Ricerc@Sapienza

Il gruppo di ricerca è dedicato allo sviluppo integrato di tecnologie hardware e software per l’acquisizione e l’analisi di segnali biomedici, con particolare attenzione ai biopotenziali (EEG, EMG, ECG, EOG) e ai sistemi indossabili di nuova generazione. Le attività spaziano dalla progettazione elettronica e l’ingegnerizzazione di sistemi a basso consumo allo sviluppo di pipeline avanzate di elaborazione e modellazione dei segnali, con l’obiettivo di rendere possibile un monitoraggio continuo, affidabile e non invasivo in contesti reali.

Da un lato progettiamo e ingegnerizziamo piattaforme elettroniche miniaturizzate (basate su sensori avanzati e circuiti low-noise) ottimizzate per la raccolta di segnali biologici in condizioni di mobilità, anche attraverso l’integrazione in fasce, tessuti intelligenti o altri supporti indossabili. Dall’altro, sviluppiamo metodologie software che includono preprocessing, estrazione di indici neurofisiologici, analisi statistica e algoritmi di machine learning per la classificazione, la stima di stati fisiologici e la generazione di feedback in tempo reale.

Il gruppo opera in un contesto fortemente multidisciplinare, collaborando con partner industriali, clinici e accademici. In particolare, la collaborazione con STMicroelectronics consente l’accesso a sensori MEMS innovativi e a competenze di frontiera nella microelettronica; il rapporto consolidato con medici, in particolare neurologi e tecnici di neurofisiopatologia di vari ospedali sul territorio nazionale permette la validazione dei dispositivi e dei protocolli in ambienti clinici reali; le attività di laboratorio si svolgono presso il MiND Lab del DIET della Sapienza, dove vengono effettuate progettazione, test e sperimentazioni controllate.

Le possibili applicazioni includono la valutazione funzionale in ambito neurologico, lo studio dei meccanismi di controllo motorio, il monitoraggio a lungo termine in contesti clinici e domiciliari e l’analisi quantitativa del comportamento fisiologico. L’obiettivo è sviluppare strumenti solidi e accurati che permettano di interpretare in modo oggettivo l’attività bioelettrica e supportare la ricerca e la pratica clinica.

In Inglese : The research group is dedicated to the integrated development of hardware and software technologies for the acquisition and analysis of biomedical signals, with a particular focus on biopotentials (EEG, EMG, ECG, EOG) and next-generation wearable systems. Our activities range from low-power electronic design to the development of advanced signal-processing and modeling pipelines, with the goal of enabling continuous, reliable, and non-invasive monitoring in real-world conditions.

On the hardware side, we design and engineer miniaturized electronic platforms (based on advanced sensors and low-noise circuitry) optimized for the acquisition of biological signals in mobility, including integration into headbands, smart textiles, and other wearable supports. On the software side, we develop methodologies encompassing preprocessing, extraction of neurophysiological indices, statistical analysis, and machine-learning algorithms for classification, physiological state estimation, and real-time feedback generation.

The group operates within a strongly multidisciplinary environment, collaborating with industrial, clinical, and academic partners. In particular, the collaboration with STMicroelectronics provides access to innovative MEMS sensors and cutting-edge expertise in microelectronics; the consolidated relationship with neurologists and neurophysiology technicians of various intalian hospitals enables device and protocol validation in real clinical settings; laboratory activities take place at the MiND Lab of Sapienza’s Department of Electronic Engineering, where design, testing, and controlled experiments are conducted.

Potential applications include functional assessment in neurology, the study of motor-control mechanisms, long-term monitoring in clinical and home settings, and the quantitative analysis of physiological behavior. The overarching goal is to develop robust and accurate tools capable of objectively interpreting bioelectrical activity and supporting both scientific research and clinical practice.