Neural Signal And Image Processing And Generation 2025/2026

Il corso tratta tecniche avanzate per modellare, analizzare e generare dati complessi (immagini, segnali, dati di rete), con un focus particolare sulle applicazioni in ambito medico e neuroscientifico.
Le principali tematiche affrontate sono:
Introduzione ai dati multimodali e bioinspirati
- Tipologie di dati: immagini, segnali elettrofisiologici (EEG, MEG, fMRI), dati di connettività cerebrale
- Sfide e opportunità dell’applicazione di metodi neurali in medicina
Fondamenti di deep learning per immagini e segnali
- Reti convoluzionali e architetture per l’interpretazione di immagini
- Image transformers
- Tecniche di training avanzato (data augmentation, self-supervised learning, contrastive learning)
Modelli generativi
- Modelli di coerenza e consistenza
- Modelli di diffusione
- Flussi normalizzanti
- Applicazioni alla sintesi di segnali neurali, denoising e super-risoluzione neuroimaging
Analisi e generazione multimodale
- Integrazione e fusione di dati eterogenei
- Modelli fondativi per la predizione di patologie e la personalizzazione dei dati
Reti spiking e neuromorphic computing
- Architetture bioispirate e applicazioni
- Introduzione al calcolo neuromorfico come strumento di modellazione e generazione

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Fonte: GOMP