Prof. Stefano Diciotti

Alma Mater Studiorum - Università di Bologna · Ingegneria e architettura · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Stefano Diciotti

Lutz – Learning Python – Artificial Intelligence For Medicine M (Artificial Intelligence, esame facoltativo · 6 CFU)
Goodfellow – Deep Learning – Artificial Intelligence For Medicine M (Artificial Intelligence, esame facoltativo · 6 CFU)
Puce – MEG-EEG Primer – Brain Signai And Image Processing (I.C.) (Biomedical Engineering – sede di Cesena, 2º anno · 1º semestre · Biomedical Engineering for Neuroscience · 12 CFU)
Cohen – Analyzing neural time series data – Brain Signai And Image Processing (I.C.) (Biomedical Engineering – sede di Cesena, 2º anno · 1º semestre · Biomedical Engineering for Neuroscience · 12 CFU)
Sarvas – Brain Signals – Brain Signai And Image Processing (I.C.) (Biomedical Engineering – sede di Cesena, 2º anno · 1º semestre · Biomedical Engineering for Neuroscience · 12 CFU)
Jenkinson – Introduction to Neuroimaging Analysis – Brain Signai And Image Processing (I.C.) (Biomedical Engineering – sede di Cesena, 2º anno · 1º semestre · Biomedical Engineering for Neuroscience · 12 CFU)
Jenkinson – Introduction to Neuroimaging Analysis – Computational Neuroimaging (Biomedical Engineering – sede di Cesena, esame facoltativo · 6 CFU)

Materie del prof. Stefano Diciotti

Artificial Intelligence For Medicine M Canale unico

Corso di laurea: Artificial Intelligence · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo · 6 CFU

Bologna · Ingegneria e architettura · 6 CFU · apri nel catalogo · Artificial Intelligence · 2º anno · 2º semestre ›

Il docente indica 2 testi · da studiare tutti

Lutz – Learning Python Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Goodfellow – Deep Learning Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Dispense fornite dal docente.

Argomenti del programma: · Introduzione all'IA nella Sanità e in Medicina: progressi, sfide e opportunità; · Introduzione ai dati clinici: raccolta e gestione dei dati medici, controllo di qualità, armonizzazione dei dati, dataset sintetici, dimensione dei dataset vs. intervalli di confidenza; · Fondamenti dell'IA per la Medicina: Tassonomia degli algoritmi di machine learning.

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Biomedical Signal Processing And Machine Learning (I.C.) – con Prof. Simone Furini Canale unico

Corso di laurea: Biomedical Engineering – sede di Cesena · Laurea magistrale (LM-21) · 1º anno · 2º semestre · 12 CFU

Bologna · Ingegneria e architettura · 12 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

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Brain Signai And Image Processing (I.C.) – con Prof. Elisa Magosso Canale unico

Corso di laurea: Biomedical Engineering – sede di Cesena · Laurea magistrale (LM-21) · 2º anno · 1º semestre · Biomedical Engineering for Neuroscience · 12 CFU

Bologna · Ingegneria e architettura · 12 CFU · apri nel catalogo · Biomedical Engineering – sede di Cesena · 2º anno · 1º semestre ›

Il docente indica 4 testi · da studiare tutti

Modulo Advanced techniques for eeg processing

Puce – MEG-EEG Primer Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Cohen – Analyzing neural time series data Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Sarvas – Brain Signals Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Modulo Computational neuroimaging

Jenkinson – Introduction to Neuroimaging Analysis Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Dispense del docente disponibili su “IOL-Insegnamenti On Line”
Dispense fornite dal docente.

Argomenti del programma: Basi fisiologiche del segnale EEG - Potenziali neurali e origine del segnale EEG di superficie - I ritmi cerebrali e i potenziali evento-correlati (ERP) - Principali artefatti nel segnale EEG Preprocessing del segnale EEG - Filtraggio, ricampionamento, ri-referenziamento - Estrazione delle epoche in registrazioni trial-based - Rimozione degli artefatti mediante analisi alle Componenti Indipendenti Analisi nel domini…

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Computational Neuroimaging Canale unico

Corso di laurea: Biomedical Engineering – sede di Cesena · Laurea magistrale (LM-21) · esame facoltativo · 6 CFU

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Il docente indica 1 testo

Jenkinson – Introduction to Neuroimaging Analysis Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Dispense fornite dal docente.

Argomenti del programma: Elementi di anatomia cerebrale Cellule e tessuti del cervello. Navigazione nelle immagini del cervello. Strutture cerebrali. Atlanti digitali Fisica della risonanza magnetica e hardware dello scanner Fisica degli spin. Principi di imaging. Tecniche di imaging di base. Hardware di imaging. Presentazione dell'immagine. Artefatti dell'immagine.

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Artificial Intelligence For Medicine M Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria elettronica · Laurea magistrale (LM-29) · esame facoltativo · 6 CFU / 1º anno · 2º semestre · Electronics for intelligent systems, big-data and internet of things · 6 CFU

Bologna · Ingegneria e architettura · 6 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria elettronica · 2º anno · 2º semestre ›

Il docente indica 2 testi · da studiare tutti

Lutz – Learning Python Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Goodfellow – Deep Learning Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Dispense fornite dal docente.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Stefano Diciotti per Artificial Intelligence For Medicine M (Artificial Intelligence, canale unico)?

Lutz – Learning Python; Goodfellow – Deep Learning

Quali libri consiglia il prof. Stefano Diciotti per Brain Signai And Image Processing (I.C.)?

Puce – MEG-EEG Primer; Cohen – Analyzing neural time series data; Sarvas – Brain Signals; Jenkinson – Introduction to Neuroimaging Analysis

Quali libri consiglia il prof. Stefano Diciotti per Computational Neuroimaging?

Jenkinson – Introduction to Neuroimaging Analysis

Quali libri consiglia il prof. Stefano Diciotti per Artificial Intelligence For Medicine M (Ingegneria elettronica, canale unico)?

Lutz – Learning Python; Goodfellow – Deep Learning