Dipartimento di Medicina Sperimentale e Clinica

Università Magna Graecia di Catanzaro

Spadea Maria Francesca

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Edificio delle bioscienze - Stanza n.3, IV livello

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Curriculum

Maria Francesca Spadea si è laureata in Ingegneria Meccanica nel 2002, presso l'Università degli Studi della Calabria, ed ha conseguito il titolo di Dottore di Ricerca in Bioingegneria, presso il Politecnico di Milano nel 2006. Da Agosto 2007 è ricercatrice a tempo pieno (settore scientifico disciplinare ING-INF/06) presso il dipartimento di Medicina Sperimentale e Clinica (DMSC) dell'Università degli studi della Magna Graecia di Catanzaro. 
Collabora continuativamente dal 2006 con il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria (DEIB) del Politecnico di Milano, con l’Istituto Europeo di Oncologia di Milano e il Radiation Oncology Department del Massachusetts General Hospital – Harvard Medical School di Boston. Dal 2019, in seguito ad una convenzione di ricerca stipulata tra DMSC, University of Groningen (UMCG) e centro di ricerca sul cancro di Heidelberg (DKFZ) risulta affiliata presso i suddetti centri come “non-employee Visiting Research Fellow”. E’ risultata vincitrice di diversi premi fra i quali: miglior progetto di ricerca proposto nel concorso “Giovani Bioingegneri” del Politecnico Milano; “Seed Funds Travel Grant”, sponsorizzato dalla Fondazione Rocca di Milano; “Fulbright fellowship” finanziato congiuntamente dal Dipartimento di Stato degli Stati Uniti e dal Ministero degli Esteri.
L’attività di ricerca svolta dalla Dr. Spadea riguarda principalmente l’implementazione e la validazione di metodi e tecniche innovative per la radio-chirurgia assistita da calcolatore, con particolare attenzione all’ambito della radioterapia con fotoni e con adroni. Più nel dettaglio, le aree tematiche coperte dai sui studi possono essere così schematizzate:
1. Metodologie basate sulla localizzazione optoelettronica per il posizionamento del paziente in radiochirurgia e neuro-chirurgia;
2. Dosimetria in radio e proton terapia;
3. Segmentazione automatica di immagini mediche attraverso approcci MABS e di Deep Learing;
4. Registrazione e fusione di immagini mediche. 

Attività didattica

  • Bioimmagini (6 CFU) -  CdL in Ingegneria Informatica e Biomedica
  • Elaborazione di Immagini per la Chirurgia Assistita (9 CFU) – CdLM in Ingegneria Biomedica

Pubblicazioni