Esperienza Lavorativa
Ottobre 2012 – Dicembre 2012: Ricercatore ospite presso la
Scuola di Ingegneria Aerospaziale, Georgia Institute of
Technology, Atlanta, GA, USA. Tema di ricerca:
“Bulkwave Frequency Steerable Acoustic Transducers”
(Trasduttori per onde bulk indirizzabili in frequenza).
Supervisore: Prof. Massimo Ruzzene.
Maggio 2008 – Maggio 2009: Ricercatore ospite presso
l'Istituto di Ingegneria Medica, Università della Ruhr (RUB),
Bochum, Germania. Tema di ricerca: “Fast Simulation of
Non-linear Ultrasound Fields” (Simulazione Rapida di Campi
Ultrasonici Non-lineari) Tutore: Prof. Georg Schmitz.
Gennaio 2007 – Marzo 2008: Tutore per l'attività di
supporto alla didattica per il corso di Circuiti elettronici
analogici L-A, obbligatorio per gli studenti del II anno del
CdL Ing. Telecomunicazione, per gli'A.A. 2006/2007 e 2007/2008
presso la Facoltà di Ingegneria della Università degli Studi di
Bologna. Titolare corso: Prof. Sergio Graffi
Aprile 2006 – Settembre 2006: Dottorando in visita
presso il Laboratorio di Comunicazioni Audiovisive (LCAV) del
Poitecnico Federale di Losanna (EPFL), Losanna,
Svizzera. Tema di ricerca: “Wavelet techniques for
Biological Signal Processing” (Tecniche Wavelet per
l'Elaborazione dei Segnali Biologici). Tutore: Prof. Martin
Vetterli.
Istruzione e Formazione
Gennaio 2005 – 10 Aprile 2008: Dottorato Europeo in
Tecnologie dell'Informazione (EDITH) presso il Centro di Ricerca
sui Sistemi Elettronici per l'Ingegneria dell'Informazione e delle
Telecomunicazioni “E. De Castro”. Tesi di dottorato in
Tecnologie dell'Informazion dal titolo: “Adaptive Multiscale
Biological Signal Processing” (Eleborazione Adattativa e
Multiscala di Segnali Biologici). La tesi illustra metodi ed
algoritmi utili per affrontare le non idealità tipiche
dell'elaborazione di segnali relativi all'imaging ultrasonico ed
alle registrazione di segnali neuronali extracellulari al fine di
migliorare l'accuratezza globale di questi metodi. Estratti di
questo lavoro sono stati già presentati ad conferenze
internazionali. Tutore: Prof. Ing. Guido Masetti.
Ottobre 2002 – 22 Luglio 2004: Laurea Magistrale in
Ingegneria Elettronica con specializzazione in Microelettronica e
Sensori conseguita presso l'Università degli Studi di Bologna con
votazione di 110/110 e lode. Tesi di Laurea in Progetto di
Circuiti Analogici L-A dal titolo “Metodi per la classificazione
in tempo reale di tessuti biologici”. La tesi illustra
l'ottimizzazione di un algoritmo per la classificazione di tessuti
biologici tramite segnali ultrasonici al fine di consentire
l'elaborazione dei segnali in tempo reale. Il risultato di questo
lavoro consiste in un algoritmo per l'elaborazione non lineare dei
segnali ecografici che è stato presentato alla conferenza
internazionale “2004 International Symposium on Nonlinear Theory
and its Applications” NOLTA2004 nel Dicembre 2004. Relatori: Prof.
Ing. Guido Masetti, Prof. Ing. Sergio Graffi.
Settembre 1999 – 24 Luglio 2002: Laurea in Ingegneria
Elettronica conseguita presso l'Università degli Studi di Bologna
con votazione di 110/110 e lode. Tesi di Laurea in
Elettronica L-B dal titolo “Implementazione di un metodo
geometrico per la definizione di Wavelet ortogonali”. La tesi
illustra un metodo per la definizione di funzioni Wavelet
ortogonali sfruttando una caratterizzazione basata luoghi
geometrici. Relatori: Prof. Ing. Guido Masetti, Prof. Ing. Sergio
Graffi.
Attività di Ricerca
L'attività di ricerca svolta finora ha riguardato
prevalentemente la definizione di algoritmi per l'analisi e
l'elaborazione di segnali tramite la trasformazione nel dominio
tempo-scala offerta dall'operatore multirisoluzione
wavelet.
Il primo contatto con questo campo di ricerca è avvenuto durante
l'attività di tirocinio svolta a partire dal Settembre 2001. Come
prima applicazione si è scelto di approfondire l'uso di questo
operatore matematico ai fini dell'individuazione e del filtraggio
di impulsi SONAR in presenza di forte rumore gaussiano. L'algoritmo
ottenuto [1], realizzato in ambiente Matlab™, applica la
Trasformata Wavelet Quasi-Continua (QCWT) al segnale di ingresso;
il segnale così elaborato viene processato in maniera non lineare
tramite l'uso di pattern matching e hard
thresholding; infine il segnale viene ricostruito tramite i
suoi coefficienti, con una precisione sufficiente a permetterne il
riconoscimento anche in situazioni di rapporto segnale/rumore molto
sfavorevoli. Un'estensione di tale lavoro, iniziata nel Maggio 2002
durante l'attività di Tesi Triennale, ha prodotto interessanti
risultati consistenti nella definizione di funzioni wavelet
ortogonali, evidenziando la relazione tra i vincoli imposti sui
coefficienti dell'equazione di dilatazione ed alcuni
elementari luoghi geometrici.
Nel Settembre 2002 l'attività di ricerca si è spostata al campo
biomedicale: lo scopo è divenuto lo sviluppo e l'implementazione di
algoritmi hardware e software dedicati all'elaborazione e
filtraggio di immagini ultrasoniche.
L'uso del segnale a radiofrequenza (RF) è stato considerato
fondamentale al fine di migliorare la diagnostica in tempo reale e
la classificazione di tessuti biologici in ambienti sia clinici che
operatori. Parametri spettrali sono stati investigati attraverso
l'uso di tecniche tempo-scala e tempo-frequenza. Alcuni risultati
interessanti sono stati ottenuti in questo campo: innanzitutto,
tramite l'applicazione del Teorema di Kač al teorema della perfetta
ricostruzione per coppie di filtri è stato possibile derivare un
metodo per la definizione di filtri a perfetta ricostruzione avulsi
dal contesto wavelet ma con un numero arbitrario di momenti
evanescenti e con valide caratteristiche di banda passante.
Successivamente, l'ottimizzazione di metodi per la
classificazione dei tessuti biologici ha portato alla
definizione di un algoritmo [2] capace di funzionare direttamente
sul flusso di dati proveniente dalle sonde ecografiche, senza la
necessità di separare la fase di acquisizione da quella di
elaborazione del segnale. L'ottimizzazione degli algoritmi studiati
è stata curata in maniera tale da permettere l'implementazione su
diversi tipi di supporti come DSP, FPGA e SOG: in particolare,
alcuni progetti paralleli, condotti nell'ottica di favorire
l'implementazione su supporti di tipo SOG, hanno prodotto risultati
scientifici rilevanti [3].
Dal Settembre 2004 l'attività di ricerca si è diretta verso
l'applicazione al segnale RF di algoritmi basati sul concetto di
deconvoluzione [4a,4b,6] al fine di eliminare la risposta del
trasduttore e conseguentemente di migliorare la rilevazione di
regioni neoplastiche nel tessuti biologici.
In questo campo, risultati in merito a come sia possibile
integrare tecniche di deconvoluzione con avanzati algoritmi di
stima di canale sono stati presentati in [8,9,10]. Fra essi, un
algorirmo di Viterbi a ridotta complessità è stato usato in
combinazione con stime adattative di alfabeti ed una banca di
filtri Least Mean Square al fine di produrre accurate stime di
immagini deconvolute. La caratterizzazione dei tessuti attraverso
le statistiche del rumore speckle del segnale echo è stata indagata
in [5], mostrando che tale componente, sebbene sia normalmente
considerata come qualcosa che deve essere rimosso al fine di
migliorare la classificazione, apporti in realtà informazioni
significative sui tessuti.
L'attività di ricerca svolta all'estero consiste in totale di 18
mesi. Innanzitutto, durante l'anno 2006, presso il laboratorio LCAV
dell'EPFL, si è indagato come migliorare lo stato dell'arte delle
tecniche di spike sorting tramite l'introduzione di un innovativo
modello di segnale e la definizione di un efficiente algoritmo
multiscala per la rimozione di del rumore in grado di operare su
diversi modelli di disturbo [7]. In seguito, a partire dal 2008,
presso l'Istituto di Ingegneria Medica della RUB, sono state
sviluppate tecniche rapide per la simulazione di campi ultrasonici
non-lineari al fine di migliorare la comprensione degli effetti che
le non idealità hanno sulla propagazione degli impulsi ultrasonici.
I profili simulati inerenti alla propagazione non lineare in acqua
campi di pressione ultrasonici generati da sorgenti reali sono
stati presentati in [11,12] e comparati sia con misure in vasca che
con risultati generati da altri simulatori. Si è rilevata un'ottima
aderenza ai dati sperimentali ed un risparmio di tempo di
simulazione superiore al 90%.
Pubblicazioni
[1] A. Marcianesi, N. Testoni, R. Padovani, N. Speciale,
G. Masetti, “FPGA Implementation of QCWT Based Algorithm for
Filtering Low SNR Signals”, Proc. IEEE-EURASIP Workshop on Nonl.
Sig. and Img. Proc., 8 – 11 Jun., 2003, Grado, Trieste,
Italy.
[2] N. Testoni, L. De Marchi, N. Speciale, G. Masetti,
“Real-Time Classification Methods for Biological Tissues”, Proc.
of 2004 Intern. Symp. on Nonl. Th. and Appl., pp.537-540, 29
Nov. – 3 Dec., 2004, Fukuoka, Japan.
[3] N. Testoni, M. Cisterni, E. Franchi, “A Regular
Modular Architecture for Pipelined Binary Tree Multipliers Based on
a SOG Structure”, Proc. of 2005 PhD Res. in Microelectr. and
Electr., pp.44-47, 25 – 28 Jul., 2005, Lausanne,
Switzerland.
[4a] S. Maggio, N. Testoni, L. De Marchi, N. Speciale, G.
Masetti, Wavelet-based Deconvolution Algorithms Applied to
Ultrasound Images, Proc. of 5th WSEAS Intern. Conf. on Sign.
Proc. Comput. Geom. & Art. Vision, pp.77-81, 15 – 17 Sep.,
2005, Malta.
[4b] S. Maggio, N. Testoni, L. De Marchi, N. Speciale, G.
Masetti, Ultrasound Images Enhancement by means of Deconvolution
Algorithms in the Wavelet Domain, WSEAS Transactions on
Systems, pp.1958-1965, vol.11, no.4, Nov.2005.
[5] L. De Marchi, N. Testoni, N. Speciale, “Prostate
Tissue Characterization via Ultrasound Speckle Statistics”,
Proc. 6th IEEE Intern. Symp. on Sig. Proc. & Inform.
Tech.,pp.208-211, 27 – 30 Aug., 2006, Vancouver, Canada.
[6] A. Palladini, N. Testoni, L. De Marchi, N. Speciale,
“A Reduced Complexity Estimation Algorithm for Ultrasound Images
De-Blurring”, Proc. 20th IEEE Intern. Symp. on Comp. Based Med.
Syst., pp.275-280, 20 – 22 Jun., 2007, Maribor, Slovenia.
[7] N. Testoni, N. Speciale, A. Ridolfi, C. Pouzat,
“Adaptive Wavelet-based signal Dejittering”, Proc. 2007 Ph.D
Res. Micrelectr. and Electr., pp.257-260, 2 – 5 Jun., 2007,
Bordeaux, France.
[8] L. De Marchi, A. Palladini, N. Testoni, N.Speciale,
“Blurred Ultrasonic Images as ISI-affected Signals: Joint Tissue
Response, Estimation and Channel Tracking in the Proposed
Paradigm”, Proc. 2007 IEEE Intern. Ultra. Symp., 28 – 31
October, 2007, New York, USA.
[9] A. Palladini, N. Testoni, L. De Marchi, N. Speciale,
“ML Estimation For Acoustical Image Deblurring”, Proc. 29th
Intern. Symp. Acoust. Imag., 16 – 18 Apr., 2007, Kanagawa,
Japan.
[10] N. Testoni, L. De Marchi, N. Speciale, G. Masetti,
“Non-Minimum Phase Iterative Deconvolution of Ultrasound Images”,
Proc. 2008 Europ. Med. and Biom. Eng. Congr., 23 – 27 Nov.,
2008, Antwerp, Belgium.
[11] N. Testoni, K. Hensel, M. Siepmann, N. Speciale, G.
Schmitz, “Noniterative second harmonic ultrasound field
simulations: an axisymmetric approach”, Proc. 2009 NAG-DAGA
Intern. Conf. Acoust., 23 – 26 Mar., 2009, Rotterdam,
Netherlands.
[12] N. Testoni, K. Hensel, M. Siepmann, N. Speciale, G.
Schmitz, “Fast Simulation of Second Harmonic Ultrasound Fileds”,
Proc. 2009 IEEE Intern. Ultras. Symp., 20 – 23 Sep., 2009,
Rome, Italy.
Ai sensi dell'art. 15 co. 1 lett. c) del Decreto Legislativo
33/2013 ed in ottemperanza delle disposizioni del D.P.R. 445/2000
il sottoscritto Nicola Testoni nato a Bologna il
13.04.1980 Dichiara di NON svolgere incarichi, di NON
avere titolarità di cariche di diritto privato regolati o
finanziati dalla pubblica amministrazione e di NON di svolgere
attività professionali.
