Centraggio automatico paziente in macchina CBCT

Il corretto posizionamento del paziente all’interno del volume di scansione delle macchine CT/CBCT viene spesso controllato tramite l’emissione di raggi X in una procedura definita “scouting”. Nonostante l’emissione di basse dosi, tale procedura rimane comunque di carattere emissivo e richiede inoltre molto tempo. L’utilizzo di videocamere 3D, montate direttamente sul gantry della macchina, o in prossimità di esso, potrebbe essere una valida alternativa, non emissiva, per raggiungere l’obiettivo.

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it

Valutazione dell’accuratezza dell’allineamento di una scena virtuale su una scena reale mediante visore HoloLens 2

La registrazione di oggetti virtuali sulla scena reale è un passo essenziale per molte applicazioni mediche di realtà aumentata e la precisione della registrazione è un elemento critico di queste procedure. Tuttavia, risulta complesso valutare l’accuratezza della registrazione in maniera oggettiva. Questo lavoro di tesi si prefigge di sviluppare un sistema di valutazione dell’accuratezza mediante la realizzazione di un phantom e lo sviluppo di una procedura di confronto fra la posizione dell’oggetto reale e la sua rappresentazione virtuale.

Target: Magistrale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it

Convertitore automatico di immagini medicali, a partire dal formato DICOM, per la visualizzazione di volumi anatomici in realtà aumentata

Realizzazione di un sistema di conversione di immagini biomedicali, a partire dal formato standard DICOM, nei formati: NiFTI, RAW etc.. Le immagini così ottenute saranno quindi utilizzate per la creazione di volumi di rendering anatomici in un’applicazione di realtà aumentata sviluppata per visore Microsoft HoloLens 2.

Target: Triennale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it

Tracciamento real-time di una sonda ecografica nello spazio 3D

Una sonda ecografica verrà utilizzata all’interno di un progetto di chirurgia oncologica assistita da robot. Al fine di tracciare la posizione di tale sonda nel mondo reale, tale tesi si propone di valutare e testare varie tecniche di tracciamento basate su: marker sferici IR riflettenti, ArUco, ChArUco, QRCode etc.. Il tracciamento verrà effettuato a partire da immagini ottenute da una videocamera 3D e la qualità della stima verrà confrontata con quella ottenuta da un navigatore chirurgico, attuale gold-standard del settore.

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it

Misura del volume di un arto mediante videocamere 3D per la valutazione dell’edema

La tesi si propone di creare, a partire da una nuvola di punti tridimensionale ottenuta da una videocamera 3D, una mesh e poi elaborarla per ottenere una stima del volume racchiuso da essa. In base alla necessità e alle tempistiche, tale tesi può essere suddivisa in:
1) Utilizzo di più QRCode/ArUco o ChArUco per registrare le nuvole di punti. Eventualmente con valutazione dell’accuratezza per ogni metodo.
2) Pre-processing della nuvola di punti così ottenuta e stima del volume interno.

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it

Allineamento rigido del cranio per valutazione clinica pre-post operatoria – NEUROCHIRURGIA

Valutazione della deformazione del cervello pre-post intervento neurochirurgico. In questa prima fase, la tesi si propone di allineare il cranio prima e dopo l’intervento subito dal paziente. Inizialmente ci si dovrà focalizzare su una ricerca in letteratura per fotografare lo stato dell’arte, per poi definire al meglio il passo successivo.

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it

Allineamento dei volumi cerebrali ottenuti da imaging del cranio per un confronto pre-post operatorio – NEUROCHIRURGIA

Valutazione della deformazione del cervello pre-post intervento neurochirurgico. In questa seconda fase, la tesi si propone di allineare ciascun volumetto pre-operatorio con ciascun volumetto post-operatorio per vedere il campo di spostamenti subiti da ogni regione del cervello a causa dell’operazione chirurgica eseguita.

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it

Estrazione di parametri da segnali PPG per indagini nell’arteriopatia periferica

Da due popolazioni (patologica e di controllo), la tesi si propone di estrarre dei parametri dal segnale PPG (ossigenazione sanguigna) tramite differenti tecniche di elaborazione dei segnali. Il fine ultimo è identificare se e quali di questi parametri sono statisticamente differenti tra i due gruppi, al fine di programmare delle indagini cliniche ed algoritmi di analisi più mirati (ad esempio tramite tecniche di ML o AI).

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it

Definire i preset per i filtri 2D (contrast, sharpness, noise reduction, brightness) secondo le esigenze cliniche

Attualmente abbiamo un tool che permette di applicare i filtri 2D su immagini biomedicali, impostando l’ordine e la forza dei filtri. Vogliamo avere un lista dei preset, che impostano automaticamente i filtri secondo quello che vuole vedere il medico.

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Triennale

Advisor: e.denisova@imaginalis.it; cosimo.aliani@unifi.it

Definire i preset per la visualizzazione 3D

Attualmente impostiamo le transfer function 2D (le funzioni che mappano i valori dell’intensità e magnitude del gradiente ai valori RGBA) manualmente, utilizzando un tool predisposto. Vogliamo avere la lista dei preset per i distretti anatomici, incluso la definizione dei colori e tipi del tessuto.

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Triennale

Advisor: e.denisova@imaginalis.it; cosimo.aliani@unifi.it

Analisi dell’influenza del RNG (random number generator) sulla qualità di immagini biomedicali generate con MCPT (Monte Carlo path tracing) e sulla convergenza del metodo

Generare un ampio dataset di immagini utilizzando un tool predisposto, con vari generatori di numeri random. Analizzare le varie metriche per valutare come cambia la qualità e convergenza.

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Triennale

Advisor: e.denisova@imaginalis.it; cosimo.aliani@unifi.it

MRI-CT registrazione: studio del SOTA

Tesina sui metodi recenti per la registrazione di due modalità: MRI e CT. 

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Triennale

Advisor: e.denisova@imaginalis.it; cosimo.aliani@unifi.it

Touchless control

Proporre un sistema che permette di controllare un software di visualizzazione biomedicale senza l’uso delle mani.

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Magistrale

Advisor: e.denisova@imaginalis.it; cosimo.aliani@unifi.it

MRI-CT registrazione

Proporre un metodo di registrazione di due modalità: MRI e CT.

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Magistrale

Advisor: e.denisova@imaginalis.it; cosimo.aliani@unifi.it

Dal DICOM al modello 3D: analisi pipeline di sviluppo di algoritmi di segmentazione di immagini per la ricostruzione di modelli anatomici 3D

Il progetto mira a esaminare criticamente il flusso di sviluppo degli algoritmi di Intelligenza Artificiale per la segmentazione 3D di esami diagnostici. Lo scopo è quello di esaminare le varie metodologie e di validare quelle più promettenti per l’ambito chirurgico specifico (es. chirurgia toracica o epatica). Lo studente andrà a condurre una valutazione quantitativa e qualitativa degli algoritmi precedentemente sviluppati dall’azienda.

Azienda: Witapp (Novoli – Firenze)

Target: Magistrale

Advisor: virginia.altamore@witapp.it; federico.maccaferri@witapp.it; cosimo.aliani@unifi.it

Validazione di algoritmi di Intelligenza Artificiale per lasegmentazione di immagini diagnostiche TC e RM

La tesi tratta la fase di validazione di algoritmi di Intelligenza Artificiale, in particolare basati su reti neurali profonde (Deep Learning), applicati alla segmentazione automatica di strutture anatomiche presenti in immagini diagnostiche acquisite tramite Tomografia Computerizzata e Risonanza Magnetica. Andando ad utilizzare gli algoritmi selezionati, verranno analizzati i parametri per migliorare la robustezza e l’accuratezza nella gestione delle variazioni inter-paziente e della qualità dell’immagine (rumore, artefatti). La familiarità con linguaggi di programmazione come Python sarà considerata un requisito gradito.

Azienda: Witapp (Novoli – Firenze)

Target: Magistrale

Advisor: virginia.altamore@witapp.it; federico.maccaferri@witapp.it; cosimo.aliani@unifi.it

La Usability nel settore dei Dispositivi Medici: valutazione dei criteri di usabilità di un software in conformità con MDR

La valutazione dell’usabilità di un’applicazione software riguarda l’aspetto normativo e di validazione, cruciale per portare il software sul mercato come dispositivo medico, in linea con il Regolamento Dispositivi Medici UE 2017/745 (MDR). A partire dalla redazione di usability surveys lo studente potrà raccogliere i feedback dei potenziali utenti finali, in applicazione ai requisiti della ISO 62366. Questo lavoro di tesi si prefigge di andare a studiare l’usabilità del software, un elemento cardine nel processo di progettazione per garantire la sicurezza del paziente e le prestazioni cliniche.

Azienda: Witapp (Novoli – Firenze)

Target: Triennale

Advisor: virginia.altamore@witapp.it; federico.maccaferri@witapp.it; cosimo.aliani@unifi.it

Dalla Letteratura Scientifica al Clinical Evaluation Report: Il processo di valutazione clinica di un Software as a Medical Device (SaMD)

La tesi sarà incentrata sul processo di redazione di un Clinical Evaluation Report (CER). A partire da una revisione della letteratura, lo studente condurrà un’analisi approfondita dello stato dell’arte riguardante gli algoritmi di segmentazione basati su IA (es. U-Net, Mask R-CNN, V-Net) specifici per le modalità TC e RM. L’obiettivo è quello di analizzare l’impatto clinico dell’applicazione, evidenziando i potenziali benefici (es. pianificazione del trattamento, monitoraggio della malattia) e i relativi rischi. La validazione quantitativa includerà l’uso di metriche standard (es. Dice Similarity Coefficient, Jaccard Index) confrontando i risultati automatici con una ground truth ottenuta tramite segmentazione manuale da esperti clinici. La validazione qualitativa potrà includere un feedback da specialisti sull’utilità clinica dei modelli ricostruiti.

Azienda: Witapp (Novoli – Firenze)

Target: Magistrale

Advisor: virginia.altamore@witapp.it; federico.maccaferri@witapp.it; cosimo.aliani@unifi.it

Automatic recognition of districts from scouting

Individuare automaticamente i distretti anatomici per impostare i parametri di acquisizione.

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: a.presenti@imaginalis.it; cosimo.aliani@unifi.it

Dual Energy CBCT: Studio fattibilità per la dual energy CBCT considerando diverse tecniche hardware (photon counting detector, sorgenti multiple, sorgente fast switching).

Studio della gestione software delle proiezioni ottenute nell’algoritmo di ricostruzione.

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Magistrale

Advisor: a.presenti@imaginalis.it; cosimo.aliani@unifi.it

Improving MAR by segmenting metal on projections

Gli algoritmi di Metal Artifact Reduction (MAR) mirano a ridurre gli artefatti introdotti da oggetti ad elevato assorbimento sostituendo i dati in cui si trova il metallo con dati fittizi. La segmentazione del metallo è un passo cruciale che richiede un’elevata precisione e robustezza. Questo progetto ha lo scopo di andare a studiare ed implementare un metodo di segmentazione nelle proiezioni, sfruttando la curva del sinogramma.

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Magistrale

Advisor: a.presenti@imaginalis.it; cosimo.aliani@unifi.it

Neural Networks (NN) for scatter reduction

Studiare ed implementare una rete neurale che permetta di stimare lo scatter di un’immagine per sottrarglielo. Tale rete dovrebbe prendere in input (solo in fase di training) lo scatter simulato con simulazioni montecarlo.

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Magistrale

Advisor: a.presenti@imaginalis.it; cosimo.aliani@unifi.it

Optimal Xray parameters

Starting from scout projections determine the optimal x-ray parameters for each area (Magistrale) 7) Navigation – surface acquisition with pointer device: allow the possibility to extract a surface using the pointer and the navigator.

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Magistrale

Advisor: a.presenti@imaginalis.it; cosimo.aliani@unifi.it

Analisi del segnale fotopletismografico (PPG) estratto da un video RGB

In una precedente tesi triennale abbiamo sviluppato un sistema di acquisizione video RGB, tramite una videocamera ad alte prestazioni, in grado di estrarre il segnale fotopletismografico medio dell’area selezionata dall’utente. Su tale segnale vengono applicate operazioni di filtraggio ed estrazione dei picchi per estrarre il valore di BPM. La tesi punta a migliorare tale sistema, effettuando ad esempio comparazioni tra il segnale estratto ed un gold-standard, oppure migliorare il rapporto segnale/rumore del video tramite l’utilizzo di polarizzatori.

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it

Ridimensionamento di reti neurali per l’analisi di segnali fotopletismografici (PPG)

Questa tesi nasce dalla collaborazione tra il nostro gruppo ed il gruppo di ricerca del Prof. Duccio Fanelli (Dipartimento di Fisica e Astronomia – Sesto Fiorentino). Loro hanno sviluppato un sistema per ridurre la complessità di una rete neurale, mantenendone inalterate le prestazioni. Dato che noi abbiamo sviluppato vari metodi di estrazione di features ed analisi AI tramite reti neurali su segnali PPG, l’idea della tesi è indagare il funzionamento del loro sistema sui nostri dati, nell’ottica di fare delle comparazioni, migliorare ulteriormente le performance di classificazione e migliorare la comprensione medica dietro le varie patologie che alterano il microcircolo.

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it

Studio della deformazione NON rigida di tessuti cerebrali a seguito di rimozione di tumore

La tesi si propone di applicare una tecnica di deformazione non rigida (sviluppata all’interno del nostro laboratorio) ad immagini RM a seguito della rimozione di un tumore: la scatola cranica rimane praticamente identica pre/post, essendo l’osso rigido, cosa non vera per la materia grigia. A seguito dell’applicazione di tale tecnica, si potranno fare delle valutazioni di tipo funzionale, per capire quali zone del cervello potrebbero avere subito danni e/o situazioni di particolare stress.

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it

Analisi del tracciamento oculare durante l’uso del visore di realtà aumentata HoloLens 2 per la
valutazione dello stress/affaticamento psicologico

Questa tesi nasce dalla collaborazione tra il nostro gruppo ed il gruppo di ricerca del Dr. Alessandro Benedetto (Dipartimento di Neuroscienze, Psicologia, Area del Farmaco e Salute del Bambino (NEUROFARBA) – Sesto Fiorentino). Loro hanno sviluppato un sistema basato su una videocamera ottica per il tracciamento della pupilla. La tesi si propone di estrarre ed analizzare il segnale di tracciamento oculare per valutare lo stress/affaticamento psicologico dovuto all’utilizzo di visori di realtà aumentata.

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it

Analisi del tracciamento oculare durante l’uso del visore di realtà aumentata HoloLens 2 per la
valutazione della messa a fuoco e del tracking 3D

Questa tesi nasce dalla collaborazione tra il nostro gruppo ed il gruppo di ricerca del Dr. Alessandro Benedetto (Dipartimento di Neuroscienze, Psicologia, Area del Farmaco e Salute del Bambino (NEUROFARBA) – Sesto Fiorentino). Loro hanno sviluppato un sistema basato su una videocamera ottica per il tracciamento della pupilla. La tesi si propone di modificare il setup per aggiungere una seconda videocamera, al fine di tracciare in modo sincrono entrambi gli occhi. Fatto ciò, i segnali di tracciamento oculare verranno analizzati in ottica di capire come e se il soggetto riesce correttamente a mettere a fuoco oggetti tridimensionali nella scena: in questo caso l’oggetto 3D potrà essere messo in “scena” grazie al software del visore Microsoft HoloLens 2 in nostro possesso, oppure confrontando i segnali di messa a fuoco con oggetti reali posizionati di fronte al soggetto.

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it

Compensazione del movimento respiratorio tramite il tracking chirurgico

Utilizzare i dati provenienti dal navigatore chirurgico per correggere il movimento in fase di ricostruzione.

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: a.presenti@imaginalis.it

Stima e compensazione dello scatter

Sviluppare un metodo di stima dello scatter (es. tramite simulazione Monte Carlo) per rendere i valori di densità del volume CBCT più vicini a quelli di una CT. Valori CBCT più stabili permetteranno una migliore segmentazione non solo delle parti ossee ma anche dei tessuti molli (sistema vascolare e strutture tumorali).

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: a.presenti@imaginalis.it

Estensione virtuale della zona di FOV per lo stitching di volumi

L’estensione può essere fatta sia nello spazio delle proiezioni che del volume, con tecniche tradizionali o di AI. L’estensione dell’anatomia fuori dal FOV migliorerà lo stitching sia qualitativamente che quantitativamente garantendo un incremento della precisione geometrica dei sistemi di navigazione e della chirurgia assistita.

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: a.presenti@imaginalis.it

Riallineare il volume CT con un’acquisizione 3D acquisita in sede operatoria

Nel caso semplice, riallineamento rigido, ma in prospettiva anche tenendo conto della deformazione del tessuto. Avendo la TC, si potrebbe arrivare ad un modello fisico, tenendo conto che l’osso non si deforma mentre il resto si.

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it, e.denisova@imaginalis.it

MRI-CT: SOTA registrazione

Analisi in letteratura del SOTA (State Of The Art) riguardante la registrazione di immagini CT ed MRI.
Se siete interessati all’argomento CT+MR, chiedete più informazioni perché è ampio e c’è molto sul quale lavorare, anche in base ai vostri interessi.

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it, e.denisova@imaginalis.it

MRI-CT: SOTA fusione

Analisi in letteratura del SOTA (State Of The Art) riguardante la fusione di immagini CT ed MRI.
Se siete interessati all’argomento CT+MR, chiedete più informazioni perché è ampio e c’è molto sul quale lavorare, anche in base ai vostri interessi.

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it, e.denisova@imaginalis.it

Registrazione markerless

Trovare e valutare metodi alternativi di registrazione markerless (un esempio potrebbe essere sfruttare le videocamere 3D per acquisire la nuvola di punti).

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it, e.rossi@imaginalis.it

Trovare metodi per verificare che il tracker paziente non si sia mosso durante la chirurgia

Ad esempio, sfruttando un ulteriore singolo marker “sorvegliante”.
Se siete interessati all’argomento della navigazione chirurgica, chiedete più informazioni perché è ampio e c’è molto sul quale lavorare, anche in base ai vostri interessi.

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it, e.rossi@imaginalis.it

Ottimizzazione dell’algoritmo di separazione delle ossa, in particolare per vertebre e strutture ossee dalla forma geometrica complessa.

Se siete interessati all’argomento della segmentazione ossea, chiedete più informazioni perché è ampio e c’è molto sul quale lavorare, anche in base ai vostri interessi.

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it, e.tiribilli@imaginalis.it

Segmentazione ossea con approcci boundary-aware, predizione a 3 classi (sfondo, bordo, centro dell’osso)

Se siete interessati all’argomento della segmentazione ossea, chiedete più informazioni perché è ampio e c’è molto sul quale lavorare, anche in base ai vostri interessi.

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it, e.tiribilli@imaginalis.it

Ricerca in letteratura per segmentazione di istanza indipendente dal target, in assenza di dataset etichettati

Se siete interessati all’argomento della segmentazione ossea, chiedete più informazioni perché è ampio e c’è molto sul quale lavorare, anche in base ai vostri interessi.

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it, e.tiribilli@imaginalis.it

Progettazione parametrica e generazione automatica di dime chirurgiche

Sviluppare il modulo software che trasforma la pianificazione in un oggetto stampabile in 3D (la dima). Creare uno strumento in cui il chirurgo disegna una linea (spline) sull’osso; il software deve estrudere quella superficie verso l’esterno (es. spessore 2.5mm), applicare un offset di tolleranza (es. 0.15mm) per il fit reale, ed eseguire operazioni booleane di sottrazione per inserire i cilindri delle boccole e le finestre di ispezione.

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: e.denisova@imaginalis.it

Pre-planning automatico: riconoscimento degli assi anatomici

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: e.denisova@imaginalis.it

Pre-planning automatico: allineamento automatico anatomico

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: e.denisova@imaginalis.it

Pianificazione geometrica delle deformità ossee secondo i principi di Paley

Azienda: Imaginalis Srl. (Sesto Fiorentino – Firenze)

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: e.denisova@imaginalis.it

Estrazione del segnale audio Doppler dal video ecografico

La tesi ha lo scopo di implementare un software per il caricamento di un video registrato dall’ecografo durante l’esecuzione di un esame Doppler, analizzarne l’immagine e ricostruirne l’audio. L’audio così ricostruito verrà poi confrontato con l’audio originale al fine di valutare la possibilità di ricostruire l’audio Doppler in quei casi nei quali la sorgente audio non fosse stata acquisita/salvata.

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it

Ricostruzione 3D di distretti anatomici tramite sistemi ottici 3D

La tesi ha lo scopo di utilizzare un software sviluppato in precedenza nel nostro laboratorio per ricostruire la tridimensionalità di differenti distretti anatomici in vista di esami come CT/MR etc. Durante tali esami, in particolare durante i follow-up, non è infatti garantito il riposizionamento all’interno della macchina. Questo solleva problematiche di ripetibilità che potrebbero essere limitate conoscendo la forma anatomica della zona interessata.

Target: Triennale/Magistrale

Advisor: cosimo.aliani@unifi.it