Elenco delle tesi il cui relatore è "Amato, Federica"

Ivan Calderone. Deep learning model optimization for the classification of 27 cardiac arrhythmias: a study on performance improvement and clinical feedback integration. Rel. Gabriella Olmo, Federica Amato, Marco Bologna. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2024

Giorgia Bottazzo. Sviluppo di un metodo per l'identificazione del freezing del cammino in pazienti parkinsoniani = Developement of a method for identifyng freezing of gait in parkinsonian patients. Rel. Gabriella Olmo, Federica Amato, Marco Bologna. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2024

Domenico Emanuele Alessandria. Uso di imaging e dati clinici nella predizione dell'andamento della capacità polmonare in pazienti con fibrosi = Utilization of Imaging and Clinical Data in Predicting Lung Capacity Progression in Patients with Fibrosis. Rel. Samanta Rosati, Gabriella Balestra, Federica Amato, Marco Bologna. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2024

Martina Benvenuto. Supporto alla pratica clinica in pazienti affetti da malattia di Parkinson tramite analisi della voce: confronto tra tecniche di registrazione per l'identificazione di un protocollo efficace per monitoraggio da remoto. = Clinical practice support to patients affected by Parkinson's disease through voice analysis: comparison between recording techniques to identify an effective protocol for remote monitoring. Rel. Gabriella Olmo, Federica Amato. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2023

Sabrina Scimeca. Valutazione automatica delle alterazioni vocali nella malattia di Parkinson: sviluppo di un protocollo per la raccolta dati ed analisi acustica = Automatic assessment of voice impairment in Parkinson’s disease: development of a protocol for data collection and acoustic analysis. Rel. Gabriella Olmo, Federica Amato. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica, 2023

Luca Rinelli. Voice segmentation for early identification of neurodegenerative diseases. Rel. Gabriella Olmo, Federica Amato. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2022