IEEE Italy Sensors Chapter

JOIN LIVE Stiamo attraversando un periodo di grandi cambiamenti nel settore dell’energia e del mondo industriale: la liberalizzazione del mercato elettrico, l’attenzione alle tematiche ambientali, il consolidato utilizzo delle energie rinnovabili, l’uso razionale dell’energia, lo sviluppo di reti elettriche “smart”, l’automazione industriale, i sistemi di trasporto sostenibili ed intelligenti, le applicazioni dell’Information & Communication Technology (reti, data mining, IOT). Il Webinar, dopo una breve introduzione sul sistema elettrico, affronta tematiche di modellistica e controllo ottimo delle sorgenti di energia rinnovabile (intermittenti e poco predicibili) integrate con sistemi di accumulo elettrochimico e di controllo del carico elettrico e termico. L’interazione dell’energia elettrica con sistemi di trasformazione power-to-gas completa un’iniziale panoramica di questi temi di grande attualità che coinvolgono ricercatori di differenti discipline. Saluti di benvenuto Introduzione “Il settore energetico elettrico e lo sviluppo delle rinnovabili: prospettive ed opportunità per la ricerca” Stefano Massucco, Università di Genova “Modellistica e controllo ottimo delle rinnovabili, dei sistemi di accumulo e del carico elettrico” Francesco Conte, Università di Genova e Università Campus Bio-Medico di Roma “Power-to-gas: un sistema per l’accumulo di energia elettrica” Marcello De Falco, Università Campus Bio-Medico di Roma Discussione Conclusioni

JOIN LIVE!   INTRODUZIONE: La pandemia di COVID-19, provocata dal virus SARS-CoV-2, conta all’ 8 Luglio 2020 quasi 12 milioni di casi confermati. Il test Gold Standard per la diagnosi di COVID-19 è la ricerca del virus SARS-CoV-2 tramite RT-PCR effettuato su espettorato, su tampone nasofaringeo o rinofaringeo, o su secrezioni respiratorie. I reperti di laboratorio ancillari più comunemente riscontrati sono la linfopenia, un aumento degli indici infiammatori come la PCR, la LDH, il D-dimero e l’aumento di altri indici di danno tissutale e d’organo come l’urea, la CK, il calcio. La TC del torace non è indicata come esame di screening o come strumento di diagnosi primaria del COVID-19, ma va considerata come un esame di valutazione di severità del quadro, delle complicanze e nel follow-up. Visto l’alto numero di casi, il potenziamento dell'imaging radiologico con l'intelligenza artificiale fornirebbe un sostegno essenziale sia con l'automatizzazione della procedura di acquisizione che di analisi quantitativa delle immagini per poter definire il volume di polmone interessato dalla malattia e seguirlo nel tempo. OBBIETTIVI: L’obbiettivo del nostro studio è stato quello di cercare nei pazienti con COVID-19 confermata da RT-PCR test, una correlazione tra quadro radiologico valutato tramite software di intelligenza artificiale e quadro radiologico valutato tramite parametro occhiometrico dei radiologi (severity score) e la correlazione tra l’andamento del quadro imaging e l’andamento dei principali parametri di laboratorio che nei precedenti studi si sono dimostrati essere reperti ancillari della malattia. METODI: Sono stati arruolati retrospettivamente 56 pazienti provenienti dal Campus COVID Center, risultati positivi a RT-PCR test ad infezione da SARS-CoV-2. Per ogni paziente è stata valutata la correlazione tra il quadro radiologico TC valutato tramite severity score e intelligenza artificiale (IA) misurati durante 3 intervalli di tempo consecutivi e i parametri di laboratorio principalmente correlati ad infezione da SARS-CoV-2 secondo la letteratura scientifica, misurati durante 4 intervalli di tempo consecutivi. Tra i parametri di laboratorio sono stati analizzati i valori di LDH, D-dimero, PCR, linfociti totali in valore assoluto, Calcio, CK e Urea.  L’analisi di IA è stata effettuata tramite il software InferRead CT Lung (COVID-19). La valutazione occhiometrica da parte dei radiologi è stata standardizzata con l’introduzione di un severity score, una valutazione soggettiva della quantità di volume di polmone interessato dalla malattia tradotto in un punteggio da 5 a 20. I confronti multipli tra le variabili di laboratorio e di imaging radiologico sono stati analizzanti mediante test di Tukey e test di Bland Altman. E’ stato eseguito il test di analisi della varianza (ANOVA) per identificare una eventuale differenza statisticamente significativa nell’andamento dei parametri nel tempo. Lo stesso test ANOVA è stato infine utilizzato per valutare la correlazione tra quadro radiologico valutato con ss e parametri di laboratorio. RISULTATI: Lo studio ha dimostrato correlazioni statisticamente significative (p < 0,01) tra il quadro radiologico espresso in severity score e quello espresso con l’intelligenza artificiale e tra il quadro radiologico espresso in ss e i parametri di laboratorio, in particolare LDH, PCR e Ly. CONCLUSIONI: Lo studio dimostra che l’algoritmo di deep learning di segmentazione delle TC del torace funziona e che quindi l’intelligenza artificiale può rappresentare un valido supporto al radiologo nel follow-up dei pazienti con COVID-19. E’ stata inoltre confermata la correlazione tra quadro radiologico e parametri laboratoristici infiammatori e di danno d’organo. Essendo piccola la coorte di pazienti nello studio, i risultati ottenuti sono da intendere come dati preliminari a studi futuri su popolazioni di scala maggiore. BIOGRAFIA: Lorenzo Impieri, Medico Chirurgo di 24 anni, si è laureato presso l’Università Campus Bio-Medico di Roma con una tesi sull’intelligenza artificiale nell’analisi delle TC del torace in pazienti COVID-19. Si è interessato durante il corso di laurea soprattutto alla Radiologia partecipando a studi di Radiomica e Intelligenza artificiale.

INTRODUZIONE: La pandemia di COVID-19, provocata dal virus SARS-CoV-2, conta all’ 8 Luglio 2020 quasi 12 milioni di casi confermati. Il test Gold Standard per la diagnosi di COVID-19 è la ricerca del virus SARS-CoV-2 tramite RT-PCR effettuato su espettorato, su tampone nasofaringeo o rinofaringeo, o su secrezioni respiratorie. I reperti di laboratorio ancillari più comunemente riscontrati sono la linfopenia, un aumento degli indici infiammatori come la PCR, la LDH, il D-dimero e l’aumento di altri indici di danno tissutale e d’organo come l’urea, la CK, il calcio. La TC del torace non è indicata come esame di screening o come strumento di diagnosi primaria del COVID-19, ma va considerata come un esame di valutazione di severità del quadro, delle complicanze e nel follow-up. Visto l’alto numero di casi, il potenziamento dell'imaging radiologico con l'intelligenza artificiale fornirebbe un sostegno essenziale sia con l'automatizzazione della procedura di acquisizione che di analisi quantitativa delle immagini per poter definire il volume di polmone interessato dalla malattia e seguirlo nel tempo. OBBIETTIVI: L’obbiettivo del nostro studio è stato quello di cercare nei pazienti con COVID-19 confermata da RT-PCR test, una correlazione tra quadro radiologico valutato tramite software di intelligenza artificiale e quadro radiologico valutato tramite parametro occhiometrico dei radiologi (severity score) e la correlazione tra l’andamento del quadro imaging e l’andamento dei principali parametri di laboratorio che nei precedenti studi si sono dimostrati essere reperti ancillari della malattia. METODI: Sono stati arruolati retrospettivamente 56 pazienti provenienti dal Campus COVID Center, risultati positivi a RT-PCR test ad infezione da SARS-CoV-2. Per ogni paziente è stata valutata la correlazione tra il quadro radiologico TC valutato tramite severity score e intelligenza artificiale (IA) misurati durante 3 intervalli di tempo consecutivi e i parametri di laboratorio principalmente correlati ad infezione da SARS-CoV-2 secondo la letteratura scientifica, misurati durante 4 intervalli di tempo consecutivi. Tra i parametri di laboratorio sono stati analizzati i valori di LDH, D-dimero, PCR, linfociti totali in valore assoluto, Calcio, CK e Urea.  L’analisi di IA è stata effettuata tramite il software InferRead CT Lung (COVID-19). La valutazione occhiometrica da parte dei radiologi è stata standardizzata con l’introduzione di un severity score, una valutazione soggettiva della quantità di volume di polmone interessato dalla malattia tradotto in un punteggio da 5 a 20. I confronti multipli tra le variabili di laboratorio e di imaging radiologico sono stati analizzanti mediante test di Tukey e test di Bland Altman. E’ stato eseguito il test di analisi della varianza (ANOVA) per identificare una eventuale differenza statisticamente significativa nell’andamento dei parametri nel tempo. Lo stesso test ANOVA è stato infine utilizzato per valutare la correlazione tra quadro radiologico valutato con ss e parametri di laboratorio. RISULTATI: Lo studio ha dimostrato correlazioni statisticamente significative (p < 0,01) tra il quadro radiologico espresso in severity score e quello espresso con l’intelligenza artificiale e tra il quadro radiologico espresso in ss e i parametri di laboratorio, in particolare LDH, PCR e Ly. CONCLUSIONI: Lo studio dimostra che l’algoritmo di deep learning di segmentazione delle TC del torace funziona e che quindi l’intelligenza artificiale può rappresentare un valido supporto al radiologo nel follow-up dei pazienti con COVID-19. E’ stata inoltre confermata la correlazione tra quadro radiologico e parametri laboratoristici infiammatori e di danno d’organo. Essendo piccola la coorte di pazienti nello studio, i risultati ottenuti sono da intendere come dati preliminari a studi futuri su popolazioni di scala maggiore. BIOGRAFIA: Lorenzo Impieri, Medico Chirurgo di 24 anni, si è laureato presso l’Università Campus Bio-Medico di Roma con una tesi sull’intelligenza artificiale nell’analisi delle TC del torace in pazienti COVID-19. Si è interessato durante il corso di laurea soprattutto alla Radiologia partecipando a studi di Radiomica e Intelligenza artificiale.

The International Summer School is an event organized by the IEEE Italy Sensors Chapter in 2020 with a special focus on Ultrasonic and Piezoelectric Sensors. Topics: State of the art of applications Technologies of ultrasonic and piezoelectric sensors Piezoelectric materials for sensors and transducers for industry, medicine, robotics, micro fabrication technologies (CMUT, PMUT, screen printing, laser ablation) Equivalent model of sensors; frequency range and signals levels for different applications Analog and digital electronic systems for real time ultrasonic transducer signals conditioning and processing. Ultrasound medical echographic imaging for diagnostics (2D and 3D imaging, vector Doppler imaging) Industrial applications of ultrasonic and piezoelectric sensors Ultrasound guided waves systems and signal processing for Non-Destructive testing and Structural Health Monitoring Tactile sensing Energy harvesting Pressure sensors, flow sensors, microbalances Wearable and IoT applications Biometric imaging Researchers and academics with long experience in these fields will provide online lectures. Two keynote speakers with outstanding CV will give lectures. Finally, two interactive demonstrations of ultrasonic systems will be organized in order to perform experiments remotely.

September 10, 2020 - 15:00 - Online Let's start the new format! The speachd is here. The IEEE Sensors council Italy chapter and the IEEE student branch Università Campus Bio-Medico di Roma are pleased to invite you to the first meeting of the speachd, a format created to bring students closer to the world of research through the voice of young PhD students. The first meeting will be held by Eng. Arianna Carnevale. Arianna Carnevale is a PhD student at two joint units: Unità di Misure e Strumentazione Biomedica (Università Campus Bio-Medico di Roma) e Unità di Ortopedia e Traumatologia (Policlinico Campus Bio-Medico di Roma). Her research activities are focused on the development of wearable systems for monitoring shoulder joint kinematics and for the monitoring of physiological parameters. Arianna is a former master student at Università Campus Bio-Medico di Roma who has decided to continue her academic career through her PhD. Now in her second year of doctorate she opens the doors of her research to show us a pinch of future. We thank Arianna for her willingness to give this lecture for our colleagues.   JOIN!

In un’epoca concentrata sulle preoccupazioni per una crescita economica fragile, soprattutto dopo l’epidemia del COVID-19, si corre un grosso rischio: che le imprese e le organizzazioni – nate per rispondere a bisogni producendo beni e servizi – “deraglino” dal solco delle loro finalità trascurando proprio l’umano e le sue istanze. Le preoccupazioni per uno scenario del lavoro che si prospetta in autunno denso di nubi sono davvero elevate. Alla fatica di trovare la strada per uno sviluppo sostenibile in un’economia “fuori controllo”, si aggiunge così il timore di nuove fragilità sul lavoro delle quali occorre prendersi cura. Ci si accorgerà che questa cura – concreta testimonianza di quell’umanità che vogliamo coltivare anche nell’economia – getterà luce nuova anche sulle stesse fragilità, dietro le quali si possono celare occasioni di crescita e riscatto. In questo modo il lavoro che si prende cura, non solo rende evidente tutto il suo potenziale per consentire di vivere una vita buona e lasciare esprimere le vocazioni di ciascuno, ma diventa altresì risorsa per migliorare il mondo che abitiamo creando un impatto positivo sulla società. Alla discussione e valorizzazione di questa prospettiva, che intreccia molteplici dimensioni teoriche e pratiche, la Fondazione Lavoroperlapersona dedica il VII Seminario Interdisciplinare sull’Accoglienza. Le tre giornate seminariali, convertite nel 2020 in edizione digitale, consentiranno di fare esperienza di un orizzonte di senso in cui i luoghi di lavoro possono trasformarsi in cantieri generativi dove accogliere, prendersi cura e dare valore – anche economico – alle fragilità che la contemporaneità propone. Un appuntamento per incontrare e ascoltare policy maker e amministratori, imprenditori e manager, HR e sindacati, studiosi, ricercatori, educatori e quanti hanno a cuore il lavoro, la dignità della persona e un’economia giusta e solidale.   Per ulteriori informazioni e per partecipare all'evento, si rimanda al sito ufficiale della manifestazione https://www.lavoroperlapersona.it/viiseminario/

More Info and Registration We are pleased to inform you that the IEEE Sensors Council Italy Chapter will sponsor the webinar held by Prof. Carlo Massaroni, as keynote speaker, within the framework of the 6th International Conference on Sensors and Electronic Instrumentation Advances (SEIA' 2020). Sensors and Sensing Technology Accelerometers Inclinometers Gyroscopes Mechanical Sensors Optical Sensors Optical Fiber Sensors Photonic Sensors Chemical Sensors Biosensors Immunosensors BioMEMS Temperature Sensors Pressure Sensors Acoustic Sensors Electromagnetic Sensors Gas Sensors Humidity Sensors Infrared Sensors, Devices and Thermography Radiation Sensors Multi Sensor Fusion Smart Sensors Intelligent Sensors Virtual Sensors Sensor Interfacing and Signal Conditioning Sensor Calibration Nanomaterials and Electronics Technology for Sensors Semiconductor Materials for Sensors Polymer Materials for Sensors MEMS and NEMS Quantum Sensors Remote Sensors and Telemetry Sensor Applications Sensor Instrumentation and Measuring Technology Metrology and Measurement Science Methods of Measurements Calibrations and Standards Measurement of Electrical Quantities Time and Frequency Measurements Measurement of Force, Mass, Torque, Inclination and Acceleration Magnetic Measurements Hardness Measurements Measurement of Geometrical Quantities Temperature and Thermal Measurements Pressure and Vacuum Measurements Vibration and Noise Measurement Flow Measurements Chemical Measurements Quantum Measurements and Photonics Acoustics and the Ultrasonic Measurements Environmental Measurements Power and Energy Measurements Measurement of Human Functions Measurements in Biology and Medicine Mathematical Tools for Measurements Optical and Radiation Measurements Microwave Measurements Virtual Instruments and Data Acquisition Systems Software Measurements Measurement Systems Distributed Measurements Analog-to-Digital Converters, Digital and Mixed Signal Processing Waveform Analysis and Measurements Scientific and Industrial Instrumentation Cyber-Physical Systems and IoT Experimental Mechanics Measurement in Robotics Metrology in Food and Nutrition Intelligent and Computer Vision Instruments Reliability of Instrument and Measurement Systems Nanometrology Technical Diagnostics and Testing Nondestructive Testing Education and Training in Measurement and Instrumentation Contribution Types: Keynote presentations Invited talks Industrial presentations Regular papers Special session papers Posters Exhibition Tutorials

MORE INFORMATION AND REGISTRATION

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More Information 9 am - Opening and institutional welcome (Giovambattista De Sarro, Rector of Università Magna Graecia) 9.15 am - Workshop presentation (Giuseppe Ferri, Antonino S. Fiorillo) 9.30 am - Keynote lectures E. Schena - Wearable systems for continuous monitoring of physiological parameters M. Valle - Innovative ICT systems to restore the sense of touch in patients with sensory deficit M. Santonico - A collection of sensor strategies for ubiquitous individual monitoring A.S. Fiorillo - Triboelectric sensor on flexible electronics for cardiovascular risk assessment G. Ferri - Current-mode electronic interfaces for sensor applications 11.15 am - Coffee break P. Candeloro - Development of SERS nanostructures for biosensing I. Rendina - Integrated nanophotonic biosensors D. Caputo - Optoelectronic platform based on thin film technology for biomolecular analysis E. Cardillo - Biomedical applications of Microwave and Millimeter-Wave radars D. De Venuto - RFID transceiver for wireless powering brain implanted microelectrodes and backscattered neural data collection 1 pm - Lunch 2 pm - Panel discussion (Sensors during COVID-19) 3 pm - Young researchers and PhD students live virtual presentations, on electronic sensors for biomedical applications, using an on-line platform 4.30 pm - Best presentation award sponsored by IEEE Sensors Council Italy Chapter 5 pm - Conclusion