Giorgio DE NUNZIO

Giorgio DE NUNZIO

Ricercatore Universitario

Dipartimento di Matematica e Fisica "Ennio De Giorgi"

Centro Ecotekne Pal. M - S.P. 6, Lecce - Monteroni - LECCE (LE)

Ufficio, Piano terra

Telefono +39 0832 29 7084 +39 0832 29 7051

Professore Aggregato

Area di competenza:

Fisica Applicata (Fis/07): Fisica e Informatica per la Medicina e per i Beni Culturali. Analisi di immagini di diagnostica medica.

Orario di ricevimento

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Curriculum Vitae

Nato a Lecce il 18/06/1965, nazionalità italiana, Giorgio De Nunzio è dal 2001 Ricercatore Confermato in "Fisica Applicata (a Beni Culturali, Ambientali, Biologia e Medicina)", SSD FIS/07, presso la Facoltà di Scienze MM.FF.NN. dell'Università del Salento (ex Università di Lecce) nella quale è Professore Aggregato; afferisce al Dipartimento di Matematica e Fisica della medesima Università.
E’ associato INFN.

TITOLI DI STUDIO
Si é laureato in Fisica nel 1991 presso l'Università degli Studi di Lecce, con la tesi: 'Fenomeni non lineari nell'Acetanilide: teorie ed esperimenti' (110/110 e lode). Ha conseguito il diploma di Dottore di Ricerca nel 1995 presso l'Université de Montpellier II (Montpellier, Francia), con la tesi 'Etude des excitations vibrationnelles non-harmoniques dans des cristaux moléculaires possédant des chaînes unidirectionnelles de liaisons hydrogène: l'acétanilide et ses dérivés deutérés' (giudizio della Commissione: 'Très honorable et félicitations du jury'). Il titolo di Dottore di Ricerca è stato riconosciuto dal MURST (che aveva anche finanziato la permanenza all'estero) e dichiarato equiparato al corrispondente titolo italiano.

ATTIVITA' DI RICERCA ATTUALI:
I campi di Ricerca attuali sono l'applicazione della Fisica e dell'Informatica alla medicina e al territorio (per la salvaguardia dei beni artistici e culturali).

ATTIVITA' DIDATTICA

Giorgio De Nunzio è stato dall'aa 2001/02 dapprima collaboratore/esercitatore e poi responsabile del Corso di "Laboratorio di Fisica" presso il cdl di Scienze Biologiche (VO). E' stato responsabile del corso di “Laboratorio Curriculare di Fisica per la Sanità” (III anno del curriculum Tecnologico, cdl triennale in Fisica) (dall'aa 2003/04 all'aa 2007/08 senza interruzioni). E' stato responsabile del corso di “Tecniche Fisiche per la Biomedicina”. (I anno del cdl specialistico in Fisica) (dall'aa 2005/06 al 2008/09 senza interruzioni). Nel 2009/10 è stato responsabile del modulo A del corso di "Tecniche Fisiche per la Diagnostica e il Monitoraggio" (I anno del cdl specialistico in Fisica). E' attualmente responsabile del Corso di "Tecniche di Diagnostica Medica". Ha inoltre collaborato a vari altri corsi del cdl in Fisica.

Argomento del corso di "Tecniche di Diagnostica Medica":  Fisica delle principali tecniche di diagnostica  medica (CT, MRI, DTI).  MATLAB, programmazione base e applicazioni nel trattamento di immagini. Processing delle immagini diagnostiche. Sistemi CAD (Computer Assisted Detection) e cenni sulle reti neurali artificiali. Esercitazioni sugli argomenti del Corso.

Collabora al corso di "Laboratorio di Fisica I" (cdl triennale in Fisica)

TESI DI LAUREA/SPECIALIZZAZIONE/DOTTORATO

Giorgio De Nunzio é stato Relatore di circa 30 Tesi di Laurea (triennali e specialistiche), Correlatore di quattro. E' stato Relatore di una Tesi di Specializzazione in Fisica Sanitaria e di due Tesi di Dottorato. Quasi tutte sono pertinenti la Fisica e l’Informatica applicate alla Medicina.

 

TECNICHE DI IMAGING PER LA DIAGNOSTICA MEDICA (Corso di Laurea Magistrale in Fisica), 7 CFU, I Semestre

 1) Presentazione e obiettivi del corso

Il Corso tratta delle principali tecniche fisiche di diagnostica medica per immagini (CT, MRI, Ecografia, PET). Esso descrive poi il linguaggio e ambiente di programmazione Matlab, utile per applicazioni scientifiche: ne insegna gli elementi di base e si sofferma sulle applicazioni nel trattamento di immagini. Seguono le nozioni fondamentali e avanzate sul processing delle immagini diagnostiche. Sono introdotti i sistemi CAD (Computer-Assisted Detection), e si danno cenni sulle reti neurali artificiali, per le applicazioni in diagnostica medica per immagini. Il Corso è accompagnato da esercitazioni pratiche in Laboratorio Informatico sui vari argomenti trattati. 

Obiettivi formativi principali:

° conoscenza della strumentazione per la diagnosi per immagini.

° conoscenza degli strumenti matematici e informatici avanzati di uso corrente nell'imaging medicale.

° padronanza nell'applicare il metodo scientifico d'indagine per la rappresentazione e modellizzazione della realtà fisica;

° capacità di utilizzare strumenti e metodologie matematiche ed informatiche specializzate, incluso lo sviluppo di programmi software;

Conoscenze e abilità da acquisire:

Conoscenze: Fisica della CT (Computed Tomography), MRI (Magnetic Resonance Imaging), ecografia, PET. Matlab: nozioni di base, nozioni avanzate, trattamento di immagini di diagnostica radiologica; sistemi CAD, classificatori a reti neurali.

Abilità: uso di Matlab per la realizzazione di software per la Ricerca Scientifica, con particolare riguardo ai sistemi di pattern recognition e CAD per la Medicina.

2) Prerequisiti

Fisica: Fisica di base, Interazione radiazione-materia, Meccanica Quantistica

Informatica: nessuno

3) Testi consigliati e Materiale didattico

Dispense fornite dal docente. Per approfondimenti:

· “Elaborazione delle Immagini Digitali”, R. C. Gonzalez, R. E. Woods, III ed., Pearson, Prentice Hall Italia, (Ottobre 2008), ISBN: 9788871925066

· “Pattern Classification”, P. E. Hart, D. G. Stork, R. O. Duda, II ed., Wiley-Interscience (Ottobre 2000), ISBN: 978-0471056690

4) Modalità di esame

Esame teorico (per iscritto) e pratico (realizzazione di semplici software)

_____________________________________________________

FISICA (modulo 2) (Laurea Triennale in Scienze e Tecnologie per l'Ambiente), 3 CFU, I Semestre

 http://www.scienzemfn.unisalento.it/cdl_scienze_tpa

 

Didattica

A.A. 2019/2020

TECNICHE DI IMAGING PER LA DIAGNOSTICA MEDICA

Corso di laurea FISICA

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 7.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 49.0

Anno accademico di erogazione 2019/2020

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso NANOTECNOLOGIE, FISICA DELLA MATERIA E APPLICATA

Sede Lecce

A.A. 2018/2019

DIAGNOSTIC IMAGING

Degree course DIAGNOSTICS FOR CULTURAL HERITAGE

Course type Laurea Magistrale

Language INGLESE

Credits 6.0

Teaching hours Ore Attività frontale: 42.0

Year taught 2018/2019

For matriculated on 2018/2019

Course year 1

Structure DIPARTIMENTO DI BENI CULTURALI

Subject matter PERCORSO COMUNE

TECNICHE DI IMAGING PER LA DIAGNOSTICA MEDICA

Corso di laurea FISICA

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 7.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 49.0

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso NANOTECNOLOGIE, FISICA DELLA MATERIA E APPLICATA

Sede Lecce

A.A. 2017/2018

FISICA (MODULO 2)

Corso di laurea SCIENZE E TECNOLOGIE PER L'AMBIENTE

Tipo corso di studio Laurea

Lingua ITALIANO

Crediti 3.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 31.0

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno di corso 1

Struttura DIPARTIMENTO DI SCIENZE E TECNOLOGIE BIOLOGICHE ED AMBIENTALI

Percorso PERCORSO COMUNE

TECNICHE DI IMAGING PER LA DIAGNOSTICA MEDICA

Corso di laurea FISICA

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Lingua ITALIANO

Crediti 7.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 49.0

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso NANOTECNOLOGIE, FISICA DELLA MATERIA E APPLICATA

Sede Lecce

A.A. 2016/2017

TECNICHE DI IMAGING PER LA DIAGNOSTICA MEDICA

Corso di laurea FISICA

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 7.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 49.0 Ore Studio individuale: 126.0

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso NANOTECNOLOGIE, FISICA DELLA MATERIA E APPLICATA

Sede Lecce - Università degli Studi

A.A. 2015/2016

TECNICHE DI IMAGING PER LA DIAGNOSTICA MEDICA

Corso di laurea FISICA

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 7.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 49.0 Ore Studio individuale: 126.0

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso NANOTECNOLOGIE, FISICA DELLA MATERIA E APPLICATA

Sede Lecce - Università degli Studi

A.A. 2014/2015

TECNICHE DI DIAGNOSTICA MEDICA

Corso di laurea FISICA

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0 Ore Studio individuale: 102.0

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Per immatricolati nel 2013/2014

Anno di corso 2

Struttura DIPARTIMENTO DI MATEMATICA E FISICA "ENNIO DE GIORGI"

Percorso FISICA DELLA MATERIA E APPLICAZIONI BIOMEDICHE E AMBIENTALI

Sede Lecce - Università degli Studi

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TECNICHE DI IMAGING PER LA DIAGNOSTICA MEDICA

Corso di laurea FISICA

Settore Scientifico Disciplinare FIS/07

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 7.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 49.0

Per immatricolati nel 2018/2019

Anno accademico di erogazione 2019/2020

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 14/10/2019 al 24/01/2020)

Lingua ITALIANO

Percorso NANOTECNOLOGIE, FISICA DELLA MATERIA E APPLICATA (A65)

Sede Lecce

Fisica: Fisica di base, Interazione radiazione-materia, raggi X, fondamenti di Meccanica Quantistica (per la comprensione del fenomeno di risonanza magnetica).

Informatica: nessuno, salvo la manualità nell’uso del computer.

Il Corso tratta di alcune delle principali tecniche fisiche di diagnostica medica per immagini (CT, MRI, Ecografia, cenni su PET). Esso descrive poi il linguaggio e ambiente di programmazione Matlab, utile per applicazioni scientifiche: ne insegna gli elementi di base e si sofferma sulle applicazioni nel trattamento di immagini, dapprima in generale e poi nel campo delle immagini diagnostiche. Sono introdotti i sistemi CAD (Computer-Assisted Detection) per l’individuazione automatica di patologie in immagini di diagnostica medica, e si danno cenni sui sistemi di classificazione e sulle reti neurali artificiali, per le applicazioni in diagnostica per immagini. Il Corso è accompagnato da esercitazioni pratiche in Laboratorio Informatico sui vari argomenti trattati.

Risultati di apprendimento previsti:

Conoscenze: Fisica della CT (Computed Tomography), MRI (Magnetic Resonance Imaging), ecografia, PET. Matlab: nozioni di base, nozioni avanzate, trattamento di immagini di diagnostica radiologica; sistemi CAD, classificatori a reti neurali.

Abilità: uso di Matlab per la realizzazione di software per la Ricerca Scientifica, con particolare riguardo ai sistemi di pattern recognition e CAD per la Medicina.

Tranne alcune lezioni introduttive o puramente teoriche, l’intero Corso è svolto in Laboratorio Informatico, con esercitazioni sulla maggior parte del materiale studiato.

Introduzione al corso, argomenti e finalità.

Tecniche di imaging diagnostico. Ecografia: basi fisiche e implementazione ingegneristica; artefatti. Fenomeno della risonanza magnetica degli spin, tempi di rilassamento T1 e T2, sequenze, codifica spaziale. Raggi X e radiografia. TC. Generazioni di dispositivi per TC. Numeri di Hounsfield. Proiezioni: MPR, MIP...

Matlab. Introduzione a Matlab. Vettori e matrici, operazioni aritmetico-logiche, standard input-output. Strutture di controllo. Plot-subplot. M-files. Istruzioni: find, tic/toc, pause, numeri casuali, etc. Applicazioni: uso del coefficiente di correlazione, Adattamento di una distribuzione gaussiana a dati sperimentali; artificial life (simulazione di automi cellulari), simulazione dell’assorbimento di fotoni da parte di un materiale di dato spessore e caratteristiche fisiche (modello semplificato). Fit lineari e polinomiali (polyfit/polival). Fit con esponenziali. Grafici lineari e logaritmici.

Immagini analogiche e digitali. Immagini di diagnostica medica. Acquisizione/elaborazione di immagini diagnostiche. Discretizzazione spaziale: dimensioni ("risoluzione") di un'immagine digitale, pixel (voxel) (numeri binari). Il "colore" (b/w, grigi, etc). Memorizzazione di un'immagine, profondità di colore, bit per pixel. Immagini 2D e 3D. Numeri di Hounsfield. Finestra dei grigi. DICOM. Operazioni sulle immagini. Istogramma di intensità. Stretching dell'istogramma con le istruzioni di Matlab (imadjust). Operazioni di thresholding: teoria e applicazioni. Operazioni morfologiche su immagini. Formato DICOM e uso di un visualizzatore di immagini (per la visualizzazione e lo studio di un’immagine CT polmonare); centro e larghezza della finestra dei grigi. Proiezioni assiali/coronali/sagittali.

Teoria della segmentazione di immagini di diagnostica medica; applicazioni. Individuazione di “oggetti” nelle immagini.

Reti neurali artificiali. Introduzione. Finalità. Spazio delle feature. Backpropagation. Reti con e senza strati nascosti. Soluzione di problemi linearmente separabili e non.

Sistemi CAD. Caratteristiche di un test diagnostico: Concetto di (vero o falso) positivo, (vero o falso) negativo. Sensibilità e specificità. Spazio ROC. Area sotto la curva ROC; istruzione roc e plotroc; istruzione trapz; aggiunta di rumore ai dati e verifica della dipendenza dell’area sotto la curva (AUC) dalla percentuale di rumore.

Testi di riferimento:

Dispense fornite dal docente. Per approfondimenti:

  • “Elaborazione delle Immagini Digitali”, R. C. Gonzalez, R. E. Woods, III ed., Pearson, Prentice Hall Italia, (Ottobre 2008), ISBN: 9788871925066
  • “Pattern Classification”, P. E. Hart, D. G. Stork, R. O. Duda, II ed., Wiley-Interscience (Ottobre 2000), ISBN: 978-0471056690
TECNICHE DI IMAGING PER LA DIAGNOSTICA MEDICA (FIS/07)
DIAGNOSTIC IMAGING

Degree course DIAGNOSTICS FOR CULTURAL HERITAGE

Subject area FIS/07

Course type Laurea Magistrale

Credits 6.0

Teaching hours Ore Attività frontale: 42.0

For matriculated on 2018/2019

Year taught 2018/2019

Course year 1

Semestre Primo Semestre (dal 24/09/2018 al 25/01/2019)

Language INGLESE

Subject matter PERCORSO COMUNE (999)

Conoscenze elementari di fisica
Abilità informatiche di base

 

Elementary Physics
Basic computer skills

Il corso intende offrire agli studenti una panoramica delle tecniche di imaging adottate nel campo dei Beni Culturali, partendo dalle leggi e dai principi fisici che governano i processi di formazione del segnale e passando in rassegna le principali applicazioni. Il corso è articolato in lezioni frontali ed esercitazioni di laboratorio, queste ultime basate su software dedicati (commerciali o open source) e su programmi scritti in ambiente Matlab/Octave. 

 

The aim of the course is to provide students with a general overview of the imaging techniques adopted in the field of Cultural Heritage, starting from the laws and physical principles that govern the processes of signal formation and reviewing the main applications. The course is divided into lectures and laboratory exercises, the latter based on dedicated software (commercial or open source) and on programs written in the Matlab/octave environment.
 

Fondamenti teorici delle diverse tecniche di indagine fisica per immagini
Nozioni di base di programmazione in ambiente Matlab/octave
Abilità pratiche di produzione e manipolazione di immagini

 

Theory of physical investigation by imaging techniques
Basic programming in the Matlab/octave environment
Practical skills of image production and manipulation 
 

Le lezioni saranno svolte sia con metodi tradizionali (didattica frontale) sia con l’ausilio di materiale didattico interattivo. Una parte consistente del corso sarà dedicata alla realizzazione di esperimenti e all’acquisizione di competenze pratiche da impiegarsi nell’ambito di un’indagine diagnostica.

 

The lessons will be carried out both with traditional methods (frontal teaching) and with the help of interactive teaching material. A substantial part of the course will be devoted to experiments and to the acquisition of practical skills to be used in the context of a diagnostic investigation.
 

La verifica delle competenze acquisite avverrà mediante un colloquio o una prova scritta/pratica.
L’esame mira a valutare il raggiungimento dei seguenti obiettivi didattici: 

  • Conoscenza dei principi di formazione e di elaborazione di un’immagine;
  • Capacità di interpretare le informazioni contenute in un’immagine ;
  • Capacità di individuare vantaggi e limiti dell’applicazione delle diverse tecniche di imaging.

Lo studente sarà valutato in base ai contenuti esposti, alla correttezza formale e alla capacità di argomentare le proprie tesi. 

 

Verification of the acquired skills will take place through an interview or a written/practical test.
The exam aims at evaluating the achievement of the following educational objectives:

  • Knowing the principles of image formation and processing;
  • Interpreting the information contained in an image;
  • Identifying pros and cons of the application of different imaging techniques.

Student learning will be assessed on the basis of content, formal correctness and arguing ability.
 

Gli studenti possono prenotarsi per l’esame finale esclusivamente utilizzando le modalità previste dal sistema VOL.

 

Exam dates are available on the VOL registration system.

Introduzione e basi fisiche

  • Obiettivi della diagnostica per immagini
  • Natura delle onde elettromagnetiche (EM)
  • Frequenza e lunghezza d’onda della radiazione
  • Ampiezza e fase di un’onda
  • Interferenza
  • Interazione radiazione-materia
  • Spettro delle onde EM
  • Raggi X: generazione e rivelazione
  • Laser

Fotografia digitale in luce visibile

  • Formazione di un’immagine
  • Illuminazione, messa a fuoco, esposizione (diaframmi e tempi)
  • Luminosità, contrasto, bilanciamento cromatico
  • Immagini codificate come matrici di numeri
  • Risoluzione spaziale e di contrasto
  • Introduzione all’elaborazione digitale delle immagini

Imaging in Raggi X

  • Tecniche radiografiche (2D)

La diagnostica nella pittura

  • Individuazione di: tecniche pittoriche, disegni preparatori, materiali, pentimenti
  • Fotografia digitale in luce visibile
  • Fotografia in luce radente
  • Ultravioletto riflesso
  • Fluorescenza ultravioletta
  • Riflettografia infrarossa
  • Radiografia

Imaging in 3D per le arti plastiche

  • Luce visibile: fotogrammetria
  • Raggi X: fotogrammetria e tomografia computerizzata (CT)

     
Il Laser per i Beni Culturali

  • Interferometria olografica
  • Laser scanning per la ricostruzione di modelli 3D

Termografia

  • Trasmissione del calore
  • Temperatura e umidità assoluta e relativa
  • Applicazioni in archeologia e architettura
  • Diagnostica dell’umidità 
  • Studio della muratura e dei distacchi

Esercitazioni

  • Elaborazione d’immagini digitali
  • Nozioni di base di Matlab/octave
  • Analisi d’immagine in Matlab/octave
  • Ricostruzioni fotogrammetriche

 

----------------------------------------------------------

 

Introduction and physical bases

  • Objectives of diagnostic imaging
  • Nature of electromagnetic waves (EM)
  • Radiation  frequency and wavelength
  • Wave amplitude and phase
  • Interference
  • Radiation-matter interaction
  • EM spectrum
  • X-ray: generation and detection    
  • Laser

Digital photography in visible light

  • Image formation
  • Lighting, focusing, exposure (aperture, and shutter speed)
  • Brightness, contrast, and color balance
  • Images coded as numeric matrices
  • Spatial and contrast resolution
  • Introduction to digital image processing

X-ray imaging

  • Radiographic techniques (2D)

Diagnostics in painting

  • Identification of: pictorial techniques, preparatory drawings, materials, after-thoughts
  • Digital photography in visible light
  • Grazing Light Photography
  • Ultraviolet Reflected Photography (UVR) 
  • Ultraviolet Fluorescence Photography (UVF)
  • Infrared reflectography
  • X-ray

3D Imaging for plastic arts

  • Visible light: photogrammetry
  • X-ray: photogrammetry and Computed Tomography (CT)

     
Laser for Cultural Heritage

  • Holographic interferometry
  • Laser scanning for 3D model reconstruction

Termography

  • Heat transmission
  • Temperature, and absolute/relative humidity
  • Applications in archeology and architecture
  • Moisture diagnostics
  • Study of masonry and detachments

Practice exercises

  • Digital image processing
  • Basic Matlab/octave notions
  • Image analysis in Matlab/octave
  • Photogrammetric reconstructions
     

Materiale a cura del docente


Teaching material is provided

DIAGNOSTIC IMAGING (FIS/07)
TECNICHE DI IMAGING PER LA DIAGNOSTICA MEDICA

Corso di laurea FISICA

Settore Scientifico Disciplinare FIS/07

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 7.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 49.0

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno accademico di erogazione 2018/2019

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 15/10/2018 al 25/01/2019)

Lingua ITALIANO

Percorso NANOTECNOLOGIE, FISICA DELLA MATERIA E APPLICATA (A65)

Sede Lecce

Fisica: Fisica di base, Interazione radiazione-materia, raggi X, fondamenti di Meccanica Quantistica (per la comprensione del fenomeno di risonanza magnetica).

Informatica: nessuno, salvo la manualità nell’uso del computer.

Il Corso tratta di alcune delle principali tecniche fisiche di diagnostica medica per immagini (CT, MRI, Ecografia, cenni su PET). Esso descrive poi il linguaggio e ambiente di programmazione Matlab, utile per applicazioni scientifiche: ne insegna gli elementi di base e si sofferma sulle applicazioni nel trattamento di immagini, dapprima in generale e poi nel campo delle immagini diagnostiche. Sono introdotti i sistemi CAD (Computer-Assisted Detection) per l’individuazione automatica di patologie in immagini di diagnostica medica, e si danno cenni sui sistemi di classificazione e sulle reti neurali artificiali, per le applicazioni in diagnostica per immagini. Il Corso è accompagnato da esercitazioni pratiche in Laboratorio Informatico sui vari argomenti trattati.

Risultati di apprendimento previsti:

Conoscenze: Fisica della CT (Computed Tomography), MRI (Magnetic Resonance Imaging), ecografia, PET. Matlab: nozioni di base, nozioni avanzate, trattamento di immagini di diagnostica radiologica; sistemi CAD, classificatori a reti neurali.

Abilità: uso di Matlab per la realizzazione di software per la Ricerca Scientifica, con particolare riguardo ai sistemi di pattern recognition e CAD per la Medicina.

Tranne alcune lezioni introduttive o puramente teoriche, l’intero Corso è svolto in Laboratorio Informatico, con esercitazioni sulla maggior parte del materiale studiato.

Introduzione al corso, argomenti e finalità.

Tecniche di imaging diagnostico. Ecografia: basi fisiche e implementazione ingegneristica; artefatti. Fenomeno della risonanza magnetica degli spin, tempi di rilassamento T1 e T2, sequenze, codifica spaziale. Raggi X e radiografia. TC. Generazioni di dispositivi per TC. Numeri di Hounsfield. Proiezioni: MPR, MIP...

Matlab. Introduzione a Matlab. Vettori e matrici, operazioni aritmetico-logiche, standard input-output. Strutture di controllo. Plot-subplot. M-files. Istruzioni: find, tic/toc, pause, numeri casuali, etc. Applicazioni: uso del coefficiente di correlazione, Adattamento di una distribuzione gaussiana a dati sperimentali; artificial life (simulazione di automi cellulari), simulazione dell’assorbimento di fotoni da parte di un materiale di dato spessore e caratteristiche fisiche (modello semplificato). Fit lineari e polinomiali (polyfit/polival). Fit con esponenziali. Grafici lineari e logaritmici.

Immagini analogiche e digitali. Immagini di diagnostica medica. Acquisizione/elaborazione di immagini diagnostiche. Discretizzazione spaziale: dimensioni ("risoluzione") di un'immagine digitale, pixel (voxel) (numeri binari). Il "colore" (b/w, grigi, etc). Memorizzazione di un'immagine, profondità di colore, bit per pixel. Immagini 2D e 3D. Numeri di Hounsfield. Finestra dei grigi. DICOM. Operazioni sulle immagini. Istogramma di intensità. Stretching dell'istogramma con le istruzioni di Matlab (imadjust). Operazioni di thresholding: teoria e applicazioni. Operazioni morfologiche su immagini. Formato DICOM e uso di un visualizzatore di immagini (per la visualizzazione e lo studio di un’immagine CT polmonare); centro e larghezza della finestra dei grigi. Proiezioni assiali/coronali/sagittali.

Teoria della segmentazione di immagini di diagnostica medica; applicazioni. Individuazione di “oggetti” nelle immagini.

Reti neurali artificiali. Introduzione. Finalità. Spazio delle feature. Backpropagation. Reti con e senza strati nascosti. Soluzione di problemi linearmente separabili e non.

Sistemi CAD. Caratteristiche di un test diagnostico: Concetto di (vero o falso) positivo, (vero o falso) negativo. Sensibilità e specificità. Spazio ROC. Area sotto la curva ROC; istruzione roc e plotroc; istruzione trapz; aggiunta di rumore ai dati e verifica della dipendenza dell’area sotto la curva (AUC) dalla percentuale di rumore.

Testi di riferimento:

Dispense fornite dal docente. Per approfondimenti:

  • “Elaborazione delle Immagini Digitali”, R. C. Gonzalez, R. E. Woods, III ed., Pearson, Prentice Hall Italia, (Ottobre 2008), ISBN: 9788871925066
  • “Pattern Classification”, P. E. Hart, D. G. Stork, R. O. Duda, II ed., Wiley-Interscience (Ottobre 2000), ISBN: 978-0471056690
TECNICHE DI IMAGING PER LA DIAGNOSTICA MEDICA (FIS/07)
FISICA (MODULO 2)

Corso di laurea SCIENZE E TECNOLOGIE PER L'AMBIENTE

Settore Scientifico Disciplinare FIS/07

Tipo corso di studio Laurea

Crediti 3.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 31.0

Per immatricolati nel 2017/2018

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Anno di corso 1

Semestre Primo Semestre (dal 02/10/2017 al 26/01/2018)

Lingua ITALIANO

Percorso PERCORSO COMUNE (999)

FISICA (MODULO 2) (FIS/07)
TECNICHE DI IMAGING PER LA DIAGNOSTICA MEDICA

Corso di laurea FISICA

Settore Scientifico Disciplinare FIS/07

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 7.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 49.0

Per immatricolati nel 2016/2017

Anno accademico di erogazione 2017/2018

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 16/10/2017 al 26/01/2018)

Lingua ITALIANO

Percorso NANOTECNOLOGIE, FISICA DELLA MATERIA E APPLICATA (A65)

Sede Lecce

TECNICHE DI IMAGING PER LA DIAGNOSTICA MEDICA (FIS/07)
TECNICHE DI IMAGING PER LA DIAGNOSTICA MEDICA

Corso di laurea FISICA

Settore Scientifico Disciplinare FIS/07

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 7.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 49.0 Ore Studio individuale: 126.0

Per immatricolati nel 2015/2016

Anno accademico di erogazione 2016/2017

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 17/10/2016 al 03/02/2017)

Lingua

Percorso NANOTECNOLOGIE, FISICA DELLA MATERIA E APPLICATA (A65)

Sede Lecce - Università degli Studi

TECNICHE DI IMAGING PER LA DIAGNOSTICA MEDICA (FIS/07)
TECNICHE DI IMAGING PER LA DIAGNOSTICA MEDICA

Corso di laurea FISICA

Settore Scientifico Disciplinare FIS/07

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 7.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 49.0 Ore Studio individuale: 126.0

Per immatricolati nel 2014/2015

Anno accademico di erogazione 2015/2016

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 19/10/2015 al 22/01/2016)

Lingua

Percorso NANOTECNOLOGIE, FISICA DELLA MATERIA E APPLICATA (A65)

Sede Lecce - Università degli Studi

TECNICHE DI IMAGING PER LA DIAGNOSTICA MEDICA (FIS/07)
TECNICHE DI DIAGNOSTICA MEDICA

Corso di laurea FISICA

Settore Scientifico Disciplinare FIS/07

Tipo corso di studio Laurea Magistrale

Crediti 6.0

Ripartizione oraria Ore Attività frontale: 48.0 Ore Studio individuale: 102.0

Per immatricolati nel 2013/2014

Anno accademico di erogazione 2014/2015

Anno di corso 2

Semestre Primo Semestre (dal 20/10/2014 al 23/01/2015)

Lingua

Percorso FISICA DELLA MATERIA E APPLICAZIONI BIOMEDICHE E AMBIENTALI (A29)

Sede Lecce - Università degli Studi

TECNICHE DI DIAGNOSTICA MEDICA (FIS/07)

Pubblicazioni

RECENT PUBLICATIONS (after 2005)

  1. R. Cataldo, A. Agrusti, G. De Nunzio, A. Carlà, I. De Mitri, M. Favetta, M. Quarta, L. Monno, L. Rei, E. Fiorina, Generating a minimal set of templates for the hippocampal region in MR neuroimages. JOURNAL OF NEUROIMAGING 2013 Jul;23(3):473-483. doi: 10.1111/j.1552-6569.2012.00713.x. Epub 2012 Nov 15. MAGIC-5 collaboration.
  2. A. Tinelli, R. Prudenzano, M. Torsello, A. Malvasi, G. De Nunzio, I. De Mitri, M. Bochicchio, D.A. Tsin, P. Krishnan, J.M. Wiley. Suprapubic percutaneous sclero-embolization of symptomatic female pelvic varicocele under local anesthesia. EUROPEAN REVIEW FOR MEDICAL AND PHARMACOLOGICAL SCIENCES, 2012 - 16 (1): 111-117.
  3. A. Malvasi, A. Tinelli, A. Brizzi, M. Guido, F. Laterza, G. De Nunzio, M. Bochicchio, T. Ghi, M. Stark, D. Benhamou, G. Di Renzo. Intrapartum sonography head transverse and asynclitic diagnosis with and without epidural analgesia initiated early during the first stage of labor. EUROPEAN REVIEW FOR MEDICAL AND PHARMACOLOGICAL SCIENCES. 2011 May; 15(5):518-523.
  4. G. De Nunzio, E. Tommasi, A. Agrusti, R. Cataldo, I.De Mitri, M.Favetta, S. Maglio, A. Massafra, M. Quarta, M. Torsello, I. Zecca, R. Bellotti, S. Tangaro, P. Calvini, N. Camarlinghi, F. Falaschi, P. Cerello, P. Oliva. Automatic lung segmentation in CT images with accurate handling of the hilar region. JOURNAL OF DIGITAL IMAGING Volume 24, Issue 1 (2011), Pages 11-27, MAGIC-5 collaboration (online date 14/10/2009) DOI: 10.1007/s10278-009-9229-1 
  5. G. De Nunzio, G. Pastore, M. Donativi, A. Castellano, A. Falini, A CAD system for cerebral glioma based on texture features in DT-MR images, NUCLEAR INST. AND METHODS IN PHYSICS RESEARCH, A, doi: 10.1016/j.nima.2010.12.086, (2011)
  6. G. De Nunzio, A. Massafra, R. Cataldo, I. De Mitri, M. Peccarisi, M. E. Fantacci, G. Gargano, E. Lòpez Torres, Approaches to juxta-pleural nodule detection in CT images  within the MAGIC-5 Collaboration, NUCLEAR INST. AND METHODS IN PHYSICS RESEARCH, A, doi: 10.1016/j.nima.2010.12.082, (2011) MAGIC-5 collaboration
  7. Piergiorgio Cerello, Sorin Christian Cheran, Stefano Bagnasco, Roberto Bellotti, Lourdes Bolanos, Ezio Catanzariti, Giorgio De Nunzio, Maria Evelina Fantacci, Elisa Fiorina, Gianfranco Gargano, Gianluca Gemme, Ernesto Lopez Torres, Gian Luca Masala, Cristiana Peroni, Matteo Santoro (2010). 3-D object segmentation using ant colonies. PATTERN RECOGNITION pp. 1476 - 1490 Vol. 43(4), MAGIC-5 collaboration
  8. A. Retico, M.E. Fantacci, I. Gori, P. Kasae, B. Golosio, A. Piccioli, P.Cerello, G. De Nunzio, S. Tangaro (2009). Pleural Nodule Identification in Low-Dose and Thin-Slice Lung Computed Tomography. COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE pp. 1137 - 1144 Vol. 39, MAGIC-5 collaboration.
  9. G. Leucci; R. Cataldo; G. De Nunzio (2008). Analysis of subsurface water content with integrated techniques. ENVIRONMENTAL SEMEIOTICS pp. 109 - 123 Vol. 1(1)
  10. G. Leucci; R. Cataldo; G. De Nunzio (2007). Assessment of fractures in some columns inside the crypt of the Cattedrale di Otranto using integrated geophysical methods. JOURNAL OF ARCHAEOLOGICAL SCIENCE pp. 222 - 232 Vol. 34
  11. G. L. Masala, S. Tangaro, B. Golosio, P. Oliva, S. Stumbo, R. Bellotti, F. De Carlo, G. Gargano, D. Cascio,F. Fauci, R. Magro, G. Raso, U. Bottigli, A. Chincarini, I. De Mitri, G. De Nunzio, I. Gori, A. Retico, P. Cerello, S. C. Cheran, C. Fulcheri, and E. Lopez Torres (2007). Comparative Study of Feature classification Methods for Mass Lesion Recognition in Digitized Mammograms. NUOVO CIMENTO DELLA SOCIETA’ ITALIANA DI FISICA. C, GEOPHYSICS AND SPACE PHYSICS pp. 305 - 316 Vol. 30, MAGIC-5 collaboration
  12. R. Bellotti; P. Cerello; S. Tangaro; V. Bevilacqua; M. Castellano; G.Mastronardi; F. De Carlo; S. Bagnasco; U. Bottigli; R. Cataldo; E. Catanzariti; S.C. Cheran; P. Delogu; I. De Mitri; G. De Nunzio; M.E. Fantacci; F. Fauci; G. Gargano; B. Golosio; P.L. Indovina; A. Lauria; E. Lopez Torres; R. Magro; G.L. Masala; R. Massafra; P. Oliva; A. Preite Martinez; M. Quarta; G. Raso; A. Retico; M. Sitta; S. Stumbo; A. Tata; S. Squarcia; A. Schenone; E. Molinari; B. Canesi (2007). Distributed medical images analysis on a Grid infrastructure. FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS pp. 475 - 484 Vol. 23, MAGIC-5 collaboration
  13. Bellotti R; De Carlo F; Gargano G; Maggipinto G; Tangaro S; Castellano M; Massafra R; Cascio D; Fauci F; Magro R; Raso G; Lauria A; Forni G; Bagnasco S; Cerello P; Cheran S.C; Lopez Torres E; Bottigli U; Masala G.L; Oliva P; Retico A; Fantacci M. E; R. Cataldo; De Mitri I; De Nunzio G (2006). A completely automated CAD system for mass detection in a large mammographic database. MEDICAL PHYSICS pp. 3066 – 3075 Vol. 33 (8), MAGIC-5 collaboration.
  14. U. Bottigli, B. Golosio, G.L. Masala, P. Oliva, S. Stumbo,D. Cascio, F. Fauci, R.Magro, G. Raso, M. Vasile, R. Bellotti, F. De Carlo, S.Tangaro, I. De Mitri, G. De Nunzio, M. Quarta, A. Preite Martinez , A. Tata, P. Cerello, S. C. Cheran, E. Lopez Torres (2006). Dissimilarity Application in Digitized Mammographic Images Classification. JOURNAL OF SYSTEMICS, CYBERNETICS AND INFORMATICS pp. 18 - 22 Vol. 4, MAGIC-5 collaboration
  15. D. Cascio; F. Fauci; R. Magro; G. Raso; R. Bellotti; F. De Carlo; S. Tangaro; G. De Nunzio; M. Quarta; G. Forni; A. Lauria; M. E. Fantacci; A. Retico; G.L. Masala; P.Oliva; S. Bagnasco; S. C. Cheran; E. Lopez Torres (2006). Mammogram segmentation by contour searching and mass lesions classification with neural network. IEEE TRANSACTIONS ON NUCLEAR SCIENCE pp. 2827 - 2833 Vol. 53 (5), MAGIC-5 collaboration.
  16. G. Leucci; R. Cataldo; G. De Nunzio (2006). Subsurface water-content identification in a crypt using GPR and comparison with microclimatic conditions. NEAR SURFACE GEOPHYSICS pp. 207 - 213 Vol. 4 (4),
  17. Fauci F; Raso G; Magro R; Forni G; Lauria A; Bagnasco S; Cerello P; Cheran Sc; Torres El; Bellotti R; De Carlo F; Gargano G; Tangaro S; I. De Mitri; De Nunzio G; Cataldo R (2005). A massive lesion detection algorithm in mammography. PHYSICA MEDICA pp. 23 - 30 Vol. 21, MAGIC-5 collaboration
  18. A. Castellano; Cesareo R; Buccolieri G; Donativi M; Palama F; Quarta S; De Nunzio G; Brunetti A; Marabelli M; Santamaria U (2005). Detection of detachments and inhomogeneties in frescos by Compton scattering. NUCLEAR INSTRUMENTS & METHODS IN PHYSICS RESEARCH. SECTION B, BEAM INTERACTIONS WITH MATERIALS AND ATOMS pp. 548 - 554 Vol. 234 (4),
  19. R. Cataldo, M.A. De Donno, G. De Nunzio, G. Leucci, L. Nuzzo, S. Siviero (2005). Integrated methods for analysis of deterioration of cultural heritage: the Crypt of “Cattedrale di Otranto". JOURNAL OF CULTURAL HERITAGE pp. 29 - 38 Vol. 6,
  20. P. Delogu, S.C. Cheran, I. De Mitri, G. De Nunzio, M.E. Fantacci, F. Fauci, G. Gargano, E. Lopez Torres, R. Massafra, P. Oliva, A. Preite Martinez, G. Raso, A. Retico, S. Stumbo, A. Tata (2005)  Preprocessing methods for nodule detection in lung CT INTERNATIONAL CONGRESS SERIES 1281 (2005) 1099–1103 Berlin

CONFERENCE PROCEEDINGS (after 2005)

  1. G. De Nunzio, M. Donativi, A. Castellano, G. Pastore, M. Rucco, A. Iadanza, M. Riva, L. Bello, A. Falini, “Computer-Assisted Detection in FLAIR and DT neuroimages: automatic segmentation and volume assessment of cerebral gliomas.”  Dagli atomi al cervello - Le Scienze di Base per la comprensione delle funzioni del cervello. Milano 27/1/2014
  2. G. De Nunzio, R. Cataldo, A. Carlà, “Robust gray-level standardization in brain Magnetic-Resonance images.” Dagli atomi al cervello - Le Scienze di Base per la comprensione delle funzioni del cervello. Milano 27/1/2014
  3. M. Donativi, A. Castellano, G. De Nunzio, G. Pastore, M. Rucco, A. Iadanza, M. Riva, L. Bello, A. Falini, “Computer Assisted Detection in neuroimmagini FLAIR e DTI: individuazione, segmentazione automatica e volumetria dei gliomi cerebrali”, 4° Congresso Annuale dell'Italian Chapter dell'ISMRM Risonanza Magnetica in Medicina 2013: dalla ricerca tecnologica avanzata alla pratica clinica, PERUGIA, 24 - 25 ottobre 2013
  4. M. Rucco, A. Castellano, M. Donativi, G. De Nunzio, E. Merelli, D. Herman, T. Petrossian, G. Pastore, L. Bello, A. Falini, “Segmentazione di immagini FLAIR assiali basata su analisi topologica dei dati”, 4° Congresso Annuale dell'Italian Chapter dell'ISMRM Risonanza Magnetica in Medicina 2013: dalla ricerca tecnologica avanzata alla pratica clinica, PERUGIA, 24 - 25 ottobre 2013
  5. G. De Nunzio, R. Longo, A. D. Manca, M. Donativi, M. Grimaldi, “Neural networks for artifact reduction and vowel speech imagery classification in EEG data”, XXI Congresso SIPF 2013 - Società Italiana di Psicofisiologia 24-26 ottobre Lecce
  6. S. Batzella, G. De Nunzio, M. Donativi, R. Buccolieri, R. Quarta, S. Di Sabatino, P. Ialongo, G. Culla, G. Galluccio, “Stenosi tracheale  e Fluidodinamica Computazionale(CFD):  una nuova tecnica per lo studio della limitazione al flusso aereo?”  XIV Congresso Nazionale UIP-FIP / XLII Congresso Nazionale AIPO “Clinica, Ricerca, Organizzazione: la centralità della persona in Pneumologia”, Verona 27-30 Novembre 2013
  7. M. Donativi, A. Castellano, G. De Nunzio, G. Pastore, M. Rucco, A. Iadanza, M. Riva, L. Bello, A. Falini “Computer Assisted Detection in neuroimmagini FLAIR e DTI: individuazione, segmentazione automatica e volumetria dei gliomi cerebrali”, 27° Congresso Nazionale AINR (Associazione Italiana di Neuroradiologia), L'Aquila, 18-21 settembre 2013
  8. M. Donativi, G. De Nunzio, A. Castellano, G. Pastore, M. Rucco, A. Iadanza, M. Riva, L. Bello, A. Falini, “Computer Assisted Detection in FLAIR and DT neuroimages: automatic segmentation and volume assessment of cerebral gliomas”, 8° Congresso Nazionale dell'Associazione Italiana di Fisica Medica (AIFM), Torino 16-19 novembre 2013.
  9. G. De Nunzio, R. Cataldo, A. Carlà, “Robust gray-level standardization in brain Magnetic Resonance images”, 8° Congresso Nazionale dell'Associazione Italiana di Fisica Medica (AIFM), Torino 16-19 novembre 2013. 
  10. G. De Nunzio, A. Castellano, M. Donativi, G. Pastore, M. Rucco, L. Bello, A. Falini, GLIOtest: a new software for the automated segmentation of cerebral gliomas in DT-MR and FLAIR images, Congresso ”Dalla nanomedicina al Brain imaging.  Le nuove frontiere delle Nanobiotecnologie”, Pula (CA), 17 – 19 aprile 2013.
  11. G. De Nunzio, A. Castellano, M. Donativi, G. Pastore, M. Rucco, L. Bello, A. Falini, GLIOtest: un software CAD per la segmentazione automatica e la volumetria dei gliomi cerebrali su immagini FLAIR e DTI, II Congresso nazionale di neuroradiologia funzionale, Roma 21-22 febbraio 2013.
  12. M. Donativi, G. De Nunzio, R. Cataldo, I. De Mitri, G. Pastore, M. Rucco, A. Carlà, M. Peccarisi, A. Massafra, R. Demitri, S. Di Sabatino, R. Buccolieri, R. Quarta, M. Grimaldi, A. D. Manca, M. Torsello, I. Zecca, A. Falini, A. Castellano, L. Bello, R. Soffietti, G. Galluccio, S. Batzella, Sistemi di Computer Assisted Detection e di Analisi di dati Bio-medici, “III Workshop - Plasmi, Sorgenti, Biofisica ed Applicazioni”, Lecce, 18 ottobre 2012.
  13. G. De Nunzio, M. Donativi, G. Pastore, M. Rucco, M. Cazzato, M. Riva, L. Bello, A. Castellano, A. Falini, Automated segmentation of cerebral gliomas in DT-MR and FLAIR images, LXI Congresso Nazionale della Società Italiana di Neurochirurgia, Rimini, 11 – 14 ottobre 2012.
  14. G. De Nunzio, A. Castellano, M. Donativi, G. Pastore, M. Rucco, L. Bello, A. Falini,  Automated Segmentation of Cerebral Gliomas in DT-MR and FLAIR Images using 3D Texture Analysis,  36th European Society of Neuroradiology Annual Meeting, Edinburgh, 20 – 23 settembre 2012
  15. A. Castellano, M. Donativi, G. De Nunzio, M. Riva, R. Rudà, R. Soffietti, L. Bello, A. Falini, DTI-based Functional Diffusion Maps and Histogram Analysis to evaluate structural changes in cerebral gliomas after chemotherapy, 36th European Society of Neuroradiology Annual Meeting, Edinburgh, 20 – 23 settembre 2012.
  16. G. De Nunzio, M. Rucco, M. Donativi, G. Pastore, M. Cazzato, A. Castellano, L. Bello, A. Falini, A CAD system for cerebral gliomas based on 3D texture features in Diffusion Tensor MR images, Computer Assisted Radiology and Surgery, CARS 2012, 26th International Congress and Exhibition, 27-30 giugno 2012, Congress Palace, Pisa (Comunicazione Orale) DOI: 10.1007/s11548-012-0701-x
  17. A. Castellano, M. Donativi, G. De Nunzio, M. Riva, M. Rucco, G. Pastore, R. Rudà, R. Soffietti, L. Bello, A. Falini, Un nuovo approccio “funzionale” su mappe RM del tensore di diffusione per la valutazione della risposta alla chemioterapia nei gliomi di basso grado, 3° Congresso Annuale dell'Italian Chapter dell'ISMRM, Risonanza Magnetica in Medicina: dalla ricerca tecnologica avanzata alla pratica clinica, Napoli, 19 - 20 aprile 2012 (Comunicazione Orale, speaker A. Castellano)
  18. D. Berzano, S. Bagnasco, R. Brunetti, N. Camarlinghi, P. Cerello, S. Chauvie, G. De Nunzio, E. Fiorina, M.E. Fantacci, E. Lopez Torres, S. Lusso, C. Peroni, A. Stancu, On-demand lung CT analysis with the M5L-CAD via the WIDEN front-end web interface and an OpenNebula-based cloud back-end 01/2012; DOI:10.1109/NSSMIC.2012.6551253 ISBN: 978-1-4673-2028-3 In proceeding of: Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference (NSS/MIC), 2012 IEEE 
  19. G. Pastore, G. De Nunzio, M. Donativi, M. Rucco, A. Castellano, L. Bello, R Soffietti, R. Rudà, A. Falini, Tecniche di riduzione della dimensionalità dello spazio delle feature in immagini DT per un sistema CAD per gliomi cerebrali. VIICongresso Nazionale AIFM, 13 - 16 settembre 2011, Catanzaro (poster)
  20. G. Pastore, G. De Nunzio, M. Donativi, M. Rucco, A. Castellano, L. Bello, R Soffietti, R. Rudà, A. Falini, DT-MRI Functional Diffusion Maps per la valutazione delle variazioni dei parametri di diffusione delle molecole d’acqua dei gliomi cerebrali dopo trattamento chemioterapico: risultati preliminari. VII° Congresso Nazionale AIFM, 13 - 16 settembre 2011, Catanzaro (poster)
  21. M. E. Fantacci, N. Camarlinghi, I. Gori, R. Bellotti, G. Gargano, R. Megna, E. L. Torres, P. Cerello, C. Peroni, I. De Mitri, G. De Nunzio, A. Retico, Algorithms for automatic detection of lung nodules in CT scans. 2011 IEEE International Workshop on Medical Measurements and Applications Proceedings (MeMeA)  2011, May 30-31 (Bari)
  22. A. Castellano, M. Donativi, L. Bello, G. De Nunzio, M. Riva, G. Pastore, G. Casaceli, R. Rudà, R. Soffietti, A. Falini, Evaluation of changes in gliomas structural features after chemotherapy using DTI-based Functional Diffusion Maps (fDMs): a preliminary study with intraoperative correlation. ISMRM Montreal 2011, May 7-13 (poster)
  23. Castellano A, Donativi M, De Nunzio G, Bello L, Iadanza A, Pastore G, Riva M, Rudà R, Soffietti R, Falini A DTI-MR Functional Diffusion Maps per la valutazione delle modificazioni delle caratteristiche strutturali dei gliomi cerebrali dopo trattamento chemioterapico. Presented at I Congresso Nazionale di Neuroradiologia Funzionale AINR (Italian Society of Neuroradiology), Milan (Italy), February 17-18, 2011.
  24. G. De Nunzio, M. Donativi, G. Pastore, A. Castellano, A. Falini, L. Bello, R. Soffietti, (2010). A CAD system for cerebral glioma and therapy follow-up in Diffusion-Tensor Images. In II Workshop Plasmi Sorgenti Biofisica e Applicazioni, Lecce (Italy) 26 Ottobre 2010, ISBN: 978-88-8305-087-9, e-ISBN: 978-88-8305-088-6, http://siba-ese.unisalento.it/index.php/psba2/issue/current
  25. A. Castellano, L. Bello, E. Fava, G. Casaceli, M. Riva, M. Donativi, G. Pastore, G. De Nunzio, R. Ruda', L. Bertero, R. Soffietti, A. Falini (2010) DTI-MR 3D Texture Analysis per la valutazione delle modificazioni delle caratteristiche strutturali dei gliomi cerebrali dopo trattamento con Temodal: studio preliminare. In XV Congresso Nazionale della Associazione Italiana di Neuro-Oncologia (AINO), Fiuggi (FR, Italy) 3-6 Ottobre 2010
  26. G. De Nunzio, G. Pastore, M. Donativi, A. Falini, A. Castellano, L. Bello, R. Soffietti (2010). DT-MR images: A CAD System for Cerebral Glioma and Therapy Follow-up. In IV European Conference of Medical Physics - Advances in High Field Magnetic Resonance Imaging, Udine (Italy) September 22-25 (2010)
  27. G. De Nunzio, M. Donativi, G. Pastore, L. Bello, R. Soffietti, A. Falini, A. Castellano (2010).  Automatic Segmentation and Therapy Follow-up of Cerebral Glioma in Diffusion-Tensor Images. In 2010 IEEE International Conference on Computational Intelligence for Measurement Systems and Applications (CIMSA 2010). DOI:10.1109/CIMSA.2010.5611767 Publication Year: 2010 , Page(s): 43 – 47 Taranto (Italy) September 6-8, 2010
  28. A. Castellano, L. Bello, E. Fava, M. Riva, G. Casaceli, G. De Nunzio, M. Donativi, G. Pastore, R. Ruda', R. Soffietti, A. Falini  (2010) Changes in gliomas structural features after Temodal treatment evaluated by DTI-MR texture analysis: a preliminary study. In 9th International Meeting UPDATES IN NEURO-ONCOLOGY, Brain Tumor Symposium, Cortona (AR, Italy), July 2-4, 2010
  29. G. De Nunzio, A. Castellano, G. Pastore, M. Donativi, G. Scotti, L. Bello, A. Falini (2010). Semi-automated evaluation of structural characteristics and extension of cerebral gliomas using DTI-MR 3D Texture Analysis. In: 2010 Joint Annual Meeting ISMRM-ESMRMB. Stockholm, May 1-7, 2010
  30. G. De Nunzio, A. Castellano, M. Donativi, G. Pastore, A. Falini. (2010). A semi-automated DTI-based approach to evaluate structural characteristics and extension of cerebral gliomas. In: European Congress of Radiology (ECR2010). Vienna, March 4-8, 2010  (poster No C-2926).
  31. G. De Nunzio, G. Pastore, A. Castellano, M. Donativi, A. Falini (2010). Automatic Segmentation of Cerebral Glioma in DT-MR Images by 3D Texture Analysis.   In: Risonanza magnetica in medicina: dalla ricerca tecnologica avanzata alla pratica clinica (Italian Chapter of the International Society of Magnetic Resonance in Medicine). Milano, 4-5 febbraio 2010
  32. G. De Nunzio, A. Chincarini, M. Favetta, S. Masecchia, L. Monno, L. Rei, A. Retico, S. Tangaro (2010). Automatic analysis of medial temporal lobe region for the early assessment of Alzheimer disease In: European Congress of Radiology (ECR2010). Vienna, March 4-8, 2010 (poster No. C-2464).
  33. A. Castellano, G. De Nunzio, M. Donativi, G. Pastore, R. Soffietti, GP. Cornalba, G. Scotti, L. Bello, A. Falini (2009). DTI-MR 3D Texture Analysis per la valutazione delle caratteristiche strutturali e dell’estensione dei gliomi cerebrali. Radiologia Medica - Fascicolo Monografico. Vol.15 (suppl. 2) (2009), Padova, October 4-7, 2009, Trento: New Magazine Edizioni srl (via dei Mille, 69 - , vol. 15 (suppl. 2) (2009), p. 1-2, ISBN/ISSN: 978-88-8041-019-5 (Proc. XIV Congresso Nazionale della Associazione Italiana di Neuro-Oncologia (AINO), Padova (Italy) 4-7 Ottobre 2009
  34. G. De Nunzio; E. Tommasi; A. Agrusti; R. Cataldo; I. De Mitri; M. Favetta; R. Bellotti; S. Tangaro; N. Camarlinghi; P. Cerello (2008). An Innovative Lung Segmentation Algorithm in CT Images with Accurate Delimitation of the Hilus Pulmonis. MIC 2008 IEEE International Conference (Germany, Dresden, 19 - 25 October 2008).
  35. S. Maglio; G. De Nunzio; A. Agrusti; M. Favetta; A. Massafra (2008). Analisi di immagini di elettroforesi bidimensionale per la proteomica. Proc of XCIV Congresso Nazionale della Societa' Italiana di Fisica. Genova (Italy), 22-26 september, 2008
  36. G. De Nunzio; C. Ciraci; M. Donativi; A. Castellano; S. Quarta (2008). Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging: a Semi-Automated Algorithm to Identify Damaged Brain Areas from Fractional Anisotropy Maps. Proc of MIC 2008: IEEE International Conference (Germany, Dresden, 19 - 25 October 2008).
  37. G. De Nunzio; S. Maglio; A. Agrusti; R. Cataldo; I. De Mitri; M. Favetta; A. Massafra; G. Marsella; M. Quarta; G. Mercurio (2008). Integrated Models for the Analysis of Two-Dimensional Electrophoresis Gel Images. Proc of MIC 2008: IEEE International Conference (Germany, Dresden, 19 - 25 October 2008). 
  38. G. De Nunzio; A. Massafra; L. Martina; R. Cataldo; S. Maglio; M. Quarta; A. Retico; L. Bolanos (2008). Lung Uniformization for Juxta-Pleural Nodule Detection. Proc of MIC 2008: IEEE International Conference (Germany, Dresden, 19 - 25 October 2008).
  39. P. Cerello, S. C. Cheran, F. Bagagli, S. Bagnasco, R. Bellotti, . Bolanos, E. Catanzariti, G. De Nunzio, E. Fiorina, G. Gargano, G. Gemme, E. L. Torres, G. L. Masala, C. Peroni, M. Santoro (2008) The Channeler Ant Model: Object segmentation with virtual ant colonies; DOI:10.1109/NSSMIC.2008.4775019 In proceeding of: Nuclear Science Symposium Conference Record, 2008. NSS '08. IEEE (Germany, Dresden, 19-25/10/2008)
  40. G. Mercurio; S. Maglio; A. Agrusti; G. De Nunzio; R. Cataldo; I. De Mitri; M. Favetta; A. Massafra; G. Marsella; D. Vergara; M. Maffia (2008). Network P2P for Exploring and Visualization of Proteomic Data Produced by Two Dimensional Electrophoresis. In:-, Proceedings of the 21th IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS 2008). Jyväskylä, Finland, June 17-19 2008, Jyväskylä: IEEE CS Press. Full paper n. 242
  41. G. Mercurio; S. Maglio; A. Agrusti; G. De Nunzio; R. Cataldo; I. De Mitri; M. Favetta; A. Massafra; G. Marsella; D. Vergara; M. Maffia; A. Vasilateanu; L. D. Serbanati (2008). Network P2P for exploring and visualization of proteomic data: possibility of handling data and analysing them under different perspectives. Biocomputation, Bioinformatics, and Biomedical Technologies, 2008. BIOTECHNO '08. International Conference on. Romania, Bucharest, 29-05/07/2008 DOI 10.1109/BIOTECHNO.2008.25,
  42. R. Cataldo; M. Quarta; A. Agrusti; G. De Nunzio; S. Maglio; M.E. Fantacci; F. Bagagli; M. Favetta; A. Massafra; G. Mercurio (2008). Annotation of lung-screening images and 2D-E proteomic analysis for early diagnosis of lung cancer through federated biobanks. Proceedings of the Sixth International Conference on Bioinformatics of Genome Regulation and Structure. VOGiS Herald, http://www.bionet.nsc.ru/meeting/bgrs2008/BGRS2008_Proceedings.pdf, Novosibirsk - Russia, 22/06 - 28/06/2008, Novosibirsk (RUSSIA)
  43. D. Cascio; S.C. Cheran; A. Chincarini; G. De Nunzio; P. Delogu; M.E. Fantacci; G. Gargano; I. Gori; G.L. Masala; A. Preite Martinez; A. Retico; M. Santoro; C. Spinelli; T. Tarantino (2007). Automated detection of lung nodules in low-dose computed tomography. In:-,Proceedings of the Computer Assisted Radiology and Surgery. Vol.2 (supplement 1), Berlin, june 2007
  44. I. Gori; R. Bellotti; P. Cerello; S. C. Cheran; G. De Nunzio; M.E. Fantacci; P. Kasae; G. L. Masala; A. Preite Martinez; A. Retico (2006). Lung nodule detection in screening computer tomography. Proc. of the IEEE Nuclear Science Symposium (NNS) and Medical Imaging Conference (MIC). San Diego (California - USA), October 29 / November 4, 2006
  45. A. Castellano; F. Palama; G. De Nunzio; G. Buccolieri; M. Donativi; S. Quarta; R. Cesareo; A. Brunetti; M. Marabelli; U. Santamaria (2005). A frescoes inspection device based on Compton backscattered X-rays. In:-, Proc. of art05 - 8th International Conference on `Non Destructive Investigations and Micronalysis for the Diagnostics and Conservation of the Cultural and Environmental Heritage'. Lecce (Italy), May 15-19 (2005)
  46. U. Bottigli, B. Golosio, G. L. Masala, P. Oliva, S. Stumbo, D. Cascio, F. Fauci, R. Magro, G. Raso, R. Bellotti, F. De Carlo, S.Tangaro, I. De Mitri, G. De Nunzio, M. Quarta, A. Preite Martinez, P. Cerello, S. C. Cheran, E.Lopez Torres (2005). Dissimilarity Application for Medical Imaging Classification. In:-, Proceedings of The 9th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics WMSCI 2005. Vol.III, Orlando (USA), 10-13 Luglio 2005
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  49. S.C. Cheran; P. Delogu; I. De Mitri; G. De Nunzio; M.E. Fantacci; F. Fauci; G. Gargano; E. Lopez Torres; R. Massafra; P. Oliva; A. Preite, Martinez; G. Raso; A. Retico; S. Stumbo; A. Tata (2005). Pre-processing methods for nodule detection in lung CT. Proceedings, 19th International Congress and Exhibition of Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS), Berlin (Germany), june 22-25, 2005.  Amsterdam: Elsevier B.V., vol. 1281, p. 1099-1103, ISBN/ISSN: 0-444-51872-X
  50. G. Leucci; R. Cataldo; G. De Nunzio; L. Nuzzo, Ground Penetrating Radar and Microclimatic integrated surveys to map subsurfaces and surface moisture [115199] - Riassunto di atto di convegno in volume – 2004, SOCIETÀ ITALIANA DI FISICA BRESCIA

BOOK CHAPTERS

In "Laparoscopy: New Developments, Procedures and Risks" (Nova Science Publishers, Inc., Hauppauge, NY, USA – Editor: Hana Terzić, 2011, ISBN: 978-1-61470-849-0), chapters:

  • Tinelli, A. Malvasi, S. Gustapane, G. De Nunzio, L. De Paolis, M. Bochicchio, G. Aloisio. Robotic Assisted Surgery in Endoscopy: The Problem of the Learning Curve.
  • Tinelli, A. Malvasi, S. Gustapane, G. De Nunzio, M. Bochicchio, L. De Paolis, G. Aloisio, D. A. Tsin. The Utilization of Novel Technology in Risk Reducing Laparoscopic Gynecological Complications.
  • Tinelli, L. De Paolis, G. Aloisio, G. De Nunzio, M. Bochicchio, A. Malvasi. Laparoscopic Trainers and Surgical Virtual Simulators in the Laparoscopic Learning Curve.

 

A. Castellano, G. De Nunzio, M. Donativi (2009). Fisica e tecnica delle apparecchiature biomediche. Deltaedit, Arnesano (LE)

 

A. Castellano, G. De Nunzio, G. Palamà (2009). Sensori elettrici: principi e applicazioni. Deltaedit, Arnesano (LE)

 

Temi di ricerca

ATTIVITA' DI RICERCA ATTUALI:
I campi di Ricerca attuali sono l'applicazione della Fisica e dell'Informatica alla medicina e al territorio (per la salvaguardia dei beni artistici e culturali).

FISICA E INFORMATICA PER LA MEDICINA
Per quanto concerne le applicazioni mediche, l'interesse cominciò nel periodo 1998-2000, in cui si occupò di telemedicina, con la realizzazione di tool software per la trasmissione via rete di immagini TAC allo scopo di permettere il teleconsulto nelle urgenze neurochirurgiche. A questo primo lavoro (sviluppato per apparecchiature TAC in funzione presso l’Ospedale Cardinale G. Panico di Tricase [Le], e presso l’Ospedale “Vito Fazzi” di Lecce), è seguito un contratto finanziato dal "Vito Fazzi" per produrre uno studio di fattibilità di connessione in rete per il trasferimento di immagini mediche TAC e RMN tra l’Unità operativa di Neurochirurgia del "Vito Fazzi", i Servizi di Radiologia dell’Ospedale "Cardinale Panico" di Tricase e il Presidio Ospedaliero "Sacro Cuore di Gesù" di Gallipoli (Le), sempre per il caso di urgenze neurochirurgiche.

Interesse attuale in questo campo é l'applicazione della fisica e dell’informatica (soprattutto in relazione alle tecniche di “image processing e understanding”) alla diagnosi automatica di patologie.
In questo contesto Giorgio De Nunzio si occupa dello sviluppo di modelli fisico-computazionali, algoritmi e sistemi computerizzati per la diagnosi assistita (sistemi CAD, Computer Assisted Diagnosis/Detection) in immagini di diagnostica biomedica. Questo lavoro è realizzato nell'ambito dell'esperimento INFN MAGIC-5 (Medical Applications on a Grid Infrastructure Connection) ed ha usufruito del programma PRIN (Progetti di Rilevante Interesse Nazionale) "Studio e sviluppo di sistemi fisico-computazionali per l'analisi distribuita di immagini biomediche", finanziato per il biennio 2006-2007.

L'Esperimento MAGIC-5 riguarda la messa a punto di algoritmi per l'analisi di immagini mediche 2D e 3D, e lo sviluppo di sistemi CAD, con l'utilizzo di tecnologie “grid” per la costruzione di un archivio annotato di immagini, condiviso tra diversi Ospedali, per tele-diagnosi o tele-training.
MAGIC-5 si propone, in particolare, di sviluppare sistemi CAD per la diagnosi assistita di: (1) masse tumorali e microcalcificazioni in immagini mammografiche, (2) noduli polmonari in immagini CT, (3) esiti del morbo di Alzheimer in neuroimmagini PET e MRI. Nella ricerca sono coinvolte anche diverse strutture ospedaliere nazionali.
In questi tre contesti (mammografia, CT polmonare e MRI del cervello) si esplica gran parte dell'attività di Ricerca di Giorgio De Nunzio.

Attualmente egli si interessa anche di altre problematiche - legate alla medicina - in cui applica tecniche di imaging bidimensionale e tridimensionale, e sviluppa modelli fisico-computazionali: immagini 2D-PAGE per la proteomica, e immagini DTI (Diffusion-Tensor Imaging) del cervello. In questi ambiti lo scopo é ancora la messa a punto di sistemi automatici o semiautomatici di detection e analisi, da impiegarsi come ausilio per il biologo e per il medico, per l'individuazione di patologie tumorali.

FISICA E INFORMATICA PER I BENI AMBIENTALI, CULTURALI, ARTISTICI
Si é dedicato dapprima alla realizzazione di banche dati di interesse specifico delle Scienze Ambientali (2001), da adoperare per applicazioni GIS. In seguito iniziava il suo interesse per lo studio sperimentale della microclimatologia indoor, con particolare attenzione per il microclima all'interno di chiese e altri beni artistici, il cui studio sperimentale (in sinergia con le analisi microbiologiche e geofisiche) risulta fondamentale per preservare la salute dei beni. Le ricerche in quest'ambito continuano, con un buon numero di pubblicazioni sull'argomento, relative ad opere monumentali di notevole interesse per il territorio (come la Cripta della Cattedrale di Otranto).

ALTRE ATTIVITA' DI RICERCA, IN ORDINE CRONOLOGICO:

ECCITAZIONI NON LINEARI IN SOLIDI A LEGAME IDROGENO
La sua attività di Ricerca si è inizialmente rivolta (1991-1995) allo studio teorico e sperimentale di eccitazioni 'anomale' (pseudo-solitoniche) in catene di molecole organiche a legame idrogeno. L'Acetanilide (ACN) C6H5-CONH-CH3, è un solido cristallino trasparente le cui molecole formano lunghe catene parallele a legame idrogeno. Diverse teorie prevedono il propagarsi, entro tali catene, di eccitazioni pseudo-solitoniche. I parametri geometrici del gruppo peptidico e del legame idrogeno sono molto simili a quelli tipici delle alfa-eliche proteiche: ciò rende l'ACN un interessante soggetto di studio alternativo allo studio diretto delle proteine; essendo poi l'ACN trasparente e cristallina, metodi di indagine quali la spettroscopia ottica (Raman, Brillouin, ir) sono di facile applicabilità.

LASER
In seguito (1996-1997, Borsa di studio Post Doct - Progetto Sud INFM) si è occupato di ricerca di base e applicazioni del Laser, studiando diverse cavità per laser ad eccimeri KrF e XeCl (stabili ed instabili), diverse geometrie di focalizzazione del fascio, e profili di riflettività particolari, come quelli gaussiani, allo scopo di ottimizzare la qualità del fascio laser prodotto (minimizzandone, per esempio, la divergenza). Tra le applicazioni: (a) la generazione di fasci policromatici tramite effetto Raman; (b) l'impiego in tecniche di analisi fotoacustica e fototermica per la determinazione delle soglie di rottura di film sottili; (c) la realizzazione di un LIDAR, tuttora in funzione presso l'Università del Salento.

SIMULAZIONI MONTE CARLO PERCOLATIVE DEL DEGRADO DI FILM SOTTILI
Nell'ambito della Fisica dello Stato Solido, Giorgio De Nunzio si è occupato poi dello studio, mediante tecniche simulative Monte Carlo di tipo percolativo, del degrado delle caratteristiche elettriche di film sottili (conduttori ed isolanti) sottoposti a correnti e tensioni 'elevate'. Lo scopo era predire il tempo di vita del sistema in esame.

Giorgio De Nunzio

 

Risorse correlate

Collegamenti

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