BINAGHI ELISABETTA | Università degli studi dell'Insubria

Sito web:

http://ebinaghi.wixsite.com/ebinaghi

E-mail

[email protected]

Numero telefonico

0332 21 8941

Titolo di Studio

Consegue Laurea con lode in Fisica presso l’Università degli Studi di Milano nel 1981

Carriera

Marzo 2002 - oggi

Nel ruolo di Professore Associato nel Settore Scientifico Disciplinare INF/01(Informatica) svolge servizio presso il Dipartimento di Scienze Teoriche e Applicate dell’Università degli Studi dell’Insubria, sede di Varese.

Aprile 1994 - Febbraio 2002

Nel ruolo di Ricercatrice, svolge attività di ricerca presso l’Istituto per le Tecnologie Informatiche Multimediali (ITIM) del Consiglio Nazionale delle Ricerche di Milano coordinando le attività del Laboratorio di Intelligenza Artficiale

Aprile 1985 - Marzo 1994

Nel ruolo di Ricercatrice, Svolge attività di ricerca presso l'Istituto di Fisica Cosmica e Tecnologie Relative (IFCTR) del Consiglio Nazionale delle Ricerche di Milano.

Dal 2005 dirige il Centro di Ricerca in Analisi di Immagini ed Informatica Medica (CRAIIM) dell’Università degli Studi dell’Insubria
Dal 2016 Membro del Consiglio Scientifico del Centro di Ricerca in Bioinformatica

Dal 2003 al 2013- Membro del Consiglio Scientifico del Centro di Ricerca in Informatica Interattiva

Argomenti

Ricerca

L'intera esperienza di ricerca si colloca nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale e riguarda la definizione di modelli computazionali in grado di mimare e/o riprodurre i processi percettivi e cognitivi di esperti di un determinato dominio e di rappresentare le loro attitudini decisionali nella classificazione e riconoscimento di oggetti visuali e più in generale nell'interpretazione di dati eterogenei complessi.

Nel ruolo di Direttore del Centro di Ricerca in Analisi di Immagini e Informatica Medica promuove ricerche interdisciplinari e collaborazioni tra ricercatori dell’area biomedica e informatica.

E' autrice di circa 170 pubblicazioni scientifiche apparse su peer reviewed riviste e proceedings internazionali e nazionali.

Progetti recenti e in corso:

Detecting lesions in mammograms with Deep Learning

In collaborazione con

Multimedica S.p.A.

Politecnico di Milano - Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria (DEIB)

Ruolo: Responsabile Scientifico(June 2019-present)

Machine learning techniques for Big Data Analysis in Customer Service e Self-Service domain.

Asse 1 POR FESR 2014-2020- Bando INNODRIVER S3-2017- Misura A;

Funded by EUDATA srl

Ruolo: Responsabile Scientifico (May 2018-December 2018)

MRI Brain Metastasis Segmentation for active support in radiotherapy clinical practice

In collaborazione con

U.O. Fisica Sanitaria Ospedale di Circolo e Fondazione Macchi, Varese

U.O Radioterapia Ospedale di Circolo e Fondazione Macchi, Varese

Ruolo: Responsabile Scientifico (2017-present)

An integrated fuzzy logic and Web based framework for active support in dental health

In collaborazione con

Dipartimento di Scienze Teoriche e Applicate - Università degli Studi dell’Insubria

Centro di Ricerca Universitario “Oro Cranio Facial Disease and Medicine”- Università degli Studi

dell’Insubria, Dipartimento di Medicina e Chirurgia

Associazione ToothGood

Ruolo: Responsabile Scientifico (2017-2018)

Quantitative evaluation of susceptibility effects caused by dental materials in head magnetic resonance imaging

In collaborazione con

U.O. Fisica Sanitaria Ospedale di Circolo e Fondazione Macchi, Varese

Dipartimento di Medicina e Chirurgia - Università degli Studi dell’Insubria

Ruolo: Responsabile Scientifico (2015-2016)

Task-related and Resting-State fMRI data analysis

In collaborazione con

U.O. Fisica Sanitaria Ospedale di Circolo e Fondazione Macchi, Varese

Dipartimento di Biotecnologie e Scienze della Vita - Università degli Studi dell’Insubria

Department of Radiology and Biomedical Imaging, University of California, San Francisco

Department of Computer Science, Middlesex University, London, United Kingdom (dal 2018),

U.O Neuroradiologia and U.O Ospedale di Circolo Fondazione Macchi, Varese.

Ruolo: Responsabile Scientifico (2011-present)

MRI Glial Brain Tumor Segmentation

Design and development of fully automatic Low Grade Glioma and Meningioma segmentation in Volumetric MRI data

In collaborazione con

Dipartimento di Biotecnologie e Scienze della Vita - Università degli Studi dell’Insubria

U.O Neuroradiologia Ospedale di Circolo Fondazione Macchi, Varese.

Department of Radiology and Biomedical Imaging, University of California, San Francisco (dal 2014),

UO Fisica Sanitaria, Ospedale di Circolo e Fondazione Macchi, Varese

Dipartimento di Neuroscienze e Neuroriabilitazione, UOC NCH Ospedale Pediatrico Bambin Gesù, IRCCS, Roma

Scuola di Specializzazione in Neurochirurgia-Pavia Capofila-Varese Scuola Aggregata

Ruolo: Responsabile Scientifico (2011-2016)

Advanced technologies and education in Computational NeuroImaging for Clinical and Cognitive Domain

Technological Cluster approved by R.L. 5981 del 5-7-2012 Regione Lombardia,

Ruolo: Coordinatore (2012)

Portale IRInSubria

Pubblicazioni in evidenza

Pubblicazioni Recenti

Gonella, G.; Binaghi, E.; Nocera, P.; Mordacchini, C. Investigating the Behaviour of Machine Learning Techniques to Segment Brain Metastases in Radiation Therapy Planning. Appl. Sci. 2019, 9, 3335.
Alberto Arturo Vergani, Samuele Martinelli & Elisabetta Binaghi (2019) Resting state fMRI analysis using unsupervised learning algorithms, Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization, DOI: 10.1080/21681163.2019.1636413, 2019.
E. Binaghi, A. Vergani, A. Montalbetti, R. Minotto, S. Strocchi, V. Pedoia, S. Balbi. Computation and Management of Weighted Activation Vectors in Support to fMRI Analysis of Clinical Subjects. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging and Visualisation. DOI:10.1080/21681163.2018.1501767, 2018.
E. Binaghi, V. Pedoia, S. Balbi. Meningioma and Peritumoral Edema Segmentation of Preoperative MRI Brain Scans. Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging and Visualisation, 6 (4), pp. 362-370, DOI:10.1080/21681163.2016.1250108, 2018.
Samuele Martinelli, Alberto Arturo Vergani, Elisabetta Binaghi. Comparison of validity indexes for fuzzy clusters of fMRI data, in Proceedings of VII ECCOMAS Conference on Computational Vision and Medical Image Processing (VipImage 2019), Porto 16-18 October, In Press.
Gonella, G., Binaghi, E., Nocera, P., Mordacchini, C. Semi-Automatic Segmentation of MRI Brain Metastases combining Support Vector Machine and Morphological Operators. Int. Conf. Neural Comput. Theory Appl., Vienna, 17-19 Sept. 2019, in Press.
G. Gonella, E. Binaghi, A. Vergani, I. Biotti, L. Levrini. A Cloud Fuzzy Logic Framework for Oral Disease Risk Assessment . Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 11291 LNAI, pp. 85-96, 2019.
A. Vergani, S. Martinelli, E. Binaghi, Clustering functional MRI Patterns with Fuzzy and Competitive Algorithms, In In: Barneva R., Brimkov V., Kulczycki P., Tavares J. (eds) Computational Modeling of Objects Presented in Images. Fundamentals, Methods, and Applications. CompIMAGE 2018. Lecture Notes in Computer Science, vol 10986. Springer, Cham.
A. Vergani, E. Binaghi, S. Martinelli, S. Strocchi, Resting State fMRI Functional Connectivity Analysis using Soft Competitive Learning Algorithms, in Proceedings of 15th International Symposium on Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering and the 3rd Conference on Imaging and Visualization (CMBBE2018), Lisboa, Portugal, March 26-29 2018. In Press.
A. Vergani, E. Binaghi, A Soft Davies-Bouldin Separation Measure, Proceedings of IEEE International Conference on Fuzzy Systems, Rio de Janeiro, Brazil, 8-13 2018..
A. Vergani, E. Binaghi, S. Martinelli. Cluster Analysis of Functional Neuroimages using Data Reduction and Competitive Learning Algorithms, Proceedings of 6th Eccomas Thematic Conference on Computational Vision and Medical Image Processing (VipIMAGE 2017), (Tavares, Joao Manuel R. S., Natal Jorge, R.M. eds.), Lecture Notes in Computational Vision and Biomechanics 27, pp.62-71, Springer International Publishing, Porto (Portugal ), October 18-20, 2017. DOI: 10.1007/978-3-319-68195-5, ISBN: 978-3-319-68194-8
E. Binaghi, A. Vergani, V. Pedoia. Accuracy Evaluation of Soft Classifiers using Interval Type-2 Fuzzy Sets Framework, Proceedings of IEEE International Conference on Fuzzy Systems, Naples, July 9-12, 2017, pp. 1-6, doi: 10.1109/FUZZ-IEEE.2017.8015427. URL: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8015427&isnumber=8015374