Umberto Mosca

Dottorando in Intelligenza Artificiale , 40^o ciclo (2024-2027)
Dipartimento di Automatica e Informatica (DAUIN)

Docente esterno e/o collaboratore didattico
Dipartimento di Automatica e Informatica (DAUIN)

umberto.mosca@polito.it

Profilo

Dottorato di ricerca

Tutori

Interessi di ricerca

Biomedical signal processing

Life and medical sciences

Machine learning

Machine learning for biomedical data interpretation

Rem sleep behaviour disorder

Sleep disorders

Wearable devices

Competenze

Settori ERC

LS7_14 - Digital medicine, e-medicine, medical applications of artificial intelligence

LS7_12 - Health care, including care for the ageing population

PE6_11 - Machine learning, statistical data processing and applications using signal processing (e.g. speech, image, video)

LS5_11 - Neurological and neurodegenerative disorders

SDG

Goal 3: Good health and well-being

Didattica

Insegnamenti

Corso di laurea di 1° livello

Informatica. A.A. 2025/26, INGEGNERIA AEROSPAZIALE. Collaboratore del corso
Informatica. A.A. 2025/26, INGEGNERIA AEROSPAZIALE. Collaboratore del corso

Ricerca

Gruppi di ricerca

SMILIES - reSilient coMputer archItectures and LIfE Sciences (DAUIN)

Progetti di ricerca

Progetti finanziati da bandi competitivi

RBD automatic detection through HRV, (2024-2026) - Componente gruppo di Ricerca
Ricerca da Enti privati e Fondazioni

Pubblicazioni

Pubblicazioni più recenti Vedi tutte le pubblicazioni su Porto@Iris

Gazzanti Pugliese Di Cotrone, Michele Antonio; Akhtar, Nidà Farooq; Patera, Martina; ... (2025)
Early Detection of Dysphagia Signs in Parkinson’s Disease: An Artificial Intelligence-Based Approach Using Non-Invasive Sensors. In: SENSORS, vol. 25. ISSN 1424-8220
Contributo su Rivista

Società e imprese

Brevetti e altre proprietà intellettuali

Metodo per la determinazione di condizioni di sonno RBD per diagnosi malattie degenerative. Software nazionale
Inventori: Umberto Mosca