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Valutazione delle acinesie notturne tramite sensori inerziali

keywords DISTURBI DEL SONNO, MACHINE LEARNING, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, MALATTIE NEUROLOGICHE, SENSORI INERZIALI

Reference persons GABRIELLA OLMO

External reference persons Dr. Irene Rechichi - irene.rechichi@polito.it

Research Groups DAUIN - GR-19 - SYSTEM BIOLOGY GROUP - SYSBIO

Thesis type SPERIMENTALE APPLICATA

Description La tesi si colloca nell?ambito della valutazione dei disordini del movimento, con l?obiettivo di agevolare il monitoraggio a distanza dei soggetti affetti da acinesie notturne. Il progetto, in collaborazione con il Dipartimento di Neurologia dell?Ospedale Molinette di Torino, prevede una prima raccolta dati durante il sonno tramite sensori inerziali su soggetti sani, seguita e/o accompagnata da una raccolta analoga su pazienti con Parkinson.
La tesi si occupera di:
1) Elaborare i segnali inerziali raccolti durante il sonno per identificare parametri utili alla caratterizzazione del movimento durante il sonno;
2) Confrontare gli outcome clinici nelle due popolazioni in esame, tramite algoritmi di Machine Learning;
3) Proporre un framework di monitoraggio domiciliare per facilitare il follow-up.

Required skills Conoscenze di base dell?analisi ed elaborazione dei segnali. Programmazione di base (Matlab, Python). Conoscenza di base di Machine Learning.


Deadline 02/03/2023      PROPONI LA TUA CANDIDATURA




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