UniTE - Docenti - Università Teramo

Dettagli ANAGRAFICI

Nome:

Nazionalita`:

Indirizzo:

Tel/Fax:

Luogo e data di nascita:

Codice Fiscale:

Indirizzo e-mail:

Occupazione

Francesco de Pasquale

Italiana

Via Degli Aranci 9,00040, Nemi, RM, Italia.

Roma, 30/05/1973

DPSFNC73E30H501K

fdepasquale@unite.it

Professore Associato in Fisica Applicata FIS/07, presso la Facola’ di Medicina Veterinaria, Universita’ di Teramo

FORMAZIONE

[Giu 1992]

[Mar 1999]

[Gen 2004]

[Sept 2012]

[Dic 2014]

Diploma di Maturita` Scientifica ottenuta con votazione 48/60

Liceo Scientifico ‘W. Goethe’, Roma, Italia

Laurea in Fisica, indirizzo Bio-Sistemi, ottenuta con votazione 110/110 cum laude.

Titolo della tesi: ‘Metodi MonteCarlo dinamici per l’analisi di immagini RM di gel Fricke Agarosio irraggiati con fasci protonici in presenza di fenomeni diffusivi’, Universita` degli Studi di Roma, ‘La Sapienza’, Roma, Italia

PhD in Applied Statistics (titolo dichiarato equipollente al dottorato di ricerca dell'ordinamento universitario italiano a seguito di decreto ministeriale))

Universita’ di Plymouth, Facolta’ di Matematica e Statistica, Plymouth, Inghilterra.

Titolo della tesi: ‘Analysis of Dynamic Magnetic Resonance Breast Images’.

Esaminatori esterni: Marilee Hurn, MC Jones e John Eales.

Esami sostenuti presso la Facolta’ di Matematica e Statistica dell’Universita’ di Plymouth e correspondenti voti finali:

Further probability and maximum likelihood (96.5/100).

Stochastic processes (92.5/100).

Sample surveys and non parametric methods (82.5/100).

Philips Pulse Programming Course

Gyrotools LLC, Zuerich, Switzerland

Abilitazione Nazionale Professore Seconda Fascia (Giudizio Allegato)

ATTIVITA’ SCIENTIFICA in breve

(per la bibliografia si fa riferimento all’elenco delle pubblicazioni che segue)

Dall’anno 1999 Francesco de Pasquale si occupa dello sviluppo di metodi e modelli per l’analisi di segnali e immagini bio-mediche. In particolare la sua attività si e’ concentrata inizialmente su analisi di immagini con tecniche di ricostruzione, stima dei parametri, segmentazione, classificazione e stima della connettività su dati principalmente di Risonanza Magnetica Nucleare (RMN).

Durante la tesi di laurea, presso l’Istituto Superiore di Sanita’ e il Consiglio Nazionale delle Ricerche, egli si e’ occupato di analisi di immagini di RMN con applicazioni dosimetriche per la cura dei tumori. Il suo lavoro ha riguardato lo sviluppo di metodi Bayesiani (MonteCarlo dinamici con catene di Markov MCMC) per la stima di parametri RMN e la modellizzazione della diffusione [32-33,36]. Lo scopo era quello di stimare e ricostruire, in tre dimensioni, la dose assorbita nel corpo umano in seguito a irraggiamento con fasci protonici per diminuire l’assorbimento di energia da parte dei tessuti sani.

Dal 2001 al 2004 , il dott. de Pasquale si e’ occupato di immagini RMN dinamiche per la mammografia digitale presso l’Istituto per le Applicazioni del Calcolo, Consiglio Nazionale delle Ricerche . La segmentazione e classificazione di tali immagini acquisite con un mezzo di contrasto infatti consente di ricostruire piu’ accuratamente i contorni delle lesioni tumorali da rimuovere in sede chirurgica.

Nel 2004 il dott. de Pasquale ha conseguito un dottorato (PhD) presso la facolta’ di Matematica e Statistica dell’Universita’ di Plymouth durante il quale si e’ occupato di metodi e modelli per la classificazione di immagini RMN per la diagnosi del tumore alla mammella. Tale ricerca ha permesso lo sviluppo di algoritmi chiamati “Template Matching” per il riconoscimento e la classificazione di forme all’interno di immagini digitali. I risultati pubblicati riguardano principalmente la RMN ed Ecografia [29,35].

Nel 2004-2005 il dott. de Pasquale e’ stato professore a tempo determinato presso l’Universita’ di Plymouth ed ha approfondito metodi statistici avanzati quali tecniche autoregressive a media variabile (ARIMA), analisi in ambito spettrale e tecniche di riduzione della dimensionalita’ (PCA) applicati a serie storiche.

In seguito il dott. de Pasquale si e’ occupato di analisi di immagini a ultrasuoni finanziato dalla società farmaceutica Bracco Spa (Milano). Nello stesso periodo, i suoi interessi si sono indirizzati su tecniche di imaging funzionale. Presso l’Istituto di Ricovero e Cura a Carattere Scientifico Santa Lucia (Roma), si e’ infatti occupato della stima di connettivita’ cerebrale da dati tipo Diffusion Tensor Imaging su pazienti affetti da sclerosi multipla. Il lavoro di ricerca si e’ concentrato su tecniche piu’ efficienti di stima della connettivita’ cerebrale per la diagnosi precoce di placche sclerotiche.

Dal 2004 il dott. de Pasquale inoltre collabora con il dipartimento di Biologia Cellulare e Neuroscienze su progetti di Imaging farmacologico che hanno portato alla pubblicazione di nuove tecniche di imaging [5,24] e l’impiego di un farmaco (Methylfenidato) su piccoli roditori per la cura della sindrome da deficit dell’attenzione (ADHD) .

Nel 2006 i suoi interessi per l’attivita’ cerebrale lo hanno portato a occuparsi di analisi di dati di Risonanza Magnetica funzionale (fMRI) e Magnetoencefalografia (MEG) presso l’Universita’ di Chieti – Pescara. In questa sede ha svolto fino alla data odierna la sua attivita’ di ricerca. Inizialmente tale attivita’ si e’ concentrata sullo sviluppo di tecniche MCMC empiriche per la ricostruzione di immagini fMRI che pongono le basi per l’effettiva integrazione di dati fMRI e MEG . In seguito, il dott. de Pasquale si e’ dedicato allo studio di reti cerebrali corticali e subcorticali a riposo. Lo studio combinato MEG-fMRI condotto dal dott. de Pasquale ha portato all’osservazione di una dinamica temporale in queste reti non osservata in precedenza . Per analizzare le reti sulla base di questa osservazione il dott. de Pasquale ha sviluppato e applicato a questi segnali un nuovo algoritmo (Maximal Correlation Window) che ha consentito di studiarne le proprieta’ non stazionarie dell’interazione nelle diverse bande di frequenza di interesse. Questo studio MEG per la prima volta ha caratterizzato due reti a riposo: la rete attentiva dorsale e la rete di default. Tale attività di ricerca si inquadra nell’ambito del progetto europeo Brainsynch FP7 HEALTH-2007-200728. La risonanza scientifica di tale lavoro ha ispirato diversi gruppi di ricerca ad analizzare la dinamica temporale su dati fMRI. In seguito il dott. de Pasquale ha esteso questi risultati a un insieme di reti più ampie analizzandone la struttura di interazione e caratterizzandola nel dominio della frequenza . Tale lavoro ha posto le basi per investigare tale architettura specifica nelle singole bande di frequenza di interazione durante un compito di ‘natural vision’ e di osservazione di movimenti . Inoltre in questo ambito il dott. de Pasquale ha contribuito a sviluppare un approccio multivariato per la caratterizzazione della connettivita’ cerebrale nel dominio della frequenza .

Dal Gennaio 2011 il dott. de Pasquale e’ coinvolto nel progetto Human Connectome Project. In particolare, la sua attività riguarda l’acquisizione di dati MEG e estensione di tecniche di stima della connettività MEG sviluppate nel dominio della frequenza nello spazio specifico del singolo soggetto e applicate a parcellizzazione del cervello ottenute da dati di Risonanza Magnetica Funzionale. Questi studi hanno fornito interessanti risultati sui connettomi stazionari e dinamici [6,11,13-20].

Inoltre dal 2010 il dott. de Pasquale collabora con l’IRCCS, Fondazione Santa Lucia in Roma per lo sviluppo e l’analisi di dati fMRI applicati a diverse patologie neurodegenerative. Tali studi hanno portato a diverse pubblicazioni sulla connettivita’ cerebrale e la sua relazione con outcome clinici riguardanti pazienti affetti da disturbi di coscienza e in stato vegetativo [2,7], affetti da lesioni cerebrali acquisite vascolari e traumatiche

ATTIVITA’ SCIENTIFICA

[Dic 2015 - ]

[Gen 2011- Dic 2015]

[Nov 2010 – Dicembre 2010]

durata 2 mesi

[Nov 2008- Ott 2010]

durata 2 anni

[Set 2006-Ott 2008]

durata 2 anni

[Mag 2006-Ago 2006]

durata 3 mesi

[Mar 2006 – Apr 2006]

durata 2 mesi

[Dic 2005 – Feb 2006]

durata 2 mesi

[Gen 2005 – Dic 2006]

durata 1 anno

[Lug 2004 – Sett 2004]

durata 4 mesi

[Mag 2000-

Ago 2002]

durata 3 mesi

[Giu-Dic 1999]

durata 7 mesi

Professore Associato, FIS/07, Universita’ di Teramo

Ricercatore tempo determinato, Universita’ di Chieti-Pescara

Borsa Post-Doc, “Sviluppo di metodi per l’analisi delle dinamiche temporali di reti cerebrali a riposo” nell’ambito del progetto Brainsynch.

Borsa Post-Doc, ‘Sviluppo di metodi per l’analisi di reti cerebrali mediante MEG’ nell’ambito del progetto europeo Brainsynch.

Assegno di Ricerca:

‘Sviluppo di metodi di analisi Bayesiana per integrazione di immagini di risonanza magnetica funzionale e serie temporali di dati magnetoencefalografici’, ITAB, Universita’ di Chieti-Pescara.

Incarico di collaborazione scientifica presso l’Universita’ ‘G. D’Annunzio’ di Chieti – Pescara, Facolta’ di Medicina e Chirurgia, Dipartimento di Scienze Cliniche e Bioimmagini.

Tema della ricerca: ‘Sviluppo di modulo di software per l’analisi bayesiana di immagini di Risonanza Magnetica Funzionale’.

Collaborazione scientifica esterna con l’Istituto per le Applicazioni del Calcolo, IAC, ‘ Picone’, CNR, Roma. Tema della ricerca: ‘Sviluppo di un software per l’analisi di immagini di Risonanza Magnetica Nucleare a Diffusione Anisotropa’.

Prestazione occasionale di lavoro autonomo con l’Istituto Superiore di Sanita’, Dipartimento di Biologia Cellulare e Neuroscienze.

Titolo del progetto: ‘Sviluppo di metodi matematici e statistici avanzati per l’analisi di immagini di Risonanza Magnetica Nucleare per lo studio dell’attivazione cerebrale su piccoli roditori in presenza di Methylfenidato’.

Assegnista di Ricerca presso, l’Istituto per le Applicazioni del Calcolo, ‘Mauro Picone’, CNR, Roma. Ambito del progetto di ricerca: ‘Metodi matematici e statistici avanzati per la riduzione dello speckle noise in immagini ultrasoniche’. Tema di ricerca ‘Metodi bayesiani per la riduzione dello speckle noise in immagini ultrasoniche’.

IRCCS, Fondazione Santa Lucia, contratto di lavoro autonomo occasionale.

Titolo del progetto: ‘Sviluppo di software per l’elaborazione di dati RM-DTI per studio clinico di pazienti affetti da Sclerosi Multipla’.

Assegno di ricerca per il progetto ‘Modelli stocastici per l’analisi di immagini dinamiche di Risonanza Magnetica Nucleare’, presso Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR), Istituto per le Applicazioni del Calcolo (IAC), Roma..

Collaborazione professionale presso IAC-CNR (Roma) per lo sviluppo di codici di calcolo per stimare la dose assorbita in campioni di gel Fricke-Agarose a partire da immagini di Risonanza Magnetica Nucleare.

ATTIVITA’ DIDATTICA SVOLTA ALL’ESTERO

[Sett 2000 – Gen 2004] Professore titolare (Lecturer-Senior Lecturer) di Statistica

Universita’ di Plymouth, facolta’ di Matematica e Statistica, Inghilterra.

Corsi insegnati:

STAT264 Business modeling for accounting 1;

MBM5124 Business modeling;

MAST1001 Introductory statistical and mathematical computing;

STAT1102 Statistical Research Methods;

STAT2109 Case studies in applied statistics and operational research;

STAT3004 Time Series Analysis

Assistente per le esercitazioni di laboratorio del corso:

BBIO/CBIO/HBIO/MBIO/PBIO/100MBIO/101 Skills in numeracy ad statistics for biological sciences

ATTIVITA’ DIDATTICA SVOLTA IN ITALIA

[Set 2007]

[Apr 2005]

[Feb 2012 a oggi]

[Ott 2012 a oggi]

[Ott 2010 - 2013 ]

[ Set 2008]

[Set 2002 –

Giu 2004]

[Nov 2015]

[Lug 2008]

[Sett 2014 a oggi ]

[Ott 2012-]

ESERCITATORE DEI CORSI