Thematische Bibliographien / Segnali neurali

Inhaltsverzeichnis

  1. Zeitschriftenartikel
  2. Dissertationen

Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Segnali neurali“

Autor: Grafiati
Veröffentlicht am 30. Juni 2021
Zuletzt aktualisiert am 29. Juli 2025

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Zeitschriftenartikel zum Thema "Segnali neurali"

1

Monticelli, Alessandro. "Metodi di deep learning acustico per il riconoscimento dei dissesti della pavimentazione stradale." RIVISTA ITALIANA DI ACUSTICA, no. 2 (February 2024): 17–23. http://dx.doi.org/10.3280/ria2-2023oa15509.

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Nel seguente lavoro è stata proposta una metodologia basata su tecniche di deep learning per la valutazione delle condizioni della superficie stradale a partire da segnali acustici misurati all'interno della cavità dello pneumatico. Il progetto è stato svolto in collaborazione con Ipool srl., nel contesto del progetto SURFAce, finanziato dalla regione Toscana. Sono state proposte tre architetture di classificazione: una LSTM (Long short-term memory network) basata sull'andamento temporale di un insieme di descrittori spettrali e due CNN (Convolutional neural ne
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Andreula, C. F., and A. Carella. "Lo studio RM delle metastasi spinali extradurali." Rivista di Neuroradiologia 8, no. 2 (1995): 181–94. http://dx.doi.org/10.1177/197140099500800208.

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Lo studio delle metastasi vertebrali in risonanza magnetica permette di superare la rigida distinzione in lesioni osteolitiche e osteoaddensanti, uso che inizialmente proposto dalla radiologia tradizionale è stato mantenuto, pur se con critiche, anche con l'avvento di metodiche più moderne. La lesione osteorarefacente e la lesione osteosclerotica sono i due estremi di un continuum che prevede numerosi eventi di transizione non solo nell'ambito dello stesso paziente, ma addirittura in corso di malattia prima e dopo trattamento. Gli elementi di semeiotica RM sono le alterazioni di segnale e le a
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Dissertationen zum Thema "Segnali neurali"

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Bartolucci, Andrea. "Previsione dell'età biologica mediante segnali PPG." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/19172/.

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La fotopletismografia (PPG) è una tecnica recente per la misura del volume del sangue arterioso basata sullo studio della variazione dell'assorbanza fra emoglobina ossigenata e deossigenata. I suoi vantaggi sono la semplicità dell'apparato, il basso costo e la non invasività. L'età biologica di un individuo è determinata non solo dall'età cronologica, ma anche da altri fattori come lo stile di vita, possibili patologie, dieta, esercizio fisico, stress. Lo studio dell'età biologica è quindi importante per la possibilità di diagnosticare possibili malattie o problemi con il proprio stile di v
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Faedi, Michele. "Sviluppo di un sistema per gestire e partizionare segnali neurali." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amslaurea.unibo.it/23057/.

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La Brain Computer Interface, con l’acronimo BCI, è un mezzo per la comunicazione tra cervello e macchina. La comunicazione si basa sulla emanazione di segnali elettrici del cervello che vengono rilevati da un dispositivo, il quale invia i segnali digitalizzati ad un elaboratore. I segnali elettrici, chiamati EEG, permettono al cervello di regolare la comunicazione tra le diverse cellule neurali. La BCI intercetta questi segnali e, previa elaborazione, permette di ottenere diversi diagrammi, detti metriche, per poter misurare, sotto svariati aspetti, il funzionamento del cervello. Le ricerche s
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Brugattu, Valeria. "Deep learning con reti neurali convoluzionali per la classificazione di segnali EEG." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/19978/.

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Il segnale elettroencefalografico (EEG) è un segnale complesso e la sua analisi ricopre un ruolo importante nell'ambito delle neuroscienze. Le tecniche di Deep Learning, grazie agli sviluppi degli ultimi anni, possono essere utilizzate per l’analisi e la classificazione del segnale EEG. Gli algoritmi di Deep Learning, basati sulle reti neurali multistrato, hanno dimostrato di avere la capacità di estrarre informazioni rilevanti dal segnale EEG e di facilitare il lavoro dell’analista, grazie all'estrazione automatica delle feature del segnale. In questo lavoro è stata studiata l’architettura d
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Perugini, Enrico. "Elaborazione audio dei Segnali con reti neurali profonde per la rilevazione di situazioni di pericolo." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amslaurea.unibo.it/22397/.

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Nei sistemi di sorveglianza moderni, soluzioni composte dall’unione di telecamere a circuito chiuso e tecniche di intelligenza artificiale, rappresentano lo strumento principale per fronteggiare minacce e pericoli in diversi ambienti: ambienti pubblici, abitazioni private, uffici, strutture critiche come ospedali o scuole. Questi sistemi vengono equipaggiati da robuste tecniche di computer vision, le quali permettono di riconoscere e rilevare oggetti e persone, attraverso sequenze di immagini in maniera automatica. L’obiettivo è predire l’azione degli elementi osservati in un determinato scena
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Carloni, Andrea. "Ricostruzione di segnali elettrocardiografici seguendo il paradigma del compressed sensing attraverso l'utilizzo di reti neurali profonde." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/21597/.

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La tesi, sviluppata in collaborazione con ARCES (centro di ricerca dell’Università di Bologna), mira allo sviluppo di una coppia encoder/decoder che ha le sue fondamenta nel paradigma del Compressed Sensing (CS). Questo basa la sua efficacia sull’ipotesi di sparsità del segnale da codificare. La caratteristica principale della soluzione proposta sta nell’utilizzo di una rete neurale profonda che opportunamente allenata è in grado sia di assolvere ai compiti del codificatore che di fare da supporto al blocco che si occupa della decodifica del segnale compresso. Nel dettaglio, la rete neurale sv
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Bosi, Elena. "Sistemi di detezione di attività epilettica nei segnali elettroencefalografici e loro utilità per la terapia." Bachelor's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2020. http://amslaurea.unibo.it/21809/.

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L’epilessia è una patologia neurologica che si manifesta attraverso crisi epilettiche, improvvise e ricorrenti interruzioni delle normali funzioni cerebrali, che spesso portano ad una alterazione dello stato di coscienza del soggetto. L’aspetto peculiare delle crisi, ossia l’avvenire in modo improvviso e apparentemente imprevedibile, è anche quello maggiormente debilitante per il paziente, sia dal punto di vista fisico che psicologico. Benché la maggioranza dei soggetti epilettici ottenga il controllo delle crisi attraverso terapia farmacologica, il 25% dei pazienti presenta crisi non contro
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Miani, Davide. "Implementazione di algoritmi di machine learning per la classificazione del movimento tramite segnali elettroencefalografici." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019. http://amslaurea.unibo.it/17582/.

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I recenti sviluppi nel campo dell'intelligenza artificiale hanno permesso la decodifica del movimento tramite segnale EEG. È stato dimostrato come sia possibile ottenere ottime performance di classificazione fra più task motori impiegando tecniche di Machine Learning (ML) e di Deep Learning (DL), facendo uso per quest'ultime di reti neurali convoluzionali (Convolutional Neural Networks, CNN). Tuttavia, il gold standard per questo tipo di applicazioni rimane un algoritmo di ML, il Filter Bank Common Spatial Pattern (FBCSP) con classificazione tramite Linear Discriminant Analysis (LDA), anche se
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Saliola, Alessia. "Deep Learning applicato ai segnali elettroencefalografici per la decodifica di movimenti di arto superiore eseguiti e immaginati." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2021. http://amslaurea.unibo.it/22872/.

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Gli sviluppi recenti nel campo dell’intelligenza artificiale hanno permesso la decodifica del movimento a partire da segnale EEG; ciò può contribuire, non solo alla realizzazione di Brain-Computer Interface, ma anche allo sviluppo di nuove metodiche per indagare i correlati neurali del movimento. È possibile ottenere elevate performance di classificazione di task motori impiegando tecniche di Deep Learning, facendo uso di reti neurali convoluzionali (Convolutional Neural Network, CNN). In questo elaborato di tesi si è impiegata una CNN (già proposta in letteratura ma utilizzata in un contesto
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BACCOLO, ELISA. "It’s written all over your face. The ontogeny of sensitivity to facial cues to trustworthiness." Doctoral thesis, Università degli Studi di Milano-Bicocca, 2020. http://hdl.handle.net/10281/277385.

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Gli esseri umani sono ipersensibili a quelle proprietà facciali che trasmettono segnali sociali. La capacità di attribuire giudizi di affidabilità basati sui segnali del volto, vale a dire quei segnali che usiamo per dedurre se una persona può essere avvicinata in modo sicuro o piuttosto evitata, è nota per essere veloce, automatica e basata su pochissime informazioni. Questa tesi di dottorato mira a indagare: (1) se la sensibilità ai tratti di affidabilità del volto sia modulata da differenze individuali nelle attitudini sociali e comportamentali; (2) la traiettoria evolutiva di questa sensib
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Di, Luca Federico. "Rivelazione del Respiro Umano da Segnali UWB con Machine Learning e Deep Neural Network." Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2019.

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L'obbiettivo di questo elaborato è valutare le prestazioni di vari algoritmi di Machine Learning e Deep Learning nel distinguere tra le condizioni Non-Line-of-Sight (NLoS) e Line-of-Sight (LoS) e nel rivelare la presenza del respiro umano in condizioni NLoS, utilizzando segnali Ultra-Wide Band (UWB). A tal fine sono stati presi in considerazione quattro esperimenti: uno per la classificazione LoS-NLoS e tre per valutare l'efficacia degli stessi algoritmi nel distinguere tra le situazioni di presenza e assenza del respiro. I dati ottenuti tramite le varie campagne di misure sono stati elabora
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