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A.I. per la grafo-fonologia nel Parkinson e Depressione
Nel lavoro di ricerca sono stati sviluppati modelli di apprendimento automatico, basati sull'analisi di segnali grafici, di scrittura a mano e vocali per lo screening e telemonitoraggio del Parkinson e della Depressione.
La raccolta dati, grazie ad una tablet e ad uno specifico software di acquisizione, ha permesso di conoscere in tempo reale lo spettrogramma e informazioni quali posizione, inclinazione e pressione della penna digitale.
Sono state estratte le caratteristiche che hanno permesso di addestrare modelli i quali hanno mostrato interessanti valori di accuratezza, superiori al 90%, in linea e in alcuni casi più performanti rispetto alla letteratura scientifica attuale.
Antonio Pallotti, Francesca Laganaro, Annalisa Mancini, Raffaella Calabrese, Matteo Angelucci, Emanuele Piuzzi, Alessandra Paffi, Giuseppe Marano, Marianna Mazza, Giovanni Albani, Giuseppe Veneziano
Antonio Pallotti, Ricercatore, Technoscience & Docente universitario, Università San Raffaele Roma.
Francesca Laganaro, Ingegnere Clinico, Università di Roma La Sapienza.
Annalisa Mancini, Ingegnere Biomedico, Università di Roma La Sapienza.
Raffaella Calabrese, Economista Sanitario, Università San Raffaele Roma.
Matteo Angelucci, Economista Sanitario, Università San Raffaele Roma.
Emanuele Piuzzi, Professore Associato, Università di Roma La Sapienza.
Alessandra Paffi, Ricercatore, Università di Roma La Sapienza.
Giuseppe Marano, Grafologo, Associazione Grafologica Italo-Francese.
Mariana Mazza, Psichiatra, Policlinico Universitario Agostino Gemelli.
Giuseppe Albani, Neurologo, IRCCS Auxologico.
Giuseppe Veneziano, Neurologo, Casa di Cura Le Terrazze.
