Mattia Nobile, goriziano di Ruda, laureato magistrale in Informatica all’Università di Udine, si è aggiudicato il premio di laurea “Premiare l’eccellenza” promosso dall’Istituto di diagnostica radiologica Imago (Idr Imago) di Udine. Il premio, del valore di 1.500 euro, era destinato a laureati magistrali entro il 31 luglio 2017 che avessero svolto tesi dedicate ai “Ruoli dell’innovazione nell’organizzazione degli accessi alla diagnostica specializzata”. In particolare, nella sua tesi dedicata alla “Ricostruzione di vetrini digitali da video ripreso al microscopio”, ha proposto un metodo per acquisire e ottenere immagini digitali da video che possono essere visionate e trasmesse tramite sistemi informatici, anche mobili.
https://mitel.dimi.uniud.it/site/wp-content/uploads/2024/03/main-logo-300x84.png00adminhttps://mitel.dimi.uniud.it/site/wp-content/uploads/2024/03/main-logo-300x84.pngadmin2018-01-29 09:42:002024-03-05 13:06:44Premio di Laurea a Mattia Nobile
PollicIoT, progetto finanziato dalla RAFVG nell’ambito dei Por-Fesr 2014-2020, sarà presente giovedì 16 e venerdì 17 novembre alle giornate formative su “Integrazione tra robotica e domotica in sanità”, organizzate da Federsanità-ANCI a San Vito al Tagliamento (Pn).
La giornata di giovedì 16 novembre, dal titolo “Nuove Opportunità per i pazienti” si svolgerà a partire dalle ore 15, presso l’Auditorium IRCSS “E. Medea la Nostra Famiglia”. Il prof. Vincenzo Della Mea, del Dipartimento di Scienze Matematiche, Informatiche e Fisiche dell’Università degli Studi di Udine, partner del progetto PollicIoT, interverrà sul tema “Domotica per la qualità della vita in casa e nelle residenze”.
La giornata di venerdì 17 novembre, dal titolo “Quali sistemi sanitari e quale personale per i nuovi scenari internazionali” si terrà invece al Teatro Gian Giacomo Arrigoni a partire dalle 9.
Il progetto PollicIoT, che ha come partner Cimtech Srl e Mipot Spa, vuole rispondere in maniera efficace alle necessità di oltre 25 milioni di persone colpite dal morbo di Alzheimer in tutto il mondo, 520.000 solo in Italia. L’idea progettuale di offre, in uno scenario Smart Health di Assisted Living, una soluzione completa dedicata all’assistenza dei malati di Alzheimer: da una piattaforma Web il caregiver sarà in grado di localizzare il paziente o ricevere notifiche di allarme in caso di caduta o uscita da perimetri predefiniti, grazie ad un dispositivo Wearable dotato di sensori GPS e per l’individuazione di posizione e movimenti del malato.
https://mitel.dimi.uniud.it/site/wp-content/uploads/2024/03/main-logo-300x84.png00adminhttps://mitel.dimi.uniud.it/site/wp-content/uploads/2024/03/main-logo-300x84.pngadmin2017-11-14 09:43:002024-03-05 13:07:07Il 16 e il 17 novembre PollicIoT al ciclo di eventi formativi “Integrazione tra robotica e domotica in sanità”
Nei giorni 13-15 Novembre 2017, Vincenzo Della Mea terrà un corso su Elaborazione ed Analisi di Bioimmagini con ImageJ all’Università dell’Insubria, giunto alla terza edizione. Ulteriori informazioni qui.
https://mitel.dimi.uniud.it/site/wp-content/uploads/2024/03/main-logo-300x84.png00adminhttps://mitel.dimi.uniud.it/site/wp-content/uploads/2024/03/main-logo-300x84.pngadmin2017-11-05 09:44:002024-03-05 09:44:50Corso di Elaborazione ed Analisi di Bioimmagini con ImageJ all’Università dell’Insubria
Il 21 e il 22 settembre prossimi il progetto PollicIoT, finanziato dalla Regione Autonoma Friuli Venezia Giulia nell’ambito del Por Fesr 2014-2020, si presenterà al Salone EuroBioHighTech, in programma presso la Stazione Marittima di Trieste.
Il progetto PollicIot, i cui partner sono Cimtech Srl, Mipot Spa, Università di Udine, ASP Daniele Moro e Friuli Innovazione, vuole offrire, in uno scenario Smart Health di Assisted Living, una soluzione completa dedicata all’assistenza dei malati di Alzheimer: da una piattaforma Web il caregiver sarà in grado di localizzare il paziente o ricevere notifiche di allarme in caso di caduta o uscita da perimetri predefiniti, grazie ad un dispositivo Wearable dotato di sensori GPS e per l’individuazione di posizione e movimenti del malato.
EuroBioHighTech sarà l’occasione per illustrare il progetto a operatori specializzati del settore, provenienti dall’Italia e dall’estero. PollicIot sarà presente con uno spazio espositivo ed interverrà con uno speech di presentazione giovedì 21 settembre alle 10.30 e, il giorno successivo, con altri due speech di presentazione che si terranno nel corso della giornata.
https://mitel.dimi.uniud.it/site/wp-content/uploads/2024/03/main-logo-300x84.png00adminhttps://mitel.dimi.uniud.it/site/wp-content/uploads/2024/03/main-logo-300x84.pngadmin2017-09-18 09:45:002024-03-05 13:07:26PollicIot si presenta a EuroBioHighTech
Digital pathology is an interdisciplinary field where competency in pathology, laboratory techniques, informatics, computer science, information systems, engineering, and even biology converge. This implies that teaching students about digital pathology requires coverage, expertise, and hands-on experience in all these disciplines. With this in mind, a syllabus was developed for a digital pathology summer school aimed at professionals in the aforementioned fields, as well as trainees and doctoral students. The aim of this communication is to share the context, rationale, and syllabus for this school of digital pathology.
The school has been organized among the activities of the AIDPATH EU project.
https://mitel.dimi.uniud.it/site/wp-content/uploads/2024/03/main-logo-300x84.png00adminhttps://mitel.dimi.uniud.it/site/wp-content/uploads/2024/03/main-logo-300x84.pngadmin2017-08-24 09:46:002024-03-05 09:47:05Digital Pathology Syllabus paper out
A paper describing our SlideJ plugin for processing digital slides using ImageJ has been published on PLOS ONE:
Della Mea V, Baroni GL, Pilutti D, Di Loreto C (2017) SlideJ: An ImageJ plugin for automated processing of whole slide images. PLoS ONE 12(7): e0180540.
The work was partially supported and funded by the EU FP7 program, AIDPATH project, grant number 612471.
https://mitel.dimi.uniud.it/site/wp-content/uploads/2024/03/main-logo-300x84.png00adminhttps://mitel.dimi.uniud.it/site/wp-content/uploads/2024/03/main-logo-300x84.pngadmin2017-07-06 09:47:002024-03-05 09:48:24SlideJ on PLOS ONE
SlideJ is an ImageJ plugin for processing digital slides (also known as virtual slides, WSI, etc). It has been developed by MITEL and is now available at Github and also on ImageJ.net.
https://mitel.dimi.uniud.it/site/wp-content/uploads/2024/03/main-logo-300x84.png00adminhttps://mitel.dimi.uniud.it/site/wp-content/uploads/2024/03/main-logo-300x84.pngadmin2017-06-28 09:48:002024-03-05 09:49:23SlideJ plugin available
A paper on automated recognition of hotspots in which to evaluate Ki67 positivity has been just accepted and published online by Computerized Medical Imaging and Graphics:
https://mitel.dimi.uniud.it/site/wp-content/uploads/2024/03/main-logo-300x84.png00adminhttps://mitel.dimi.uniud.it/site/wp-content/uploads/2024/03/main-logo-300x84.pngadmin2017-05-10 09:52:002024-03-05 13:08:05Automated recognition of hotspots in Ki67 slides: paper online now
PollicIoT è un progetto finanziato dalla Regione Autonoma Friuli Venezia Giulia nell’ambito del POR FESR 2014-2020,attivita’ 1.3.b, che vuole rispondere in maniera efficace alle necessita’ di oltre 25 milioni di persone colpite dal morbo di Alzheimer in tutto il mondo,520.000 solo in Italia. PollicIoT è l’assistente tecnologico che offre un sistema di controllo remoto che permette il monitoraggio del malato a distanza da parte della famiglia o del Care Giver. La finalita’ di PollicIoT è quella di offrire, in uno scenario di Smart Health Assisted Living, una soluzione completa dedicata all’assistenza dei malati di Alzheimer. Grazie ad un dispositivo wearable dotato di sensori per l’individuazione della posizione e dei movimenti del malato ed una piattaforma WEB, il Care Giver sara’ in grado in tempo reale di localizzare il malato o ricevere notifiche di allarme in caso di caduta o uscita da perimetri predefiniti.
https://mitel.dimi.uniud.it/site/wp-content/uploads/2024/03/main-logo-300x84.png00adminhttps://mitel.dimi.uniud.it/site/wp-content/uploads/2024/03/main-logo-300x84.pngadmin2017-05-10 08:54:002024-03-05 13:08:24PollicIoT- Piattaforma di localizzazione persone con disturbi cognitivi e demenza
Obesity and physical inactivity are the most important risk factors for chronic diseases. The present study aimed at (i) developing and testing a method for classifying household activities based on a smartphone accelerometer; (ii) evaluating the influence of smartphone position; and (iii) evaluating the acceptability of wearing a smartphone for activity recognition.
METHODS:
An Android application was developed to record accelerometer data and calculate descriptive features on 5-second time blocks, then classified with nine algorithms. Household activities were: sitting, working at the computer, walking, ironing, sweeping the floor, going down stairs with a shopping bag, walking while carrying a large box, and climbing stairs with a shopping bag. Ten volunteers carried out the activities for three times, each one with a smartphone in a different position (pocket, arm, and wrist). Users were then asked to answer a questionnaire.
RESULTS:
1440 time blocks were collected. Three algorithms demonstrated an accuracy greater than 80% for all smartphone positions. While for some subjects the smartphone was uncomfortable, it seems that it did not really affect activity.
CONCLUSIONS:
Smartphones can be used to recognize household activities. A further development is to measure metabolic equivalent tasks starting from accelerometer data only.
https://mitel.dimi.uniud.it/site/wp-content/uploads/2024/03/main-logo-300x84.png00adminhttps://mitel.dimi.uniud.it/site/wp-content/uploads/2024/03/main-logo-300x84.pngadmin2017-03-14 09:57:002024-03-05 09:59:20Recognising household activities with the smartphone: paper finally published.
Premio di Laurea a Mattia Nobile
Mattia Nobile, goriziano di Ruda, laureato magistrale in Informatica all’Università di Udine, si è aggiudicato il premio di laurea “Premiare l’eccellenza” promosso dall’Istituto di diagnostica radiologica Imago (Idr Imago) di Udine. Il premio, del valore di 1.500 euro, era destinato a laureati magistrali entro il 31 luglio 2017 che avessero svolto tesi dedicate ai “Ruoli dell’innovazione nell’organizzazione degli accessi alla diagnostica specializzata”. In particolare, nella sua tesi dedicata alla “Ricostruzione di vetrini digitali da video ripreso al microscopio”, ha proposto un metodo per acquisire e ottenere immagini digitali da video che possono essere visionate e trasmesse tramite sistemi informatici, anche mobili.
Mattia Nobile ha svolto la sua tesi presso il Laboratorio di Informatica Medica, Telemedicina ed e-Sanità del Dipartimento di Scienze Matematiche, Informatiche e Fisiche dell’Università di Udine.
Il 16 e il 17 novembre PollicIoT al ciclo di eventi formativi “Integrazione tra robotica e domotica in sanità”
PollicIoT, progetto finanziato dalla RAFVG nell’ambito dei Por-Fesr 2014-2020, sarà presente giovedì 16 e venerdì 17 novembre alle giornate formative su “Integrazione tra robotica e domotica in sanità”, organizzate da Federsanità-ANCI a San Vito al Tagliamento (Pn).
La giornata di giovedì 16 novembre, dal titolo “Nuove Opportunità per i pazienti” si svolgerà a partire dalle ore 15, presso l’Auditorium IRCSS “E. Medea la Nostra Famiglia”. Il prof. Vincenzo Della Mea, del Dipartimento di Scienze Matematiche, Informatiche e Fisiche dell’Università degli Studi di Udine, partner del progetto PollicIoT, interverrà sul tema “Domotica per la qualità della vita in casa e nelle residenze”.
La giornata di venerdì 17 novembre, dal titolo “Quali sistemi sanitari e quale personale per i nuovi scenari internazionali” si terrà invece al Teatro Gian Giacomo Arrigoni a partire dalle 9.
Il progetto PollicIoT, che ha come partner Cimtech Srl e Mipot Spa, vuole rispondere in maniera efficace alle necessità di oltre 25 milioni di persone colpite dal morbo di Alzheimer in tutto il mondo, 520.000 solo in Italia. L’idea progettuale di offre, in uno scenario Smart Health di Assisted Living, una soluzione completa dedicata all’assistenza dei malati di Alzheimer: da una piattaforma Web il caregiver sarà in grado di localizzare il paziente o ricevere notifiche di allarme in caso di caduta o uscita da perimetri predefiniti, grazie ad un dispositivo Wearable dotato di sensori GPS e per l’individuazione di posizione e movimenti del malato.
Corso di Elaborazione ed Analisi di Bioimmagini con ImageJ all’Università dell’Insubria
Nei giorni 13-15 Novembre 2017, Vincenzo Della Mea terrà un corso su Elaborazione ed Analisi di Bioimmagini con ImageJ all’Università dell’Insubria, giunto alla terza edizione. Ulteriori informazioni qui.
PollicIot si presenta a EuroBioHighTech
Il 21 e il 22 settembre prossimi il progetto PollicIoT, finanziato dalla Regione Autonoma Friuli Venezia Giulia nell’ambito del Por Fesr 2014-2020, si presenterà al Salone EuroBioHighTech, in programma presso la Stazione Marittima di Trieste.
Il progetto PollicIot, i cui partner sono Cimtech Srl, Mipot Spa, Università di Udine, ASP Daniele Moro e Friuli Innovazione, vuole offrire, in uno scenario Smart Health di Assisted Living, una soluzione completa dedicata all’assistenza dei malati di Alzheimer: da una piattaforma Web il caregiver sarà in grado di localizzare il paziente o ricevere notifiche di allarme in caso di caduta o uscita da perimetri predefiniti, grazie ad un dispositivo Wearable dotato di sensori GPS e per l’individuazione di posizione e movimenti del malato.
EuroBioHighTech sarà l’occasione per illustrare il progetto a operatori specializzati del settore, provenienti dall’Italia e dall’estero. PollicIot sarà presente con uno spazio espositivo
ed interverrà con uno speech di presentazione giovedì 21 settembre alle 10.30 e, il giorno successivo, con altri due speech di presentazione che si terranno nel corso della giornata.
Digital Pathology Syllabus paper out
Digital pathology is an interdisciplinary field where competency in pathology, laboratory techniques, informatics, computer science, information systems, engineering, and even biology converge. This implies that teaching students about digital pathology requires coverage, expertise, and hands-on experience in all these disciplines. With this in mind, a syllabus was developed for a digital pathology summer school aimed at professionals in the aforementioned fields, as well as trainees and doctoral students. The aim of this communication is to share the context, rationale, and syllabus for this school of digital pathology.
The school has been organized among the activities of the AIDPATH EU project.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28828198
SlideJ on PLOS ONE
A paper describing our SlideJ plugin for processing digital slides using ImageJ has been published on PLOS ONE:
Della Mea V, Baroni GL, Pilutti D, Di Loreto C (2017) SlideJ: An ImageJ plugin for automated processing of whole slide images. PLoS ONE 12(7): e0180540.
The work was partially supported and funded by the EU FP7 program, AIDPATH project, grant number 612471.
SlideJ plugin available
SlideJ is an ImageJ plugin for processing digital slides (also known as virtual slides, WSI, etc). It has been developed by MITEL and is now available at Github and also on ImageJ.net.
Automated recognition of hotspots in Ki67 slides: paper online now
A paper on automated recognition of hotspots in which to evaluate Ki67 positivity has been just accepted and published online by Computerized Medical Imaging and Graphics:
David Pilutti, Vincenzo Della Mea, Enrico Pegolo, Francesco La Marra, Fulvio Antoniazzi, Carla Di Loreto. An adaptive positivity thresholding method for automated Ki67 hotspot detection (AKHoD) in breast cancer biopsies. Computerized Medical Imaging and Graphics, 2017, in press.
The work has been carried out with funding by the AIDPATH Marie Curie EU FP7 project, grant no.612471.
PollicIoT- Piattaforma di localizzazione persone con disturbi cognitivi e demenza
PollicIoT è un progetto finanziato dalla Regione Autonoma Friuli Venezia Giulia nell’ambito del POR FESR 2014-2020,attivita’ 1.3.b, che vuole rispondere in maniera efficace alle necessita’ di oltre 25 milioni di persone colpite dal morbo di Alzheimer in tutto il mondo,520.000 solo in Italia.
PollicIoT è l’assistente tecnologico che offre un sistema di controllo remoto che permette il monitoraggio del malato a distanza da parte della famiglia o del Care Giver.
La finalita’ di PollicIoT è quella di offrire, in uno scenario di Smart Health Assisted Living, una soluzione completa dedicata all’assistenza dei malati di Alzheimer.
Grazie ad un dispositivo wearable dotato di sensori per l’individuazione della posizione e dei movimenti del malato ed una piattaforma WEB, il Care Giver sara’ in grado in tempo reale di localizzare il malato o ricevere notifiche di allarme in caso di caduta o uscita da perimetri predefiniti.
Sito web del progetto: PollicIoT.
Recognising household activities with the smartphone: paper finally published.
A feasibility study on smartphone accelerometer-based recognition of household activities and influence of smartphone position.
Della Mea V, Quattrin O, Parpinel M.
Abstract
BACKGROUND:
Obesity and physical inactivity are the most important risk factors for chronic diseases. The present study aimed at (i) developing and testing a method for classifying household activities based on a smartphone accelerometer; (ii) evaluating the influence of smartphone position; and (iii) evaluating the acceptability of wearing a smartphone for activity recognition.
METHODS:
An Android application was developed to record accelerometer data and calculate descriptive features on 5-second time blocks, then classified with nine algorithms. Household activities were: sitting, working at the computer, walking, ironing, sweeping the floor, going down stairs with a shopping bag, walking while carrying a large box, and climbing stairs with a shopping bag. Ten volunteers carried out the activities for three times, each one with a smartphone in a different position (pocket, arm, and wrist). Users were then asked to answer a questionnaire.
RESULTS:
1440 time blocks were collected. Three algorithms demonstrated an accuracy greater than 80% for all smartphone positions. While for some subjects the smartphone was uncomfortable, it seems that it did not really affect activity.
CONCLUSIONS:
Smartphones can be used to recognize household activities. A further development is to measure metabolic equivalent tasks starting from accelerometer data only.