Codice Bando Pica IR-2026-099 Segmentazione e analisi multimodale di immagini mediche 3D mediante architetture di deep learning efficienti

Attività di ricerca: L'incarico ha per oggetto lo sviluppo di metodi di deep learning per la segmentazione e l'analisi di volumi medici tridimensionali, con particolare riferimento alle immagini Cone-Beam CT (CBCT) del distretto maxillo-facciale e alle immagini di risonanza magnetica (MRI) cerebrale. Le attività comprenderanno: - progettazione, addestramento e valutazione di architetture per la segmentazione 3D multi-struttura, incluse architetture convoluzionali, Transformer e State Space Models (es. Mamba), con attenzione all'efficienza computazionale e alla scalabilità su infrastrutture HPC/GPU; - sviluppo di strategie di fusione multimodale e di gestione di modalità mancanti (es. sequenze MRI incomplete), nonché di metodi per la sintesi di immagini; (omissis)