Vengono sviluppate tecniche di Risonanza Magnetica Nucleare per studiare le proprietà dei fluidi confinati nelle geometrie ristrette delle matrici porose. Le principali applicazioni sono rivolte ai tessuti cartilaginei e ossei, cellule, coralli, alimenti, materiali compositi come cementi, terreni, rocce sedimentarie. Le tecniche di Risonanza Magnetica Nucleare a 1-2 dimensioni sono anche sviluppate per la diagnostica dei composti consolidanti e protettivi della pietra e per la profilazione dei dipinti su tela.
Sono sviluppati e testati algoritmi avanzati per applicare la Trasformata di Laplace inversa a dati multidimensionali. Recentemente la ricerca si sta rivolgendo anche a nuove tecniche di Fingerprinting a risonanza magnetica, sviluppando un framework robusto e performante attraverso simulazioni al computer e test di laboratorio.
Vengono sviluppati metodi di Deep Learning per l'analisi quantitativa delle immagini di risonanza magnetica e per il Fingerprinting a basso campo.
