{"id":2349,"date":"2016-10-09T19:24:50","date_gmt":"2016-10-09T17:24:50","guid":{"rendered":"https:\/\/portale2.unime.it\/ai-healthlab\/?p=2349"},"modified":"2025-10-13T23:47:36","modified_gmt":"2025-10-13T21:47:36","slug":"rilevazione-del-cancro-al-cervello","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/portale2.unime.it\/ai-healthlab\/rilevazione-del-cancro-al-cervello\/","title":{"rendered":"Analisi Intelligente dei Dati da Dispositivi Wearable per il Monitoraggio di Pazienti"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"2349\" class=\"elementor elementor-2349\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-794c326b e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"794c326b\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-51103633 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"51103633\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tL\u2019incremento di dispositivi wearable (smartwatch, sensori a basso consumo) ha aperto la strada alla raccolta massiva di dati fisiologici per applicazioni nell\u2019ambito salute, benessere e sport. Tuttavia, l\u2019analisi di questi dati deve essere accurata, rapida ed energeticamente efficiente: il nostro gruppo ha sviluppato framework e modelli deep learning progettati specificamente per funzionare su piattaforme mobili, garantendo classificazione delle attivit\u00e0 in tempo reale\u2014direttamente sul device e senza bisogno di server esterni.\n\n<br>\n\n<strong>Motivazioni &amp; Obiettivi<\/strong>\n<ul>\n<li>Fornire soluzioni di activity recognition compatibili con i vincoli computazionali delle piattaforme wearable, senza rinunciare ad accuratezza e generalizzazione.<\/li>\n<li>Permettere l\u2019analisi intelligente e contestuale delle attivit\u00e0 umane in applicazioni di telemedicina, sport, prevenzione cronica.<\/li>\n<li>Ottimizzare la pipeline per l\u2019elaborazione locale dei dati riducendo la dipendenza dalla trasmissione cloud (privacy, latenza, risparmio energetico).<\/li>\n<\/ul>\n\n<br>\n\n<strong>Metodi, Novit\u00e0 &amp; Risultati<\/strong>\n<ul>\n<li>\n<b>Deep learning for human activity recognition: A resource efficient implementation on low-power devices<\/b>\n<br>\n<a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/7516235\/\" target=\"_blank\">BSN Conference, IEEE 2016<\/a>\n<br>\n<i>Introdotto un framework di deep learning per activity-recognition eseguito <b>on-node<\/b>, utilizzando spettrogrammi del segnale per rendere il riconoscimento robusto a differenti orientamenti e hardware. Validato su dataset reali e laboratoriali, il sistema raggiunge tempi di inferenza e consumi compatibili con l\u2019uso continuo.<\/i>\n<\/li>\n<br>\n<li>\n<b>A Deep Learning Approach to on-Node Sensor Data Analytics for Mobile or Wearable Devices<\/b>\n<br>\n<a href=\"https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/28026792\/\" target=\"_blank\">IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 2017<\/a>\n<br>\n<i>Estende il metodo mediante l\u2019integrazione di feature \u201cshallow\u201d e deep features, ottimizzando la pipeline per attivit\u00e0 complesse e varie (salute, sport). Dimostra come la classificazione possa avvenire localmente con accuratezze superiori a soluzioni solo \u201cshallow\u201d o solo \u201cdeep\u201d.<\/i>\n<\/li>\n<br>\n<li>\n<b>Real-Time Food Intake Classification and Energy Expenditure Estimation on a Mobile Device<\/b>\n<br>\n<a href=\"https:\/\/ieeexplore.ieee.org\/document\/7797232\" target=\"_blank\">Body Sensor Network Conference, 2015<\/a>\n<br>\n<i>Applicazione combinata per la classificazione automatica di intake alimentare ed il calcolo energetico direttamente su device wearable, dimostrando la solidit\u00e0 del framework anche nell\u2019analisi dei pattern alimentari\u2014requisito importante per la salute preventiva.<\/i>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n<br>\n\n<h3><b>Codice &amp; Applicazione<\/b><\/h3>\n<ul>\n<li>\n<b>ActiveMiles, demo e prototipi:<\/b> codice on-device disponibile previa richiesta e collaborazione. Approccio portabile e adattabile su diverse piattaforme mobili.\n<\/li>\n<\/ul>\n\n<br>\n\n<h3><b>Team &amp; Autori<\/b><\/h3>\n<div style=\"border:1px solid #ccc;padding:12px\">\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/daniravi\" target=\"_blank\">Daniele Rav\u00ec<\/a> (PI, deep learning framework, data fusion, progettazione pipeline edge e wearable)<\/li>\n<li>Charence Wong, Benny Lo, GZ Yang, B. Hussain (sviluppo algoritmi, test clinici, validazione UK\/Asia, code-data fusion)<\/li>\n<\/ul>\nCollaborazioni internazionali (UCL, Imperial College London, UK) e validazione su dati reali e in studi clinici.\n<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L\u2019incremento di dispositivi wearable (smartwatch, sensori a basso consumo) ha aperto la strada alla raccolta massiva di dati fisiologici per applicazioni nell\u2019ambito salute, benessere e sport. 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