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DAUIN - GR-24 - SMILIES - reSilient coMputer archItectures and LIfE Sci

Sonificazione di dati biologici ad elevata dimensionalitÓ

Parole chiave BIOLOGIA DEI SISTEMI, BIOMEDICA, DATA ANALYSIS, MODELLAZIONE, SONIFICAZIONE

Riferimenti STEFANO DI CARLO, ALESSANDRO SAVINO

Riferimenti esterni ROBERTA BARDINI

Gruppi di ricerca DAUIN - GR-24 - SMILIES - reSilient coMputer archItectures and LIfE Sci

Tipo tesi RICERCA

Descrizione La visualizzazione Ŕ l'approccio principale per fornire rappresentazioni accessibili di informazioni complesse in diversi contesti, dalle esposizioni di divulgazione scientifica all'esplorazione e all'analisi dei dati. Tuttavia, la rappresentazione grafica di dati complessi e multidimensionali spesso non riesce a fornire gli spunti chiari e immediati che ci si aspettano dalle rappresentazioni grafiche di dati pi¨ semplici. ╚ il caso dei dati biologici complessi. Ad esempio, l'analisi multiomica collega singole cellule a pi¨ profili omici, per cui ogni cellula di un set di dati corrisponde a due o pi¨ insiemi di dati eterogenei e ad alta dimensionalitÓ, le cui strutture e relazioni latenti sono molto difficili da evidenziare. Allo stesso modo, le immagini mediche contengono informazioni ricche, ma spesso con dettagli nascosti all'occhio umano, come vasi sanguigni, organi o tumori che non Ŕ possibile rilevare direttamente. Questi dettagli si potrebbero rivelare cruciali per supportare decisioni cliniche migliori. Queste, tra le altre, sono applicazioni in cui gli insiemi di dati ad alta dimensionalitÓ dovrebbero trovare una rappresentazione pi¨ intuitiva, completa e ricca. Per rispondere a questa sfida, la disciplina della sonificazione esplora e sviluppa metodi per mappare dati complessi in una rappresentazione uditiva che possa essere prontamente compresa dagli ascoltatori umani. La sonificazione pu˛ favorire l'esplorazione e l'ispezione dei dati, fornendo un sistema di accesso alternativo, ampliato o semplicemente diverso alle informazioni. Le rappresentazioni uditive supportano una elevata risoluzione temporale e di frequenza, flussi audio multipli in parallelo, la percezione di schemi sonori complessi nel loro insieme e la prioritizzazione di suoni specifici, pur mantenendo la consapevolezza del sottofondo. Questo permette di comprendere sia la forma complessiva che la struttura granulare fine dei dati complessi provenienti dai sistemi biologici, dove la struttura sussiste a molte scale diverse, permettendo una migliore generazione di ipotesi durante l'analisi dei dati. Il lavoro di tesi proposto mira alla progettazione e allo sviluppo di un approccio di sonificazione per supportare l'ispezione, l'esplorazione e l'analisi di dati ad alta dimensionalitÓ provenienti da applicazioni biomediche e di biologia dei sistemi.


Scadenza validita proposta 15/11/2023      PROPONI LA TUA CANDIDATURA




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