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[LA STAMPA] Il cuore può svelare le nostre emozioni

Un algoritmo matematico attraverso l’ analisi dell’elettrocardiogramma fornisce una valutazione continua degli stati emozionali

Il cuore, e non solo il cervello, può svelare le nostre emozioni e la conferma è ora scientifica. 

Un biomarker per rilevare patologie neurologiche e psichiatriche… osservando il cuore

È un potenziale indicatore di salute fisiologica in grado di individuare la presenza di una patologia cardiovascolare, neurologica o psichiatrica... osservando il cuore. Un team internazionale di scienziati, di cui fa parte anche Gaetano Valenza, ricercatore del dipartimento di Ingegneria dell’Informazione e del Centro Piaggio dell’Università di Pisa, è riuscito a definire un nuovo “biomarker” capace di dare informazioni sulla salute di pazienti specifici partendo da un’analisi matematica avanzata dell’elettrocardiogramma.

[Seminario] Multifractal analysis, Wavelet leaders, and Sparse SVM for biomedical applications - 27 Febbraio

Lunedì 27 febbraio
Aula Riunioni Dipartimento Ingegneria dell'Informazione
(via Caruso 16, piano terra)

h. 9.00: From Fractal Features to Sparse Feature-selection based Classification: An Intrapartum Fetal Heart Rate Analysis (P. Abry, École Normale Supérieure de Lyon, France)

h. 10.00: On a Bayesian Framework for the Multifractal Analysis of Multivariate data (H. Wendt, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Toulouse, France)

 

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Individuato un modello matematico per decifrare la comunicazione fra cuore e cervello

Per la prima volta i ricercatori dell’Università di Pisa hanno messo a punto un modello matematico per decifrare la comunicazione fra cuore e cervello durante le esperienze emozionali.

Recent Publications

Advances in Electrodermal Activity Processing with Applications on Emotions and Mental Health: From Heuristic Methods to Convex Optimization
On the role of affective properties in hedonic and discriminant haptic systems
Force-Velocity Assessment of Caress-like Stimuli through the Electrodermal Activity Processing: Advantages of a Convex Optimization Approach
Arousal and Valence Recognition of Affective Sounds based on Electrodermal Activity

Info

Computational Physiology & Biomedical Instruments Group, University of Pisa

Enzo Pasquale Scilingo: e.scilingo@ing.unipi.it

Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Via Caruso, 16, 56122, Pisa, Italy

Centro di Ricerca "E. Piaggio", Largo Lucio Lazzarino 1, 56122 Pisa, Italy

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