Statistical methods for biomedical signal analysis and processing

Statistical modelling and statistical learning theory are two powerful analytical frameworks for analyzing signals and developing efficient processing and classification algorithms. In this thesis, these frameworks are applied for modelling and processing biomedical signals in two different contexts: ultrasound medical imaging systems and primate neural activity analysis and modelling. In the context of ultrasound medical imaging, two main applications are explored: deconvolution of signals measured from a ultrasonic transducer and automatic image segmentation and classification of prostate ultrasound scans. In the former application a stochastic model of the radio frequency signal measured from a ultrasonic transducer is derived. This model is then employed for developing in a statistical framework a regularized deconvolution procedure, for enhancing signal resolution. In the latter application, different statistical models are used to characterize images of prostate tissues, extracting different features. These features are then uses to segment the images in region of interests by means of an automatic procedure based on a statistical model of the extracted features. Finally, machine learning techniques are used for automatic classification of the different region of interests. In the context of neural activity signals, an example of bio-inspired dynamical network was developed to help in studies of motor-related processes in the brain of primate monkeys. The presented model aims to mimic the abstract functionality of a cell population in 7a parietal region of primate monkeys, during the execution of learned behavioural tasks.

La didattica della traduzione specializzata dallo spagnolo in italiano: competenza traduttiva, genere testuale e nuove tecnologie

Il progetto di ricerca che presentiamo nasce dalla virtuosa combinazione di teoria e prassi didattica nello spirito della ricerca-azione. Scopo del presente lavoro è elaborare un percorso didattico di formazione alla traduzione specializzata in ambito medico-scientifico, tecnico ed economico-giuridico per la combinazione linguistica spagnolo-italiano all’interno della cornice istituzionale concreta dell’università italiana oggi. La nostra proposta formativa si fonda su tre elementi: la ricognizione del mercato attuale della traduzione per la combinazione linguistica indicata, l’individuazione degli obiettivi formativi in base al modello di competenza traduttiva scelto, l’elaborazione del percorso didattico per competenze e basato sull’enfoque por tareas di traduzione. Nella progettazione delle modalità didattiche due sono gli aspetti che definiscono il percorso proposto: il concetto di genere testuale specializzato per la traduzione e la gestione delle informazioni mediante le nuove tecnologie (corpora, banche dati terminologiche e fraseologiche, memorie di traduzione, traduzione controllata). Il presente lavoro si articola in due parti: la prima parte (quattro capitoli) presenta l’inquadramento teorico all’interno del quale si sviluppa la riflessione intorno alla didattica della traduzione specializzata; la seconda parte (due capitoli) presenta l’inquadramento metodologico e analitico all’interno del quale si elabora la nostra proposta didattica. Nel primo capitolo si illustrano i rapporti fra traduzione e mondo professionale; nel secondo capitolo si presenta il concetto di competenza traduttiva come ponte tra la formazione e il mondo della traduzione professionale; nel terzo capitolo si ripercorrono le tappe principali dell’evoluzione della didattica della traduzione generale; nel quarto capitolo illustriamo alcune tra le più recenti e complete proposte didattiche per la traduzione specializzata in ambito tecnico, medico-scientifico ed economico-giuridico. Nel quinto capitolo si introduce il concetto di genere testuale specializzato per la traduzione e nel sesto capitolo si illustra la proposta didattica per la traduzione specializzata dallo spagnolo in italiano che ha motivato il presente lavoro.