Analisi del movimento umano, l’innovazione che arriva dal Politecnico
Il Politecnico protagonista al congresso annuale della Società Italiana di Analisi del Movimento in Clinica (SIAMOC): nel corso dell’evento, che si è svolto a Cagliari dal 1° al 4 ottobre scorsi, sono stati premiati gli e le studenti di Ateneo che hanno contribuito, con il loro lavoro, a promuovere la ricerca sull’analisi dei movimenti umani. La missione della Società è infatti quella di promuovere lo studio e le applicazioni cliniche dei metodi di analisi del movimento ai fini di migliorare la valutazione dei disordini motori, aumentare l'efficacia dei trattamenti – attraverso l'analisi quantitativa dei dati e una più focalizzata pianificazione dei trattamenti – e quantificare i risultati delle terapie correnti.
Research Travel Award “Maria Grazia Benedetti”
È Paolo Tasca, dottorando in Bioingegneria e Scienze Medico-chirurgiche presso il Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni-DET, il vincitore della prima edizione del Research Travel Award “Maria Grazia Benedetti”, promosso dalla Società e consegnato nel corso dell’evento annuale. Il premio – che consiste in un finanziamento per un periodo di ricerca, a partire da oggi e fino a febbraio prossimo, presso il prestigioso Brain and Movement (BAM) Research Group della Newcastle University – riconosce il valore del progetto portato avanti da Tasca, sotto la supervisione di Andrea Cereatti, docente presso il DET, “Real-world Assessment of Upper Body Movements during Walking in People with Parkinson’s Disease”. Lo studio si propone di studiare la coordinazione dei movimenti di testa, tronco e bacino in pazienti con Malattia di Parkinson durante il cammino in contesti di vita reale. Tra gli obiettivi principali della ricerca, la quantificazione di questi movimenti, il confronto con dati raccolti in laboratorio e l'analisi della correlazione con la severità della malattia. L'impatto atteso è duplice: a breve termine, ampliare le conoscenze scientifiche sul tema e, a lungo termine, identificare nuovi biomarcatori digitali per migliorare il monitoraggio clinico e le strategie riabilitative personalizzate.
Premio Societario SIAMOC Migliori Lavori 2025
Paolo Tasca, insieme a Giorgio Trentadue – studente laureato di Ateneo – è anche vincitore del Premio Societario SIAMOC Migliori Lavori 2025 – che include l'opportunità di pubblicazione con procedura "fast track" sulla rivista scientifica Gait & Posture – assegnato per il contributo scientifico dello studio “Automatic recognition of smartphone placement with machine learning for real-world gait analysis”. La ricerca, svolta dagli studenti di Ateneo in collaborazione con la University of Sheffield e l’Università degli Studi di Torino, con la supervisione e coordinamento del professor Andrea Cereatti, affronta una sfida chiave nell'uso degli smartphone per l'analisi del cammino: l'affidabilità dei dati, aspetto fortemente influenzato dalle modalità con cui una persona trasporta il dispositivo – ad esempio in tasca, in mano o in borsa. Il lavoro ha portato allo sviluppo di un robusto sistema di machine learning in grado di riconoscere automaticamente la posizione dello smartphone durante il cammino in contesti di vita quotidiana. Sfruttando i dati dei sensori inerziali del telefono – accelerometro e giroscopio – il modello è quindi in grado di classificare, con un'accuratezza tra l'85% e il 95%, diverse posizioni comuni, come tasca dei pantaloni, tasca del cappotto, borsa a tracolla, mano e una posizione standard sulla schiena. Si tratta di un’innovazione importante, che apre la strada a un'analisi del cammino più precisa e affidabile, fondamentale per il monitoraggio della mobilità in ambito clinico e di ricerca.
Premio Tesi SIAMOC 2025
L’Ateneo si è distinto, nel corso del congresso annuale, anche per il premio assegnato alla migliore tesi di laurea magistrale: il riconoscimento è stato conferito a Federica Russo – studentessa laureata che collabora attualmente con il DET – per la tesi “Analysis of muscle activations in athletes following Anterior Cruciate Ligament reconstruction through an automatic algorithm based on Deep Learning”, svolta all’interno del gruppo di ricerca coordinato da Valentina Agostini, docente presso il DET. Il progetto ha visto inoltre la collaborazione di Marco Ghislieri, ricercatore presso il DET, di Elena Bergamini, docente presso l’Università di Bergamo, di Andrea Baldazzi e Riccardo Borzuola, rispettivamente dottorando e assegnista di ricerca presso l’Università degli Studi di Roma “Foro Italico”, e di Lorenzo Rum, ricercatore presso l’Università di Sassari.
Lo studio premiato propone metodi basati su intelligenza artificiale per analizzare i segnali elettromiografici di superficie dei muscoli che controllano il ginocchio, con l’obiettivo di estrarre indicatori oggettivi della performance motoria e contribuire ad ottimizzare il ritorno allo sport dopo la ricostruzione del legamento crociato anteriore.
“Sono molto orgogliosa del riconoscimento ottenuto – dichiara Federica Russo – È il risultato di un grande lavoro di squadra: siamo riusciti a trasformare metodi di intelligenza artificiale in strumenti utili per la clinica e lo sport. Grazie al mio relatore, il dottor Marco Ghislieri, e alla co-relatrice, la professoressa Valentina Agostini, e a chi ha collaborato al progetto per il supporto costante”.
"Ricevere un premio in memoria della professoressa Maria Grazia Benedetti è per me un onore – commenta Paolo Tasca – È stata un pilastro della SIAMOC e un punto di riferimento per tutti noi ingegneri che ci occupiamo di analisi del movimento. Questo riconoscimento mi dà la spinta per guardare al futuro con ancora più passione. Sono entusiasta di poter trascorrere un periodo di ricerca presso il Brain and Movement Research Group di Newcastle, un centro di eccellenza mondiale dove spero di poter dare il mio contributo”. “Per quanto riguarda l’assegnazione del Premio Societario SIAMOC Migliori Lavori 2025 – continua Tasca – desidero condividere il risultato con Giorgio, neolaureato del Politecnico che ha contributo con impegno allo sviluppo della ricerca, con i colleghi della University of Sheffield, con cui abbiamo instaurato una stretta e fruttuosa collaborazione, e con il mio supervisor, il Professor Andrea Cereatti, il cui supporto è stato fondamentale”.