Sono un'ingegnere biomedica e prima ricercatrice presso l'Istituto di Tecnologie Biomediche del Consiglio Nazionale delle Ricerche (ITB-CNR), dove lavoro dal 2019. Ho conseguito la laurea in Ingegneria Biomedica presso il Politecnico di Milano e il dottorato di ricerca in Tecnologie Biomediche presso l'Università di Milano Bicocca. La mia ricerca si concentra sull'elaborazione avanzata di immagini mediche e sull'analisi quantitativa di dati TC e RM, con particolare attenzione alle applicazioni oncologiche. Il mio lavoro comprende la registrazione e la segmentazione di immagini, nonché l'estrazione di descrittori quantitativi da immagini (radiomica) a supporto di modelli basati sui dati per la diagnosi, la prognosi e la valutazione della risposta al trattamento. Più recentemente, ho ampliato le mie competenze includendo metodologie di intelligenza artificiale, con un interesse specifico per il deep learning e la quantificazione dell'incertezza per migliorare la robustezza e affidabilità nella segmentazione ed elaborazione di immagini mediche. Sono autrice/coautrice di diverse pubblicazioni scientifiche su riviste internazionali peer-reviewed. Ho collaborazioni attive con istituti clinici e di ricerca nazionali e internazionali, tra cui Università di Bergamo, Istituto di Ricerche Farmacologiche Mario Negri IRCCS, Politecnico di Milano, Università di Pavia, Chalmers University (Svezia), CINVESTAV (Messico), University of Nottingham (UK), Cornell University (USA)
Attività di Ricerca
Elaborazione e analisi di immagini mediche per identificare biomarcatori quantitativi basati sulle immagini (radiomica), supportando la caratterizzazione dei tessuti e modelli predittivi basati sui dati.
Sviluppo di algoritmi di deep learning per la segmentazione delle immagini mediche, con particolare attenzione alla quantificazione dell'incertezza e alla valutazione della robustezza.
Applicazione di metodi statistici avanzati, machine learning, deep learning, intelligenza artificiale spiegabile (XAI) e data mining per la previsione di meccanismi patologici, l'identificazione di biomarcatori di malattia e il supporto alla stratificazione dei pazienti.
