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Analisi e modelli di segnali biomedici
| titolo | Analisi e modelli di segnali biomedici |
| Autori | Luigi Landini, Nicola Vanello |
| Editore | Pisa University Press |
| Formato |
Ebook -  Pdf |
| protezione |
Social DRM
Informazioni sulla protezioneX |
| Pubblicazione | 2017 |
| ISBN | 9788867417551 |
Abstract
Questo libro è il risultato dell’esperienza didattica maturata nei corsi di ‘Analisi e modelli di segnali biomedici’ e di ‘Met
Questo libro è il risultato dell’esperienza didattica maturata nei corsi di ‘Analisi e modelli di segnali biomedici’ e di ‘Metodi per l’analisi di segnali multidimensionali’ tenuti rispettivamente al 1° e al 2° anno della Laurea Magistrale in Ingegneria Biomedica a Pisa. Il libro ha come principale obiettivo quello di fornire agli studenti gli strumenti teorici e metodologici necessari per affrontare un’ ampia gamma di problematiche di analisi di dati, di segnali e di immagini biomediche. Il numero elevato di esercitazioni permette allo studente di trasferire nel contesto reale la quasi totalità degli argomenti teorici trattati, fornendo un’ampia panoramica di soluzioni a problemi tipici dell’ingegneria biomedica. Le esercitazioni comprendono sia metodi di simulazione numerica, sia algoritmi di analisi applicati alle misure biomediche. Un pregio del libro è aver raccolto in un unico volume tematiche che classicamente appartengono a ambiti culturali diversi e spesso distribuite su più volumi.
Gli argomenti trattati nel libro sono stati scelti per la loro attualità e per le importanti ricadute che rivestono nel campo biomedico. Essi sono anche il risultato dell’esperienza che gli autori hanno acquisito grazie alla convenzione tra l’Università di Pisa e la Fondazione Toscana Gabriele Monasterio, azienda di ricerca sanitaria, e mediante contatti e collaborazioni con le maggiori industrie nazionali e internazionali di imaging biomedico.
Il libro è sviluppato in otto capitoli. Partendo dalla definizione e sintesi dei processi stocastici, vengono trattati i principali metodi di stima di parametri derivati dall’analisi statistica del I e del II ordine, con esempi su serie temporali e immagini biomediche. Uno spazio significativo è dedicato all’analisi multiscala, con particolare riferimento all’analisi wavelet e ai metodi di denoising lineari e non. Segue un capitolo che tratta la deconvoluzione con e senza regolarizzazione, applicata alla soluzione di problemi inversi mal posti, con esempi nel settore dell’elaborazione di segnali e immagini. Un breve spazio è dedicato al filtraggio adattivo per la cancellazione di artefatti da segnali biomedici. Una parte importante è rivolta all’analisi statistica multivariata, comprendente l’analisi delle componenti principali e delle componenti indipendenti e la regressione lineare singola e multipla. Conclude il libro una raccolta di algoritmi supervisionati, parametrici e non, utilizzati per scopi di classificazione.
Gli argomenti trattati nel libro sono stati scelti per la loro attualità e per le importanti ricadute che rivestono nel campo biomedico. Essi sono anche il risultato dell’esperienza che gli autori hanno acquisito grazie alla convenzione tra l’Università di Pisa e la Fondazione Toscana Gabriele Monasterio, azienda di ricerca sanitaria, e mediante contatti e collaborazioni con le maggiori industrie nazionali e internazionali di imaging biomedico.
Il libro è sviluppato in otto capitoli. Partendo dalla definizione e sintesi dei processi stocastici, vengono trattati i principali metodi di stima di parametri derivati dall’analisi statistica del I e del II ordine, con esempi su serie temporali e immagini biomediche. Uno spazio significativo è dedicato all’analisi multiscala, con particolare riferimento all’analisi wavelet e ai metodi di denoising lineari e non. Segue un capitolo che tratta la deconvoluzione con e senza regolarizzazione, applicata alla soluzione di problemi inversi mal posti, con esempi nel settore dell’elaborazione di segnali e immagini. Un breve spazio è dedicato al filtraggio adattivo per la cancellazione di artefatti da segnali biomedici. Una parte importante è rivolta all’analisi statistica multivariata, comprendente l’analisi delle componenti principali e delle componenti indipendenti e la regressione lineare singola e multipla. Conclude il libro una raccolta di algoritmi supervisionati, parametrici e non, utilizzati per scopi di classificazione.
Biografia degli autori
Luigi Landini
Luigi Landini è nato a S. Stefano Magra (SP) e si è laureato in Fisica all’Università di Pisa. Attualmente è professore ordinario di Bioingegneria e tiene insegnamenti al Corso di studi in Ingegneria Biomedica presso il Dipartimento di Ingegneria dell’informazione dell’Università di Pisa. La sua attività di ricerca, che ha dato luogo alla pubblicazione di numerosi articoli di bioingegneria, è rivolta in particolare allo studio di nuovi metodi di elaborazione di segnali e immagini biomediche.
Nicola Vanello
Nicola Vanello è ricercatore confermato presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università di Pisa. Docente ai corsi di Laurea in Ingegneria Biomedica e in Bionics Engineering, si occupa dell’analisi di segnali e immagini biomediche, con principale applicazione nell’ambito delle neuroscienze.
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