Pubblicato il 08/02/2023 - Decreto n. 123 del 18/01/2023 – Riferimento 2037 G.U. n. 10 del 07/02/2023 Scadenza 09/03/2023 ore 13:00
La documentazione è presente nella sezione allegati
settore concorsuale: 02/A2 – Fisica teorica delle interazioni fondamentali
settore scientifico disciplinare: FIS/02 – Fisica teorica Modelli e Metodi matematici
Sede di afferenza e di servizio: Dipartimento di Fisica
Progetto scientifico: Titolo - Sviluppo di una piattaforma di realtà aumentata per la morfologia e la dinamica del sistema cardiovascolare. Smart-HEART.
Responsabile scientifico: Prof. Luca Biferale
CUP: E83C22005500001
Il progetto intende sviluppare delle applicazioni dell’Ingegneria biomedica e dell’assimilazione di dati da immagini ecodoppler con l’intento di ricostruire in maniera aumentata, quantitativa e patient-specific la dinamica dei flussi ematici all’interno del sistema cardiovascolare.
L’idea è utilizzare i dati parziali ed imperfetti che provengono da scansioni ecodoppler dei flussi ematici e della meccanica dei tessuti del paziente per guidare, tramite un processo innovativo di Data-Assimilation e Machine Learning, un modello computazionale, ab initio, dell’apparato cardiovascolare.
Il progetto prevede una fase in cui tecniche di data-assimilation basate su Convolutional Neural Network e Adversarial Learning verranno sviluppate, confrontate, validate ed integrate con approcci più classici, basati sull’utilizzo parziale delle equazioni del moto come per il caso del Nudging. In una seconda fase, l’algoritmo, o gli algoritmi, di maggiore efficacia verranno integrati in una suite numerica state-of-the-art capace di risolvere le equazioni di Navier-Stokes accoppiate con la dinamica cardiaca del paziente (guidata dai dati ecografici), che permetterà di risolvere la complessa emodinamica con i suoi aspetti non-lineari, di interazione con i tessuti e connessi a problematiche di ricircolazioni vorticose e sforzi estremi.
Scientific project: Title - Development of an augmented reality platform for the morphology and dynamics of the cardiovascular system. Smart-HEART
Scientific coordinator – Prof. Luca Biferale
CUP: E83C22005500001
The project intends to develop applications of biomedical engineering and data assimilation from Doppler images with the aim of reconstructing the dynamics of blood flows within the cardiovascular system in an increased, quantitative and patient-specific manner.
The idea is to use partial and imperfect data coming from ultrasound Doppler scans of the patient's blood flows and tissue mechanics to guide, through an innovative process of Data-Assimilation and Machine Learning, an ab-initio computational model of the cardiovascular system.
The project includes a phase in which data-assimilation techniques based on Convolutional Neural Network and Adversarial Learning will be developed, compared, validated and integrated with more classical approaches, based on the partial use of the equations of motion as in the case of Nudging. In a second phase, the most effective algorithm or algorithms will be integrated into a state-of-the-art numerical suite capable of solving the Navier-Stokes equations coupled with the patient's cardiac dynamics (guided by ultrasound data ), which will allow to solve the complex hemodynamics with its non-linear aspects, of interaction with the tissues and connected to problems of vortex recirculation and extreme efforts.
Tematica PNR: DIGITALE, INDUSTRIA, AEROSPAZIO (Intelligenza Artificiale, High Performance Computing e Big-Data); SALUTE (Tecnologie per la Salute)
PNR topic: DIGITAL, INDUSTRY, AEROSPACE (Artificial Intelligence, High Performance Computing and Big-Data); HEALTH (Technologies for Health).
Obiettivi scientifici: In coerenza con le tematiche previste dal PNR 2021-2027, nell’ambito dei big-data, HPC, e tecnologie per la salute, il progetto ha come obiettivi lo sviluppo di algoritmi guidati dalle equazioni e/o guidati dai dati per applicazioni di ricostruzione dati cardiovascolari
Impegno didattico: L’impegno didattico consiste nello svolgimento di attività didattica, di didattica integrativa e di servizio agli studenti, relativamente agli insegnamenti del settore scientifico disciplinare oggetto della procedura
Lingua straniera richiesta: Lingua Inglese (livello ottimo)
Numero massimo di pubblicazioni: Il candidato è tenuto a produrre un numero massimo di 12 (dodici) pubblicazioni
Requisiti per l’ammissione alla procedura selettiva: Sono ammessi a partecipare alla procedura selettiva i candidati italiani e stranieri in possesso dei seguenti requisiti:
1) Dottorato di ricerca in Fisica o in Matematica o in Ingegneria o in Informatica.
Per i titoli di studio conseguiti all’estero i candidati sono tenuti ad allegare il provvedimento relativo all’avvenuto riconoscimento legale del titolo posseduto (equipollenza/equivalenza) con il titolo di dottore di ricerca dell’ordinamento universitario italiano, rilasciato dalle competenti autorità.
Per ogni informazione in merito alla procedura per il riconoscimento del valore legale del titolo estero in Italia si invitano i candidati a consultare i seguenti link:
https://www.miur.gov.it/web/guest/titoli-accademici-esteri
http://www.funzionepubblica.gov.it/strumenti-e-controlli/modulistica
https://www.cimea.it/pagina-procedure-riconoscimento-titoli
