Laurea Magistrale Ingegneria Medica AA 2021-22

[ingmed-lm21-22] INGMED: Seminario DIGITAL TWINS


Cronologico Percorso di conversazione 
  • From: MARROCCO Gaetano < >
  • To: , Sara Amendola < >, "Nicola D'Uva" < >, Carolina Miozzi < >, Giorgio Piccardo < >, Adina Barba < >, Donato Masi < >, Francesco Ginesi < >, Nicoletta Panunzio < >, Federica Naccarata < >, Alessio Mostaccio < >, Francesca Nanni < >, Francesco Lestini < >, Doriana Grieco < >, Marta Fratta < >
  • Cc: Occhiuzzi Cecilia < >, Federica Caselli < >, Marco Biancolini < >
  • Subject: [ingmed-lm21-22] INGMED: Seminario DIGITAL TWINS
  • Date: Thu, 19 May 2022 11:11:41 +0200

Cari tutti,

Ho chiesto al prof. Marco E. Biancolini di tenere un seminario sulla tecnologia emergente dei DIGITAL TWIN che si sta affermando rapidamente in vari settori, ed in particolare nella Bioingegneria.
Penso che questa occasione possa essere molto utile per la vostra formazione anche in vista di tesi e collaborazioni scientifiche.

Vi invito caldamente a partecipare

Un cordiale saluto
Gaetano Marrocco

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Abstract - L'ingegneria medica ha portato negli ultimi decenni a consolidare l'approccio in silico che, insieme ai metodi di indagine in vivo e in vitro, sta fornendo risposte molto accurate su fenomeni difficilmente misurabili. La simulazione fluidodinamica dei sistemi cardiovascolari, la simulazione strutturale delle sollecitazioni agenti nelle protesi e nei tessuti e la simulazione fluidodinamica dell'apparato respiratorio sono esempi ben consolidati. Le valutazioni in silico hanno molteplici vantaggi: sono minimamente invasive poichè si basano sulle immagini già acquisite del paziente, consentono di avere una risoluzione spaziale molto più elevata di quella che può essere ottenuta dalle immagini e in molti casi consentono di prevedere l'evoluzione di una patologia o l'esito di una correzione. Il gemello digitale del paziente (Medical Digital Twin) si propone di rendere fruibile l'approccio in silico nella pratica. Le sfide aperte sono molteplici. La simulazione numerica richiede in molti casi il super calcolo (HPC) ed è quindi necessario ricorrere a metodi di compressione (ROM, PCA) per poter fruire del gemello digitale in real time. L'accuratezza del metodo in silico dipende molto dalla bontà delle segmentazioni delle immagini, occorrono procedure automatiche e l'AI sta portando a soluzioni molto efficaci. La fruibilità del gemello digitale richiede la fusione di immagini del paziente e di immagini generate in silico e la creazione di biomarkers ed è necessario presentare i risultati in una forma facilmente interpretabile dal personale sanitario.
Il tema del medical digital twin verrà approfondito nel seminario mediante quattro esempi relativi a progetti europei in corso:  il caso degli aneurismi (progetto MeDiTATe -The Medical Digital twin for aneurysm prevention and treatment), il caso della chirurgia della colonna vertebrale (progetto Spinner - SPINe: Numerical and Experimental Repair strategies), il caso dello shunting mBTS (progetto FF4EuroHPC - esperimento Cloud-Based HPC Platform to Support Systemic-Pulmonary Shunting Procedures) e il caso del drug delivery (progetto FF4EuroHPC - esperimento Digital-Twin for Airflow and Drug Delivery in Human Airways).







Archivio con motore MhonArc 2.6.16.

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