MITEL in the Winners group at the AGGC22 Challenge, MICCAI 2022

MITEL ranked in the winners group at the AGGC22 Challenge, during MICCAI 2022. Team members: Kevin Roitero, Vincenzo Della Mea.

aggc22

Best Practice Recommendations for the Implementation of a Digital Pathology Workflow

The European Society of Digital and Integrative Pathology (ESDIP) just published a paper on the implement Implementation of a Digital Pathology Workflow, with the participation of MITEL:

Fraggetta F, L’Imperio V, Ameisen D, Carvalho R, Leh S, Kiehl T-R, Serbanescu M, Racoceanu D, Della Mea V, Polonia A, Zerbe N, Eloy C. Best Practice Recommendations for the Implementation of a Digital Pathology Workflow in the Anatomic Pathology Laboratory by the European Society of Digital and Integrative Pathology (ESDIP). Diagnostics. 2021; 11(11):2167. https://doi.org/10.3390/diagnostics11112167

UNIUD Daily Activities Accelerometer Dataset

We decided to make public a dataset we used for a work some year ago (accelerometer data for daily activities): UNIUD Daily Activities Accelerometer Dataset (UNIUD-DA-AD).

Available at:

-Github:  https://github.com/MITEL-UNIUD/UNIUD-DA-AD

-Kaggle:  https://www.kaggle.com/vdellamea/uniud-daily-activities-accelerometer-dataset/ 

 

ESDIP Town Square Meeting: “Can I trust AI in Pathology?”

ESDIP Town Square Meeting
April 16, 2021 at 6 pm (CET)
“Can I trust AI … Continue Reading

Cause of death identification with deep learning

The last (open access) paper from our lab:

Underlying cause of death identification from death certificates using reverse coding to text and a NLP based deep learning approach

Vincenzo Della Mea, Mihai Horia Popescu, Kevin Roitero

Informatics in Medicine Unlocked, Volume 21, 2020, 100456

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352914820306067

Our paper on the HEROHE challenge

Our paper about the method that allowed us to reach the 2nd place in the HEROHE challenge is finally out:

La Barbera, D.; Polonia, A.; Roitero, K.; Econde-Sousa, E; Della Mea, V. Detection of HER2 from Haematoxylin-Eosin Slides Through a Cascade of Deep Learning Classifiers via Multi-Instance Learning. J. Imaging 2020, 6, 82.

https://www.mdpi.com/2313-433X/6/9/82

I grafici di MITEL sul Messaggero Veneto

Da oggi i grafici reperibili all’indirizzo https://mitel.dimi.uniud.it/covid-19-fvg/ vengono pubblicati anche dal Messaggero Veneto.

mv

Coronavirus in Friuli – Venezia Giulia

Una paginetta di riassunto veloce sulla situazione coronavirus in Friuli – Venezia Giulia, fatta sfruttando gli open data della Protezione Civile e la libreria charts.js:

https://mitel.dimi.uniud.it/covid-19-fvg/

covid-fvg

LoRaWAN per applicazioni sociosanitarie

Il Laboratorio MITEL, in collaborazione con Cimtech srl e MIPOT spa, ha appena pubblicato un articolo sulla rivista JMIR Medical Informatics (IF: 3.188) che riassume gli esiti del progetto PollicIoT riguardo l’applicabilità di LoRaWAN all’ambito sociosanitario: TOC-mini

Della Mea V, Popescu MH, Gonano D, Petaros T, Emili I, Fattori MG. A Communication Infrastructure for the Health and Social Care Internet of Things: Proof-of-Concept Study. JMIR Med Inform 2020;8(2):e14583 DOI: 10.2196/14583

In sintesi: è un ottimo strumento per dispiegare rapidamente ed economicamente dispositivi IoT sanitari a casa dell’anziano o della … Continue Reading

Elaborazione ed Analisi di Bioimmagini con ImageJ: corso base e avanzato, Università dell’Insubria

Elaborazione ed Analisi di Bioimmagini con ImageJ: corso base e avanzato

25-26-27 novembre 2019

Sede: Università dell’Insubria, Via Alberto da Giussano 12, Busto Arsizio, Aula informatica Orario delle lezioni: Lunedì 11-18; martedì e mercoledì: 9.30-16.30.

Docente: Prof. Vincenzo Della Mea – Università di Udine

Info qui.