JP2012 - Analisi automatica del comportamento umano nelle malattie neurologiche: il caso di epilessia

Data inizio
18 settembre 2013
Durata (mesi) 
24
Dipartimenti
Informatica, Ingegneria per la medicina di innovazione
Responsabili (o referenti locali)
Menegaz Gloria
Parole chiave
JOINT PROJECT, EXPERT SYSTEMS, BEHAVIORAL MODELING, EPILEPSY, COMPUTATIONAL VISION, REMOTE MONITORING

PREMESSA
Il monitoraggio dei pazienti epilettici mediante Video-EEG costituisce la piu approapriata metodologia diagnostica per l’identificazione delle crisi in pazienti affetti da epilessia in quanto permette di associare la sintomatologia clinica all’attività elettroencefalografica e quindi di identificare le aree coinvolte nei processi infiammatori sulla base delle manifestazioni cliniche. L’analisi video inoltre rende disponibili informazioni aggiuntive in relazione ad eventi che non si manifestano nel segnale EEG e che quindi non sarebbero identificabili sulla sola base di tale segnale. A livello clinico, le registrazioni video delle crisi epilettiche rappresentano uno strumento fondamentale di diagnosi a complemento dell’attività elettrofisiologica.

OBIETTIVI
L’obbiettivo del progetto consiste nel progetto di un sistema esperto in grado di modellare il comportamento dei pazienti sulla base delle informazioni estratte dalle registrazioni video.

PROCEDIMENTO
La ricerca riguarderà principalmente l’analisi delle espressioni facciali allo scopo di rilevare schemi peculiari della manifestazione di una data patologia in modo che questa possa essere rilevata in modo automatico, affidabile e robusto.
Questo implica il riconoscimento automatico di elementi (cues) comportamentali, il metterli in relazione con la patologia considerata e lo sviluppo di metodologie avanzate di visione computazionale e riconoscimento per la loro categorizzazione. Il risultato del progetto consisterà in un modello algoritmico comportamentale dedotto in modo automatico dai dati che permetta di inferire le dinamiche comportamentali di un soggetto in condizioni sia normali che patologiche. E’ importante osservare che la tecnologia sviluppata nel corso del progetto consentirà di svelare pattern comportamentali che non risultano rilevabili all’osservazione da parte del neurologo e renderà attuabile il monitoraggio remoto a basso costo di pazienti affetti da patologie neurologiche e psichiatriche.

MAIN PARTNER
EB Neuro S.p.A

Enti finanziatori:

Finanziamento: assegnato e gestito dal Dipartimento

Partecipanti al progetto

Gloria Menegaz
Professore ordinario
Aree di ricerca coinvolte dal progetto
Sistemi intelligenti
Machine learning

Attività

Strutture

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