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CURRICULUM VITAE DELL’ATTIVITA’ SCIENTIFICA E DIDATTICA REDATTO AI SENSI DEGLI
ARTT. 46 E 47 DEL D.P.R. 28.12.2000, N. 445 (DICHIARAZIONI SOSTITUTIVE DI CERTIFICAZIONI E
DELL’ATTO DI NOTORIETA’)
LA SOTTOSCRITTA
Cognome
Bruno
Nome
Giulia
e residente in Torino
Nata a Torino
via
( le candidate indichino il cognome da nubile)
(Prov TO ) il 17/02/1982
Tofane 44
E
e
ai sensi degli artt. 46 e 47 del D.P.R. 445/2000 e consapevole che le dichiarazioni mendaci sono punite ai
sensi del codice penale e delle leggi speciali in materia, secondo le disposizioni richiamate dall'art. 76 del
D.P.R. 445/2000
DICHIARA:
che quanto contenuto nel presente curriculum corrisponde a verità.
Occupazione attuale
Da Marzo 2009. Titolare di un assegno di ricerca presso il Politecnico di Torino.
Istruzione
Gennaio 2006-Dicembre 2008. Dottorato di ricerca in Ingegneria Informatica e dei Sistemi
presso il Politecnico di Torino. Tutore: prof.ssa Elena Baralis. Titolo tesi: “Extraction of
association rules from biological data”.
Settembre 2003-Settembre 2005. Corso di laurea specialistica in Ingegneria Informatica
presso il Politecnico di Torino con voto di laurea 110 e lode. Titolo tesi: “Individuazione di
situazioni di rischio in dati clinici rilevati da sensori”.
Settembre 2000-Settembre 2003. Corso di laurea triennale in Ingegneria Informatica presso
il Politecnico di Torino con voto di laurea 110 e lode.
Settembre 2000. Diploma di Maturità presso il liceo scientifico statale Galileo Ferraris di
Torino con votazione 100/100.
Lingue straniere
Inglese (livello avanzato): First Certificate in English, IELTS voto 7
Francese (livello base)
Premi e borse di studio
Giulia Bruno è risultata vincitrice della selezione pubblica per l’attribuzione di un assegno
di ricerca finalizzato a sostenere l’attività di studio e ricerca scientifica presso il
Dipartimento di Automatica e Informatica del Politecnico di Torino dall’1/03/2009 al
28/02/2010.
Giulia Bruno è risultata vincitrice di una borsa di studio di durata triennale (Gennaio 2006 Dicembre 2008) per svolgere il Dottorato di ricerca in Ingegneria Informatica e dei Sistemi
presso il Politecnico di Torino.
Partecipazione a conferenze internazionali
Giulia Bruno ha partecipato in qualita di relatore alle seguenti conferenze internazionali:
IEEE International Conference on Intelligent Systems, 4-6 September 2006, London, UK.
International Integrative Bioinformatics Workshop, 4-6 September 2006, Harpenden, UK.
IEEE International Workshop on Flexible Database and Information Systems Technology,
3-7 September 2007, Regensburg, Germany.
Attività scientifica
L’attività di ricerca è stata svolta principalmente nei settori del data mining e della bioinformatica,
in particolare sui seguenti argomenti.
Selezione dei geni più’ rilevanti nell’identificazione dei tumori attraverso l’analisi di dati
da microarray. I microarray, o matrici ad alta densità, permettono di analizzare i profili di
espressione genica di un intero organismo, misurando il valore di espressione di decine di
migliaia di geni contemporaneamente. La disponibilità di una così grande quantità di dati
richiede la creazione e l’implementazione di metodi adatti a gestirli. Nell’attività di ricerca è
stata proposta una nuova tecnica per selezionare i geni più rilevanti al fine di caratterizzare
particolari tipi di malattie tumorali, come descritto nell’articolo pubblicato a conferenza
[13]. Inoltre è stato svolto uno studio sulla cardinalità minima dei geni da selezionare in
modo da raggiungere la più alta accuratezza in fase di classificazione, come descritto in
[11].
Estrazione di regole di associazione temporali da dati di microarray. Nell’attività di ricerca
si è estesa la tecnica di estrazione di regole di associazione al dominio temporale, per tenere
conto del ritardo che intercorre tra i meccanismi regolativi tra i geni, causati dalla loro
diversa concentrazione di RNA nelle cellule. La tecnica è stata applicata a basi di dati di
espressione genetica (microarray) temporali, per ricavare relazioni di attivazione e
inibizione tra geni nel tempo, come descritto nell’articolo pubblicato a conferenza [10]. Si è
inoltre svolta un’analisi si diverse tecniche di discretizzazione dei dati e dell’opportuna
introduzione di un indice di qualità per la valutazione delle regole estratte.
Ricerca di anomalie nelle basi di dati. La grande quantità di dati oggi disponibili richiede
un’attenta analisi e gestione, per ricavare informazione utile e individuare la presenza di
errori. Nell’attività di ricerca è stato proposto l’uso delle regole di associazione e delle
quasi-dipendenze funzionali per l’identificazione di anomalie ed errori all’interno delle basi
di dati. In particolare le tecniche di ricerca di anomalie sono state applicate a database
contenenti informazioni sulla classificazione delle proteine, come descritto in [3]. Le stesse
tecniche possono essere utilizzate per esplicitare i vincoli presenti nelle basi di dati
biologiche, come descritto in [6]. L’applicazione delle quasi-dipedenze funzionali si è
rivelata utile anche nell’analisi dei documenti XML. Il risultato è confluito in un articolo
pubblicato su rivista internazionale [2], un articolo pubblicato a workshop [12], e uno a
conferenza nazionale [16]. Una versione incrementale dell’algoritmo, per aggiornare le
anomalie senza estrarre nuovamente le regole è stata presentata nel capitolo di libro [7].
Analisi di segnali fisiologici per l’individuazione di situazioni di rischio. L’attività di ricerca
è rivolta all’analisi di segnali fisiologici (es., battito cardiaco, pressione arteriosa,
saturazione periferica di ossigeno nel sangue) per monitorare le condizioni di salute dei
pazienti e individuare in modo automatico eventuali situazioni di rischio. Nella
pubblicazione a conferenza [15] è stato proposto un framework per la creazione di modelli
personalizzati per paziente e/o patologia, identificando le situazioni anomale o rischiose
attraverso opportune tecniche di clustering. Una versione estesa del lavoro è stata pubblicata
su capitolo di libro [8]. Nell’articolo [14] è stato presentato un’ulteriore sviluppo dell’analisi
di dati fisiologici ad intervalli temporali estesi, che supera l’analisi istantanea svolta nel
precedente lavoro, mentre una panoramica delle architetture di rilevamento, analisi e
trasmissione dati per il tele-monitoraggio a distanza dei pazienti, contenente anche il
framework proposto, è stata pubblicata su un capitolo di libro [9]. Una versione
ulteriormente estesa contenente la formulazione teorica dell’analisi del rischio e nuove
sessioni sperimentali è stata pubblicata su transaction [1].
Collaborazioni scientifiche esterne
Giulia Bruno ha collaborato per svolgere attività scientifiche con la dott.ssa Elisa Quintarelli
del Politecnico di Milano. Le collaborazioni sono confluite nelle pubblicazioni dei risultati
ottenuti [2, 7, 12, 16].
Collaborazioni informali sono state anche effettuate con la dott.ssa Giovanna Chiorino del
Fondo Edo Tempia di Biella e con la dott.ssa Elisa Berno dell’Ospedale Gradenigo di
Torino per il supporto all’analisi di dati biologici.
Attività didattica
Giulia Bruno ha ricoperto il ruolo di esercitatore e ha curato la preparazione di materiale didattico
relativo alle esercitazioni in aula e/o di laboratorio per i seguenti corsi:
Anno accademico 2009-2010
o Basi di dati, III anno del Corso di Laurea di primo livello in Ingegneria Informatica,
III Facoltà di Ingegneria - prof.ssa Silvia Chiusano.
o Basi di dati, II anno del Corso di Laurea di primo livello in Ingegneria del Cinema e
dei Mezzi di Comunicazione, III Facoltà di Ingegneria - prof.ssa Laura Farinetti.
Anno accademico 2008-2009
o Basi di dati, II anno del Corso di Laurea di primo livello in Ingegneria del Cinema e
dei Mezzi di Comunicazione, III Facoltà di Ingegneria - prof.ssa Laura Farinetti.
o Tecniche e linguaggi di programmazione, I anno del Corso di Laurea di primo livello
in Ingegneria del Cinema e dei Mezzi di Comunicazione, III Facoltà di Ingegneria prof. Juan Carlos de Martin.
Anno accademico 2007-2008
o Basi di dati, II anno del Corso di Laurea di primo livello in Ingegneria del Cinema e
dei Mezzi di Comunicazione, III Facoltà di Ingegneria - prof.ssa Laura Farinetti.
o Sistemi Informativi Aziendali, II anno del Corso di Laurea Specialistica in
Ingegneria dell’Autoveicolo, I Facoltà di Ingegneria - prof.ssa Laura Farinetti
Anno accademico 2006-2007
o Sistemi Informativi Aziendali, II anno del Corso di Laurea Specialistica in
Ingegneria dell’Autoveicolo, I Facoltà di Ingegneria - prof.ssa Laura Farinetti.
Anno accademico 2005-2006
o Sistemi Informativi Aziendali, II anno del Corso di Laurea Specialistica in
Ingegneria dell’Autoveicolo, I Facoltà di Ingegneria - prof.ssa Laura Farinetti.
Elenco completo delle pubblicazioni
Riviste internazionali
[1]
D. Apiletti, E. Baralis, G. Bruno, T. Cerquitelli (2009). Real-time analysis of
physiological data to support medical applications. IEEE Transactions on Information
Technology in Biomedicine, Vol.13, pp.313-321, ISSN:1089-7771.
[2]
G. Bruno, P. Garza, E. Quintarelli, R. Rossato (2007). Anomaly detection through
quasi-functional dependency analysis. Journal of Digital Information Management, Vol. 5(4),
pp.191-200, ISSN:0972-7272.
[3]
D. Apiletti, E. Baralis, G. Bruno, E. Ficarra (2006). Data Cleaning and Semantic
Improvement in Biological Databases. Journal of Integrative Bioinformatics, Vol. 3 (2),
ISSN:1613-4516.
Capitoli di libro
[4]
G. Bruno, A. Fiori (in stampa). Microarray data mining: issues and prospects.
Knowledge Discovery Practices and Emerging Applications of Data Mining: Trends and New
Domains. IGI Global.
[5]
D. Apiletti, E. Baralis, G. Bruno, T. Cerquitelli, A. Fiori (2009). Real-time and
Mobile Physiological Data Analysis. Information Discovery on Electronic Health Records.
Chapman & Hall/CRC, ISBN:978-1420090383.
[6]
D. Apiletti, E. Baralis, G. Bruno, E. Ficarra (2009). Extraction of Constraints from
Biological Data. Biomedical Data and Applications. Springer, Vol.224, pp.169-186,
ISBN:978-3-642-02192-3.
[7]
G. Bruno, P. Garza, E. Quintarelli (2009). Mining rare association rules by
discovering quasi-functional dependencies: an incremental approach. Rare Association Rule
Mining and Knowledge Discovery: Technologies for Infrequent and Critical Event Detection.
Information Science Reference (IGI Global), pp.131-149, ISBN:978-1-60566-754-6.
[8]
D. Apiletti, E. Baralis, G. Bruno, T. Cerquitelli (2008). Real-time Individuation of
Global Unsafe ANomalies and Alarm activation. Intelligent Techniques and Tools for Novel
System Architectures. Springer, Vol.109, pp.219-236, ISBN:978-3-540-77621-5.
[9]
D. Apiletti, E. Baralis, G. Bruno, T. Cerquitelli (2008). Ubiquitous risk analysis of
physiological data. Handbook of Research on Distributed Medical Informatics & E-Health.
IGI Global, pp.478-492, ISBN:978-1-60566-002-8.
Conferenze internazionali
[10]
E. Baralis, G. Bruno, E. Ficarra (2008). Temporal Association Rules for Gene
Regulatory Networks. IEEE International Conference on Intelligent Systems, Varna, Bulgaria,
September 3-7, 2008, ISBN: 978-1-4244-1739-1.
[11]
E. Baralis, G. Bruno, A. Fiori (2008). Minimum Number of Genes for Microarray
Feature selection. International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology
Society, Vancouver, British Columbia, Canada, August 20-24, 2008, pp.5692-5695,
ISBN:978-1-4244-1815-2.
[12]
G. Bruno, P. Garza, E. Quintarelli, R. Rossato (2007). Anomaly detection in XML
databases by means of association rules. IEEE International Workshop on Flexible Database
and Information Systems Technology, Regensburg, Germany, September 3-7, 2007,
pp.387-391, ISBN:978-0-7695-2932-5.
[13]
D. Apiletti, E. Baralis, G. Bruno, A. Fiori (2007). The Painter's Feature Selection for
Gene Expression Data. International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and
Biology Society, Lyon, France, August 23-26, 2007, pp.4227-4230, ISBN:1-4244-0788-5.
[14]
D. Apiletti, E. Baralis, G. Bruno, T. Cerquitelli (2007). SAPhyRA: Stream
Analysis for Physiological Risk Assessment. IEEE International Symposium on Computer-
Based Medical Systems, Maribor, Slovenia, June 20-22, 2007, pp.193-198, ISBN:
0-7695-2905-4.
[15]
D. Apiletti, E. Baralis, G. Bruno, T. Cerquitelli (2006). IGUANA: Individuation of
Global Unsafe ANomalies and Alarm activation. IEEE International Conference on Intelligent
Systems, London, UK, September 4-6, 2006, pp.267-272, ISBN: 1-4244-0196-8.
Conferenze nazionali
[16]
G. Bruno, P. Garza, E. Quintarelli, R. Rossato (2007). RADAR: Research of
Anomalous Data through Association Rules (Extended Abstract), SEBD-07, Fasano, Italy,
June 17-20, pp.290-297, ISBN: 978-88-902981-0-3.
Giulia Bruno