Il Bio-SimPro-Lab è un laboratorio di ricerca che si occupa di sviluppare metodi di analisi di segnali elettrofisiologici e immagini biomediche, anche basati sull’uso dell’intelligenza artificiale, con ambito di applicazione principale legato al tema della salute e del benessere.

Il laboratorio dispone di sistemi di acquisizione EEG ed EMG per registrare l’attività elettrica cerebrale e muscolare per la caratterizzazione di patologie neurologiche/neuromuscolari, per la valutazione degli effetti della riabilitazione o di specifici trattamenti e per lo studio delle performance cognitive, utili in diverse applicazioni sperimentali.

Più in generale, le metodiche utilizzate e sviluppate all’interno del laboratorio trovano applicazione in diversi ambiti quali quello della prevenzione anche in ambito lavorativo, dell’interazione uomo/macchina e della valutazione del benessere psicofisico anche in presenza di fragilità o di disabilità.

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  • Sistema EEG a 32 canali (ANT Eego Sports) e sistema EEG ad 8 canali (ANT Eego mini) – I dispositivi, leggeri e compatti, sono adatti ad applicazioni sperimentali che richiedono libertà di movimento.
  • Sistema EMG 16 canali
  • Sviluppo, test e validazione di metodi e algoritmi per l’estrazione di sinergie muscolari, muscolo-cinematiche e funzionali e applicazioni di ricerca di controllo motorio e a scenari clinici e riabilitativi
  • Analisi del movimento umano con sistemi marker-based e marker-less
  • Sviluppo di metodi avanzati di analisi del segnale EEG per la valutazione della connettività cerebrale e per l’estrazione di biomarcatori per valutare gli outcome della riabilitazione e per misurare le performance cognitive correlati al benessere psicofisico.
  • Sviluppo di metodi avanzati di analisi quantitativa di Immagini multiparametriche MRI del sistema nervoso centrale e del muscolo scheletrico per la caratterizzazione e la valutazione di condizioni fisiologiche o patologiche.
  • Sviluppo di metodi di Intelligenza Artificiale per l’analisi di segnali e immagini biomedici con particolare riguardo agli approcci di Deep Learning.