza critica di struttura e proprietà dei materiali metallici e delle superfici utilizzati in ambito biomedico. Descrivere il ruolo che tali materiali occupano nella progettazione di dispositivi biomedici e protesici con riferimento alle problematiche legate alla trasformazione e ai trattamenti superficiali di tali materiali. Fornire conoscenze relative all’interazione dei materiali metallici e delle superfici con i sistemi biologici. Sviluppare competenze necessarie ad integrarsi in un settore altamente interdisciplinare e in continua evoluzione.

Obiettivi formativi

Fornire allo studente la conoscenza critica di struttura e proprietà dei materiali metallici e delle superfici utilizzati in ambito biomedico. Descrivere il ruolo che tali materiali occupano nella progettazione di dispositivi biomedici e protesici con riferimento alle problematiche legate alla trasformazione e ai trattamenti superficiali di tali materiali. Fornire conoscenze relative all’interazione dei materiali metallici e delle superfici con i sistemi biologici. Sviluppare competenze necessarie ad integrarsi in un settore altamente interdisciplinare e in continua evoluzione.

Obiettivi formativi

L’insegnamento fornisce allo studente strumenti avanzati per estrarre da segnali e dati biomedici informazioni utili, sia nel dominio nel tempo che in frequenza, con particolare riguardo ai filtri digitali, analisi multivariata, metodi spettrali tempo-frequenza e tempo-scala, esempi di processamento dei segnali elettroencefalografico, elettrooculografico, elettrocardiagrafico, fotopletismografico, e di conduttanza cutanea. Il corso fornisce inoltre strumenti di base per la classificazione di segnali biomedici, per applicazioni di tipo brain-computer interface, come LDA, SVM, elementi di clustering.

Obiettivi formativi

In un primo modulo da 9 CFU, il Corso si propone di fornire gli elementi fondamentali relativi ai principi di funzionamento e di progettazione di TAC, NMR e tomografi ad ultrasuoni. Il corso fornisce anche una panoramica delle passate e presenti tecnologie utilizzate per la realizzazione delle apparecchiature trattate.
E' prevista l'acquisizione degli elementi a mezzo dei quali è possibile comprendere il principio di funzionamento e le scelte progettuali. L'allievo dovrà essere in grado di comprendere ed eseguire i principali test per la verifica delle prestazioni delle apparecchiature oggetto del corso, nonchè possedere e saper applicare i principi fondamentali che orientano la loro progettazione. Nei restanti 3CFU gli obiettivi del corso sono volti ad approfondire i criteri di progettazione delle sonde elettroniche a schiera applicate in ecotomografia ed introdurre i concetti base del controllo di qualità dell'immagine ecografica noti in letteratura come Quality Assurance Test.

Obiettivi formativi

Lo scopo del corso è di fornire i concetti base necessari alla gestione della strumentazione e alla comprensione dei modelli biomeccanici considerati nell'analisi del movimento. Il corso descrive i principi di funzionamento dei sensori tipicamente usati in un laboratorio di analisi del movimento ossia le piattaforme di forza ed i trasduttori di posizione, velocità e spostamento. Successivamente sono descritte le principali tecniche per l’analisi sperimentale dei dati volti all’identificazione delle variabili che rappresentano in modo esaustivo la cinematica e la cinetica del movimento umano.

La frequenza delle lezioni non è obbligatoria ma è fortemente consigliata.

Obiettivi formativi

Obiettivi generali
The course aims to introduce the principles, methodologies, and applications of the main engineering techniques used to study biomedical data pertaining the domains of statistics and machine learning.
Obiettivi specifici
- Conoscenza e comprensione Gli studenti apprenderanno concetti di statistica descrittiva, verifica di ipotesi, modelli di classificazione ed elaborazione avanzata di
biosegnali
- Applicare conoscenza e comprensione
Gli studenti acquisiranno familiarità con gli strumenti di base per applicare test statistici e per addestrare modelli di classificazione di base
- Capacità critiche e di giudizio
Gli studenti impareranno a scegliere la metodologia di controllo più adatta per uno specifico problema e a valutare la complessità della soluzione proposta.
- Capacità comunicative
Gli studenti impareranno a comunicare in un contesto multidisciplinare le principali problematiche legate all'interfaccia dei segnali neurofisiologici con i sistemi artificiali, e a veicolare le possibili scelte progettuali a tale scopo.
- Capacità di apprendimento:
Gli studenti svilupperanno una mentalità orientata all'apprendimento autonomo di concetti avanzati non trattati nel corso.

Obiettivi formativi

Il corso di studio si pone l’obiettivo di formare Allievi Magistrali in Ingegneria Biomedica in accordo con le esigenze della Medicina di utilizzare modelli anatomici 3D utilizzati per il planning pre-operatorio di casi clinici a supporto delle immagini radiologiche e poterli stampare con tecnologia 3D quale strumento di training e discussione in team del caso clinico.
Gli obiettivi del corso sono fondati sull’apprendimento delle conoscenze, competenze e metodologie imprescindibili allo svolgimento dell’attività professionale di assistenza tecnica al personale medico nell’elaborazione e ricostruzione 3D dell’immagine diagnostica.
Al termine del percorso didattico l’Allievo deve essere grado di acquisire un’autonomia professionale, decisionale ed operativa rivolta ad affrontare, individuare e gestire le relazioni con il personale Medico proponendo soluzioni, ove possibile immediate, oppure alternative a breve e medio termine.

Obiettivi formativi

La tesi di laurea, che consiste nell'elaborazione di un tema e /o progetto, ha l'obiettivo di stimolare lo Studente nello svolgimento di un lavoro personale che comprenda lo studio della letteratura sul tema in esame e l'attività di sperimentazione ed elaborazione dati, sia presso le sedi Sapienza che presso enti esterni. Vengono altresì stimolate le capacità comunicative.

Obiettivi formativi

Conoscenza e capacità di comprensione:
Gli/le studenti/studentesse impareranno i fondamenti dell’approccio modellistico generale quali le differenze tra modello di dato e modello di sistema, l’importanza delle misure, l’identificazione dei parametri in assenza e in presenza di rumore, le tecniche di deconvoluzione per la stima dell'ingresso del modello a partire dall'uscita e dalla sua
risposta impulsiva e le tecniche di validazione del modello, il ruolo dei modelli nello sviluppo del pancreas artificiale. Impareranno inoltre quali sono i fondamenti
della modellistica neuronale sia di tipo circuitale che relativi alla funzione di encoding/decoding neuronale, per arrivare alle reti di neuroni.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate:
Al termine del corso gli/le studenti/studentesse saranno in grado di rappresentare un set di misure e studiarne le proprietà statistiche; identificare i parametri di un modello di dati in assenza e in presenza di rumore; risolvere un problema di deconvoluzione discreta in assenza e presenza di rumore; utilizzare un modello standardizzato per simulare il ciclo glucosio/insulina nell'uomo e le sue alterazioni (diabete). Acquisiranno inoltre familiarità con i principali strumenti atti a costruire modelli computazionali dell'attività neuronale a partire da dati sperimentali.

Autonomia di giudizio:
Gli/le studenti/esse impareranno a scegliere l'approccio modellistico più appropriato per risolvere lo specifico problema e a valutare la complessità della soluzione proposta.

Abilità comunicative:
Gli/le studenti/esse impareranno a comunicare in un contesto multidisciplinare relativamente alle scelte modellistiche effettuate in relazione al problema fisiologico o clinico affrontato e a comunicare e motivare le scelte modellistiche effettuate a tale scopo.

Capacità di apprendere:
Gli/le studenti/esse svilupperanno un'attitudine orientata all'apprendimento indipendente di concetti avanzati non affrontati nel corso.

Obiettivi formativi

Lo scopo del corso è quello di insegnare agli studenti l'utilizzo dei metodi numerici per risolvere quei problemi ingegneristici che non hanno una soluzione analitica. Il corso si focalizzerà sulla comprensione dei concetti alla base dei metodi studiati e sulla loro implementazione tramite un linguaggio di programmazione. Questo approccio è essenziale per imparare a scegliere correttamente un metodo numerico tenendo conto anche delle sue limitazioni.

Obiettivi formativi

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE. Il corso si prefigge lo scopo di fare acquisire allo studente le conoscenze necessarie all’esecuzione di misure elettriche ed elettroniche, con particolare attenzione alle misurazioni di potenziale interesse nel campo biomedico. Particolare enfasi viene posta sulle misure per il test di apparati elettronici e sulle misure di grandezze elettriche fisiologiche. Vengono illustrate le tecniche di misura innovative basate su spettroscopia di impedenza.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE. La parte di teoria è completata da una serie di esperienze di laboratorio in cui lo studente può mettere in pratica i concetti teorici appresi e acquisire le competenze multidisciplinari per la realizzazione di semplici apparati elettromedicali e per l’esecuzione delle misure fondamentali per un ingegnere biomedico. Inoltre, vengono applicati i fondamenti per la programmazione e gestione della strumentazione virtuale, fino allo sviluppo di interfacce utente per l’elaborazione e la presentazione di segnali fisiologici.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO. Le attività di laboratorio, parte integrante del corso e oggetto di verifica tramite apposita prova pratica, hanno, tra gli altri, l'obiettivo di sviluppare l'autonomia del candidato e di abituarlo a risolvere le problematiche che si presentano in contesti sperimentali realistici.
ABILITÀ COMUNICATIVE. La maggior parte delle attività sperimentali in laboratorio prevedono lavori di gruppo che sviluppano le abilità comunicative e di interazione. La parte orale della verifica in sede di esame sviluppa le capacità di comunicare conoscenze. Inoltre, agli studenti è richiesta la redazione di una relazione tecnica scritta relativa allo sviluppo di un sistema di interesse dell'ingegneria biomedica.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO. Come conseguenza dell'impostazione didattica del corso, lo studente è in grado di acquisire autonomamente nuove conoscenze di carattere tecnico relative agli argomenti tema del corso stesso, anche grazie alla necessità di risolvere i problemi incontrati durante le attività sperimentali. Il materiale didattico, spesso tratto da manuali in lingua inglese e con rimandi in letteratura, sviluppa le capacità di studio autonomo dello studente.

Obiettivi formativi

Lo Studente completa la sua preparazione con 12 CFU da scegliere, purchè coerenti con il progetto formativo; lo scopo, a parte quello specifico del corso scelto, è quello di consentire l'approfondimento di tematiche di interesse e/o di allargare la conoscenza di temi non affrontati nel percorso seguito

Obiettivi formativi

CONOSCENZA E COMPRENSIONE.
Conoscenza degli strumenti metodologici e degli argomenti fondamentali del Bioelettromagnetismo (interazione dei campi con le strutture molecolari, in particolare con
soluzioni acquose e cellule, tecniche per il calcolo del campo EM all’interno dei tessuti esposti, reazioni fisiologiche dei sistemi biologici alla stimolazione elettromagnetica, razionale e concetti basilari delle normative internazionali), aspetti che costituiscono anche le basi per successivi corsi specialistici nello stesso settore scientifico-disciplinare.
CAPACITÀ APPLICATIVE.
Attraverso opportune esperienze pratiche, capacità di usare software modellistici multifisici, in particolare Sim4life–lite. Abilità nell’elaborare la modellistica bioelettromagnetica in chiave interpretativa, al fine di predire i principali fenomeni legati all’impiego dei campi elettromagnetici su esseri umani, organi, tessuti, strutture cellulari.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO.
Potenzialità di analisi critica dei fondamentali aspetti applicativi legati all’impiego dei campi elettromagnetici in presenza di soggetti umani.
ABILITÀ DI COMUNICAZIONE.
Acquisizione di un bagaglio conoscitivo adeguato alla divulgazione delle conoscenze scientifiche e tecniche nel settore del bioelettromagnetismo.
CAPACITÀ DI APPRENDERE.
Raggiungimento graduale ed estensione di un livello conoscitivo atto alla formazione di una figura professionale nel settore della protezione dell’essere umano dall’esposizione ai campi EM in ambienti complessi.

Obiettivi formativi

Il corso intende fornire una formazione di base sui principi di funzionamento della strumentazione medicale standard e di avanguardia.
Il corso inoltre prevede di rendere gli studenti capaci di valutare, utilizzare e progettare l’hardware e il software di diverse apparecchiature elettromedicali.

Obiettivi formativi

Fornire un’introduzione e una panoramica sull’uso delle tecnologie robotiche nell’ambito medico, con particolare riferimento alla chirurgia assistita.
Risultati di apprendimento attesi: Conoscenza delle principali applicazioni esistenti nell'area della robotica medica e delle metodologie robotiche utilizzate in ambito medico.
Lo studente sarà in grado di:
• leggere criticamente articoli che descrivano le principali tecnologie coinvolte nella robotica medica;
• discutere dettagliatamente lo stato dell'arte delle applicazioni robotiche in medicina;
• stimare i potenziali benefici derivanti dall'introduzione di tecniche robotiche in una procedura medica;
• argomentare sullo sviluppo di una particolare tecnologia non ancora esistente o non ancora sperimentata;
• comunicare e collaborare con persone di diversa formazione tecnica;
• valutare i vincoli clinici, sociali ed economici nella implementazione di una tecnologia robotica in un settore medico.

Obiettivi formativi

Il corso intende fornire una formazione di base sui principi di funzionamento della strumentazione medicale standard e di avanguardia.
Il corso inoltre prevede di rendere gli studenti capaci di valutare, utilizzare e progettare l’hardware e il software di diverse apparecchiature elettromedicali.

Obiettivi formativi

Il corso presenta gli aspetti teorici e pratici relativi all'elaborazione numerica dei segnali. Prevede una parte di laboratorio, circa il 40%, svolto sulla piattaforma Colab in linguaggio Python. Alla fine del corso lo studente sara' in grado di analizzare e realizzare filtri FIR, filtri IIR, vari filtri di media, operazioni di interpolazione, decimazione, ricampionamento e di calcolo della trasformata. Avra' anche studiato problemi di elaborazione relativi alle serie storiche, al segnale ECG e al segnale audio.

Obiettivi formativi

L’insegnamento fornisce allo studente strumenti avanzati per estrarre da segnali e dati biomedici informazioni utili, sia nel dominio nel tempo che in frequenza, con particolare riguardo ai filtri digitali, analisi multivariata, metodi spettrali tempo-frequenza e tempo-scala, esempi di processamento dei segnali elettroencefalografico, elettrooculografico, elettrocardiagrafico, fotopletismografico, e di conduttanza cutanea. Il corso fornisce inoltre strumenti di base per la classificazione di segnali biomedici, per applicazioni di tipo brain-computer interface, come LDA, SVM, elementi di clustering.

Obiettivi formativi

In un primo modulo da 9 CFU, il Corso si propone di fornire gli elementi fondamentali relativi ai principi di funzionamento e di progettazione di TAC, NMR e tomografi ad ultrasuoni. Il corso fornisce anche una panoramica delle passate e presenti tecnologie utilizzate per la realizzazione delle apparecchiature trattate.
E' prevista l'acquisizione degli elementi a mezzo dei quali è possibile comprendere il principio di funzionamento e le scelte progettuali. L'allievo dovrà essere in grado di comprendere ed eseguire i principali test per la verifica delle prestazioni delle apparecchiature oggetto del corso, nonchè possedere e saper applicare i principi fondamentali che orientano la loro progettazione. Nei restanti 3CFU gli obiettivi del corso sono volti ad approfondire i criteri di progettazione delle sonde elettroniche a schiera applicate in ecotomografia ed introdurre i concetti base del controllo di qualità dell'immagine ecografica noti in letteratura come Quality Assurance Test.

Obiettivi formativi

Lo Studente completa la sua preparazione con 12 CFU da scegliere, purchè coerenti con il progetto formativo; lo scopo, a parte quello specifico del corso scelto, è quello di consentire l'approfondimento di tematiche di interesse e/o di allargare la conoscenza di temi non affrontati nel percorso seguito

Obiettivi formativi

L’obiettivo di questa attività, per la quale è riconosciuto 1 CFU, è quello di consentire allo studente di acquisire conoscenze specifiche, utili per l'inserimento nel futuro mondo del lavoro.

Obiettivi formativi

Obiettivi generali
The course aims to introduce the principles, methodologies, and applications of the main engineering techniques used to study biomedical data pertaining the domains of statistics and machine learning.
Obiettivi specifici
- Conoscenza e comprensione Gli studenti apprenderanno concetti di statistica descrittiva, verifica di ipotesi, modelli di classificazione ed elaborazione avanzata di
biosegnali
- Applicare conoscenza e comprensione
Gli studenti acquisiranno familiarità con gli strumenti di base per applicare test statistici e per addestrare modelli di classificazione di base
- Capacità critiche e di giudizio
Gli studenti impareranno a scegliere la metodologia di controllo più adatta per uno specifico problema e a valutare la complessità della soluzione proposta.
- Capacità comunicative
Gli studenti impareranno a comunicare in un contesto multidisciplinare le principali problematiche legate all'interfaccia dei segnali neurofisiologici con i sistemi artificiali, e a veicolare le possibili scelte progettuali a tale scopo.
- Capacità di apprendimento:
Gli studenti svilupperanno una mentalità orientata all'apprendimento autonomo di concetti avanzati non trattati nel corso.

Obiettivi formativi

La tesi di laurea, che consiste nell'elaborazione di un tema e /o progetto, ha l'obiettivo di stimolare lo Studente nello svolgimento di un lavoro personale che comprenda lo studio della letteratura sul tema in esame e l'attività di sperimentazione ed elaborazione dati, sia presso le sedi Sapienza che presso enti esterni. Vengono altresì stimolate le capacità comunicative.

Obiettivi formativi

Conoscenza e capacità di comprensione:
Gli/le studenti/studentesse impareranno i fondamenti dell’approccio modellistico generale quali le differenze tra modello di dato e modello di sistema, l’importanza delle misure, l’identificazione dei parametri in assenza e in presenza di rumore, le tecniche di deconvoluzione per la stima dell'ingresso del modello a partire dall'uscita e dalla sua
risposta impulsiva e le tecniche di validazione del modello, il ruolo dei modelli nello sviluppo del pancreas artificiale. Impareranno inoltre quali sono i fondamenti
della modellistica neuronale sia di tipo circuitale che relativi alla funzione di encoding/decoding neuronale, per arrivare alle reti di neuroni.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate:
Al termine del corso gli/le studenti/studentesse saranno in grado di rappresentare un set di misure e studiarne le proprietà statistiche; identificare i parametri di un modello di dati in assenza e in presenza di rumore; risolvere un problema di deconvoluzione discreta in assenza e presenza di rumore; utilizzare un modello standardizzato per simulare il ciclo glucosio/insulina nell'uomo e le sue alterazioni (diabete). Acquisiranno inoltre familiarità con i principali strumenti atti a costruire modelli computazionali dell'attività neuronale a partire da dati sperimentali.

Autonomia di giudizio:
Gli/le studenti/esse impareranno a scegliere l'approccio modellistico più appropriato per risolvere lo specifico problema e a valutare la complessità della soluzione proposta.

Abilità comunicative:
Gli/le studenti/esse impareranno a comunicare in un contesto multidisciplinare relativamente alle scelte modellistiche effettuate in relazione al problema fisiologico o clinico affrontato e a comunicare e motivare le scelte modellistiche effettuate a tale scopo.

Capacità di apprendere:
Gli/le studenti/esse svilupperanno un'attitudine orientata all'apprendimento indipendente di concetti avanzati non affrontati nel corso.

Obiettivi formativi

Il corso ha l'obiettivo di fornire agli studenti una formazione pratica e teorica sui più comuni modelli e strumenti di analisi dei dati "omici" in biologia e medicina molecolare. L'attesa è che dopo aver completato il corso lo studente sia in grado di analizzare ed interpretare dati su larga scala come , per esempio, i dati di trascrittomica di un paziente utilizzando una metodologia appropriata implementata con matlab. Inoltre, lo studente sarà in grado di capire la teoria biologica alla base delle tecniche di analisi e di analizzarne criticamente i risultati.

Obiettivi formativi

Lo scopo del corso è quello di insegnare agli studenti l'utilizzo dei metodi numerici per risolvere quei problemi ingegneristici che non hanno una soluzione analitica. Il corso si focalizzerà sulla comprensione dei concetti alla base dei metodi studiati e sulla loro implementazione tramite un linguaggio di programmazione. Questo approccio è essenziale per imparare a scegliere correttamente un metodo numerico tenendo conto anche delle sue limitazioni.

Obiettivi formativi

L’obiettivo di questa attività, per la quale è riconosciuto 1 CFU, è quello di consentire allo studente di acquisire conoscenze specifiche, utili per l'inserimento nel futuro mondo del lavoro.

Obiettivi formativi

Lo Studente completa la sua preparazione con 12 CFU da scegliere, purchè coerenti con il progetto formativo; lo scopo, a parte quello specifico del corso scelto, è quello di consentire l'approfondimento di tematiche di interesse e/o di allargare la conoscenza di temi non affrontati nel percorso seguito

Obiettivi formativi

CONOSCENZA E COMPRENSIONE.
Conoscenza degli strumenti metodologici e degli argomenti fondamentali del Bioelettromagnetismo (interazione dei campi con le strutture molecolari, in particolare con
soluzioni acquose e cellule, tecniche per il calcolo del campo EM all’interno dei tessuti esposti, reazioni fisiologiche dei sistemi biologici alla stimolazione elettromagnetica, razionale e concetti basilari delle normative internazionali), aspetti che costituiscono anche le basi per successivi corsi specialistici nello stesso settore scientifico-disciplinare.
CAPACITÀ APPLICATIVE.
Attraverso opportune esperienze pratiche, capacità di usare software modellistici multifisici, in particolare Sim4life–lite. Abilità nell’elaborare la modellistica bioelettromagnetica in chiave interpretativa, al fine di predire i principali fenomeni legati all’impiego dei campi elettromagnetici su esseri umani, organi, tessuti, strutture cellulari.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO.
Potenzialità di analisi critica dei fondamentali aspetti applicativi legati all’impiego dei campi elettromagnetici in presenza di soggetti umani.
ABILITÀ DI COMUNICAZIONE.
Acquisizione di un bagaglio conoscitivo adeguato alla divulgazione delle conoscenze scientifiche e tecniche nel settore del bioelettromagnetismo.
CAPACITÀ DI APPRENDERE.
Raggiungimento graduale ed estensione di un livello conoscitivo atto alla formazione di una figura professionale nel settore della protezione dell’essere umano dall’esposizione ai campi EM in ambienti complessi.

Obiettivi formativi

L’insegnamento fornisce allo studente strumenti avanzati per estrarre da segnali e dati biomedici informazioni utili, sia nel dominio nel tempo che in frequenza, con particolare riguardo ai filtri digitali, analisi multivariata, metodi spettrali tempo-frequenza e tempo-scala, esempi di processamento dei segnali elettroencefalografico, elettrooculografico, elettrocardiagrafico, fotopletismografico, e di conduttanza cutanea. Il corso fornisce inoltre strumenti di base per la classificazione di segnali biomedici, per applicazioni di tipo brain-computer interface, come LDA, SVM, elementi di clustering.

Obiettivi formativi

In un primo modulo da 9 CFU, il Corso si propone di fornire gli elementi fondamentali relativi ai principi di funzionamento e di progettazione di TAC, NMR e tomografi ad ultrasuoni. Il corso fornisce anche una panoramica delle passate e presenti tecnologie utilizzate per la realizzazione delle apparecchiature trattate.
E' prevista l'acquisizione degli elementi a mezzo dei quali è possibile comprendere il principio di funzionamento e le scelte progettuali. L'allievo dovrà essere in grado di comprendere ed eseguire i principali test per la verifica delle prestazioni delle apparecchiature oggetto del corso, nonchè possedere e saper applicare i principi fondamentali che orientano la loro progettazione. Nei restanti 3CFU gli obiettivi del corso sono volti ad approfondire i criteri di progettazione delle sonde elettroniche a schiera applicate in ecotomografia ed introdurre i concetti base del controllo di qualità dell'immagine ecografica noti in letteratura come Quality Assurance Test.

Obiettivi formativi

Obiettivi generali
The course aims to introduce the principles, methodologies, and applications of the main engineering techniques used to study biomedical data pertaining the domains of statistics and machine learning.
Obiettivi specifici
- Conoscenza e comprensione Gli studenti apprenderanno concetti di statistica descrittiva, verifica di ipotesi, modelli di classificazione ed elaborazione avanzata di
biosegnali
- Applicare conoscenza e comprensione
Gli studenti acquisiranno familiarità con gli strumenti di base per applicare test statistici e per addestrare modelli di classificazione di base
- Capacità critiche e di giudizio
Gli studenti impareranno a scegliere la metodologia di controllo più adatta per uno specifico problema e a valutare la complessità della soluzione proposta.
- Capacità comunicative
Gli studenti impareranno a comunicare in un contesto multidisciplinare le principali problematiche legate all'interfaccia dei segnali neurofisiologici con i sistemi artificiali, e a veicolare le possibili scelte progettuali a tale scopo.
- Capacità di apprendimento:
Gli studenti svilupperanno una mentalità orientata all'apprendimento autonomo di concetti avanzati non trattati nel corso.

Obiettivi formativi

La tesi di laurea, che consiste nell'elaborazione di un tema e /o progetto, ha l'obiettivo di stimolare lo Studente nello svolgimento di un lavoro personale che comprenda lo studio della letteratura sul tema in esame e l'attività di sperimentazione ed elaborazione dati, sia presso le sedi Sapienza che presso enti esterni. Vengono altresì stimolate le capacità comunicative.

Obiettivi formativi

Conoscenza e capacità di comprensione: gli/le studenti saranno in grado di comprendere le basi della struttura e del funzionamento della cellula nervosa; di collegare l’attività delle singole cellule alla loro funzione all’interno di circuiti e sistemi neuronali organizzati; di conoscere la natura dei diversi correlati dell’attività cerebrale, le tecniche per la loro acquisizione e i principi di analisi ad essi applicati; di comprendere il concetto di rete o circuito cerebrale, le diverse definizioni di connettività cerebrale e le
principali tecniche per la sua stima e rappresentazione; di conoscere le principali tecniche ingegneristiche usate per studiare i sistemi neuronali ed interagire con essi;  di conoscere alcuni esempi di applicazione alla neuroprostetica e alla neuroriabilitazione assistita da robot.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate: gli/le studenti saranno in grado di scegliere la tecnica di acquisizione ed analisi del segnale cerebrale più idonea allo specifico problema; di scegliere il metodo di stima delle reti cerebrali più adatto alla natura dei dati e alle esigenze progettuali e cliniche; di scegliere come acquisire, elaborare e decodificare i segnali cerebrali ed interfacciarli con dispositivi esterni, robotici, infrastrutture ed ambienti intelligenti.
  
Autonomia di giudizio: gli/le studenti saranno in grado di valutare le ricadute e le possibili applicazioni dei diversi metodi di acquisizione e analisi studiati a problemi di natura clinica, industriale e sociale.

Abilità comunicative: gli/le studenti/esse impareranno a comunicare in un contesto multidisciplinare relativamente alle scelte effettuate in relazione al problema fisiologico o clinico affrontato e a comunicare e motivare le scelte effettuate a tale scopo.

Capacità di apprendere: gli/le studenti/esse svilupperanno un'attitudine orientata all'apprendimento indipendente di concetti avanzati non affrontati nel corso.

Obiettivi formativi

Conoscenza e capacità di comprensione:
Gli/le studenti/studentesse impareranno i fondamenti dell’approccio modellistico generale quali le differenze tra modello di dato e modello di sistema, l’importanza delle misure, l’identificazione dei parametri in assenza e in presenza di rumore, le tecniche di deconvoluzione per la stima dell'ingresso del modello a partire dall'uscita e dalla sua
risposta impulsiva e le tecniche di validazione del modello, il ruolo dei modelli nello sviluppo del pancreas artificiale. Impareranno inoltre quali sono i fondamenti
della modellistica neuronale sia di tipo circuitale che relativi alla funzione di encoding/decoding neuronale, per arrivare alle reti di neuroni.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate:
Al termine del corso gli/le studenti/studentesse saranno in grado di rappresentare un set di misure e studiarne le proprietà statistiche; identificare i parametri di un modello di dati in assenza e in presenza di rumore; risolvere un problema di deconvoluzione discreta in assenza e presenza di rumore; utilizzare un modello standardizzato per simulare il ciclo glucosio/insulina nell'uomo e le sue alterazioni (diabete). Acquisiranno inoltre familiarità con i principali strumenti atti a costruire modelli computazionali dell'attività neuronale a partire da dati sperimentali.

Autonomia di giudizio:
Gli/le studenti/esse impareranno a scegliere l'approccio modellistico più appropriato per risolvere lo specifico problema e a valutare la complessità della soluzione proposta.

Abilità comunicative:
Gli/le studenti/esse impareranno a comunicare in un contesto multidisciplinare relativamente alle scelte modellistiche effettuate in relazione al problema fisiologico o clinico affrontato e a comunicare e motivare le scelte modellistiche effettuate a tale scopo.

Capacità di apprendere:
Gli/le studenti/esse svilupperanno un'attitudine orientata all'apprendimento indipendente di concetti avanzati non affrontati nel corso.

Obiettivi formativi

L’obiettivo di questa attività, per la quale è riconosciuto 1 CFU, è quello di consentire allo studente di acquisire conoscenze specifiche, utili per l'inserimento nel futuro mondo del lavoro.

Obiettivi formativi

Lo Studente completa la sua preparazione con 12 CFU da scegliere, purchè coerenti con il progetto formativo; lo scopo, a parte quello specifico del corso scelto, è quello di consentire l'approfondimento di tematiche di interesse e/o di allargare la conoscenza di temi non affrontati nel percorso seguito

Obiettivi formativi

CONOSCENZA E COMPRENSIONE.
Conoscenza degli strumenti metodologici e degli argomenti fondamentali del Bioelettromagnetismo (interazione dei campi con le strutture molecolari, in particolare con
soluzioni acquose e cellule, tecniche per il calcolo del campo EM all’interno dei tessuti esposti, reazioni fisiologiche dei sistemi biologici alla stimolazione elettromagnetica, razionale e concetti basilari delle normative internazionali), aspetti che costituiscono anche le basi per successivi corsi specialistici nello stesso settore scientifico-disciplinare.
CAPACITÀ APPLICATIVE.
Attraverso opportune esperienze pratiche, capacità di usare software modellistici multifisici, in particolare Sim4life–lite. Abilità nell’elaborare la modellistica bioelettromagnetica in chiave interpretativa, al fine di predire i principali fenomeni legati all’impiego dei campi elettromagnetici su esseri umani, organi, tessuti, strutture cellulari.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO.
Potenzialità di analisi critica dei fondamentali aspetti applicativi legati all’impiego dei campi elettromagnetici in presenza di soggetti umani.
ABILITÀ DI COMUNICAZIONE.
Acquisizione di un bagaglio conoscitivo adeguato alla divulgazione delle conoscenze scientifiche e tecniche nel settore del bioelettromagnetismo.
CAPACITÀ DI APPRENDERE.
Raggiungimento graduale ed estensione di un livello conoscitivo atto alla formazione di una figura professionale nel settore della protezione dell’essere umano dall’esposizione ai campi EM in ambienti complessi.

Obiettivi formativi

L’insegnamento fornisce allo studente strumenti avanzati per estrarre da segnali e dati biomedici informazioni utili, sia nel dominio nel tempo che in frequenza, con particolare riguardo ai filtri digitali, analisi multivariata, metodi spettrali tempo-frequenza e tempo-scala, esempi di processamento dei segnali elettroencefalografico, elettrooculografico, elettrocardiagrafico, fotopletismografico, e di conduttanza cutanea. Il corso fornisce inoltre strumenti di base per la classificazione di segnali biomedici, per applicazioni di tipo brain-computer interface, come LDA, SVM, elementi di clustering.

Obiettivi formativi

In un primo modulo da 9 CFU, il Corso si propone di fornire gli elementi fondamentali relativi ai principi di funzionamento e di progettazione di TAC, NMR e tomografi ad ultrasuoni. Il corso fornisce anche una panoramica delle passate e presenti tecnologie utilizzate per la realizzazione delle apparecchiature trattate.
E' prevista l'acquisizione degli elementi a mezzo dei quali è possibile comprendere il principio di funzionamento e le scelte progettuali. L'allievo dovrà essere in grado di comprendere ed eseguire i principali test per la verifica delle prestazioni delle apparecchiature oggetto del corso, nonchè possedere e saper applicare i principi fondamentali che orientano la loro progettazione. Nei restanti 3CFU gli obiettivi del corso sono volti ad approfondire i criteri di progettazione delle sonde elettroniche a schiera applicate in ecotomografia ed introdurre i concetti base del controllo di qualità dell'immagine ecografica noti in letteratura come Quality Assurance Test.

Obiettivi formativi

Obiettivi generali
The course aims to introduce the principles, methodologies, and applications of the main engineering techniques used to study biomedical data pertaining the domains of statistics and machine learning.
Obiettivi specifici
- Conoscenza e comprensione Gli studenti apprenderanno concetti di statistica descrittiva, verifica di ipotesi, modelli di classificazione ed elaborazione avanzata di
biosegnali
- Applicare conoscenza e comprensione
Gli studenti acquisiranno familiarità con gli strumenti di base per applicare test statistici e per addestrare modelli di classificazione di base
- Capacità critiche e di giudizio
Gli studenti impareranno a scegliere la metodologia di controllo più adatta per uno specifico problema e a valutare la complessità della soluzione proposta.
- Capacità comunicative
Gli studenti impareranno a comunicare in un contesto multidisciplinare le principali problematiche legate all'interfaccia dei segnali neurofisiologici con i sistemi artificiali, e a veicolare le possibili scelte progettuali a tale scopo.
- Capacità di apprendimento:
Gli studenti svilupperanno una mentalità orientata all'apprendimento autonomo di concetti avanzati non trattati nel corso.

Obiettivi formativi

La tesi di laurea, che consiste nell'elaborazione di un tema e /o progetto, ha l'obiettivo di stimolare lo Studente nello svolgimento di un lavoro personale che comprenda lo studio della letteratura sul tema in esame e l'attività di sperimentazione ed elaborazione dati, sia presso le sedi Sapienza che presso enti esterni. Vengono altresì stimolate le capacità comunicative.