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 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.
Da oggi i grafici reperibili all’indirizzo https://mitel.dimi.uniud.it/covid-19-fvg/ vengono pubblicati anche dal Messaggero Veneto.
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/
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:
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 persona fragile, purché i dispositivi non siano da usare in urgenza/emergenza o per scambiare grandi quantità di dati.