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MOLINARA MARIO - Ricercatore

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Afferente a: Dipartimento: Ingegneria Elettrica e dell'Informazione "Maurizio Scarano"

Settore Scientifico Disciplinare: ING-INF/05

Orari di ricevimento: Tuesday from 9 till 11 Thursday from 16 till 18

Recapiti:
E-Mail: m.molinara@unicas.it
Telefono: +3907762993605

  • Insegnamento INGEGNERIA DEL SOFTWARE (32279)

    Primo anno di Ingegneria Informatica (LM-32), Generale
    Crediti Formativi Universitari (CFU): 9,00

    Obiettivi:
    Il corso ha l’obiettivo di presentare gli aspetti fondamentali (sia metodologici e sia tecnologici), dell’ingegneria del software.
    Ha inoltre l’obiettivo di presentare strumenti e metodologie relative alla progettazione di architetture software e, in particolare, di architetture per sistemi software distribuiti.

    Programma:
    Introduzione.
    Il software e l'ingegneria del software. L'evoluzione del ruolo del software. Il software e la sua natura mutevole.
    Il software legacy. I miti del software.

    Processo di sviluppo del software
    L'ingegneria del software, una tecnologia stratificata. La struttura generale di un processo di sviluppo. Pattern per i processi. Valutazione di un processo di sviluppo. Modelli di processo personali e di team.

    Modelli di processo prescrittivi
    Modello a cascata. Incrementali, evolutivi, specializzati.

    Sviluppo Agile
    Modelli di processi agili e SCRUM.

    Concetti di gestione dei progetti
    Il panorama gestionale, le persone, il prodotto, il processo, il progetto.

    Linguaggi, tool e framework
    Presentazione di prodotti free per UML: ArgoUML.

    Presentazione di prodotti free per Java (IntelliJ)

    Java. Fondamenti del linguaggio: java virtual machine. Classi, attributi, metodi. SDK. Package, struttura delle classi standard, API. Allocazione della memoria e garbage collection. Multithreding.
    Programmazione event-driven e realizzazione di interfacce grafiche. Scrittura di gestori di eventi. Java DataBase Connectivity (JDBC).

    Introduzione a UML
    Classi e oggetti.

    Relazioni. Definizione Diagrammi degli oggetti, cammini, molteplicità, navigabilità, attributi, associazioni qualificate, classi associazione. Dipendenze: di uso, di astrazione, di permesso.

    Ereditarietà e polimorfismo. Classi e generalizzazione. Overriding, classi e operazioni astratte, livelli di astrazione, ereditarietà multipla. Polimorfismo. I powertype.

    Package di analisi. Package e spazi dei nomi. Package annidati. Dipendenze tra package: transitività. Generalizzazione tra package. Dipendenze circolari tra package.

    Strategie di testing del software.
    Un approccio strategico al testing del software. Strategie di testing per il software convenzionale e per quello object oriented. Validation testing. System testing. L'arte del debugging. Cenni alle tecniche di testing whitebox e blackbox.

    Testi:
    R.S. Pressman, "Principi di Ingegneria del software", quinta edizione, McGraw-Hill.

    Herbert Schildt "Java: The Complete Reference", Tenth edition, Oracle Press.

    Ken Schwaber and Jeff Sutherland, "The Scrum Guide", November 2017.
    https://www.scrumguides.org/scrum-guide.html


    Letture consigliate:
    J. Arlow, I. Neustadt, "UML 2 e Unified Process: Analisi e Progettazione Object-Oriented", McGraw-Hill.
    Tutorial java: http://download.oracle.com/javase/tutorial/

    Valutazione:
    La prova d'esame è incentrata sull'attività progettuale e consisterà nel verificare la piena comprensione delle soluzioni adottate.
    Saranno valutate inoltre le conoscenze maturate sugli argomenti del corso non esplicitamente inclusi nel progetto.

  • Insegnamento Distributed Programming and Networking (91502)

    Primo anno di Ingegneria Informatica (MAIA (Medical Image Analysis and Applications)) (LM-32), MAIA (Medical Image Analysis and Applications)
    Crediti Formativi Universitari (CFU): 6,00

    Programma:
    Parte introduttiva
    1. modelli di elaborazione distribuita: client-server, peer-to-peer, N-tier, cloud, ecc.
    2. protocolli, gestione delle sessioni e codifica dei dati
    Programmazione web:
    1. il Document Object Model, html, javascript e css
    2. jquery, angularjs
    Le web application:
    1. dalle CGI ad oggi
    2. nodejs, express, mysql e database
    Prestazioni, efficenza e scalabilità delle applicazioni distribuite.

    Testi:
    D. Brown, C.M. Davis, S. Stanlick. "Struts 2 in action", Manning
    M. Firtman, "Programming the mobile web", O'Reilly
    Tutorial java: http://download.oracle.com/javase/tutorial/
    Materiale fornito e/o suggerito dal docente.

    Valutazione:
    La prova d'esame è incentrata sull'attività progettuale e consisterà nel verificare la piena comprensione delle soluzioni adottate.
    Saranno valutate inoltre le conoscenze maturate sugli argomenti del corso non esplicitamente inclusi nel progetto.

  • Insegnamento Distributed Programming and Networking (90843)

    Secondo anno di Telecommunications Engineering (LM-27), Curriculum unico
    Crediti Formativi Universitari (CFU): 6,00

    Programma:
    Parte introduttiva
    1. modelli di elaborazione distribuita: client-server, peer-to-peer, N-tier, cloud, ecc.
    2. protocolli, gestione delle sessioni e codifica dei dati
    Programmazione web:
    1. il Document Object Model, html, javascript e css
    2. jquery, angularjs
    3. websocket
    Le web application:
    1. dalle CGI ad oggi
    2. nodejs, express, mysql e database
    Prestazioni, efficenza e scalabilità delle applicazioni distribuite.

    Testi:
    D. Brown, C.M. Davis, S. Stanlick. "Struts 2 in action", Manning
    M. Firtman, "Programming the mobile web", O'Reilly
    Tutorial java: http://download.oracle.com/javase/tutorial/
    Materiale fornito e/o suggerito dal docente.

    Valutazione:
    La prova d'esame è incentrata sull'attività progettuale e consisterà nel verificare la piena comprensione delle soluzioni adottate.
    Saranno valutate inoltre le conoscenze maturate sugli argomenti del corso non esplicitamente inclusi nel progetto.

  • Insegnamento Distributed Programming and Networking (91502)

    Secondo anno di Ingegneria Informatica (LM-32), Generale
    Crediti Formativi Universitari (CFU): 6,00

    Programma:
    Parte introduttiva
    1. modelli di elaborazione distribuita: client-server, peer-to-peer, N-tier, cloud, ecc.
    2. protocolli, gestione delle sessioni e codifica dei dati
    Programmazione web:
    1. il Document Object Model, html, javascript e css
    2. jquery, angularjs
    Le web application:
    1. dalle CGI ad oggi
    2. nodejs, express, mysql e database
    Prestazioni, efficenza e scalabilità delle applicazioni distribuite.

    Testi:
    D. Brown, C.M. Davis, S. Stanlick. "Struts 2 in action", Manning
    M. Firtman, "Programming the mobile web", O'Reilly
    Tutorial java: http://download.oracle.com/javase/tutorial/
    Materiale fornito e/o suggerito dal docente.

    Valutazione:
    La prova d'esame è incentrata sull'attività progettuale e consisterà nel verificare la piena comprensione delle soluzioni adottate.
    Saranno valutate inoltre le conoscenze maturate sugli argomenti del corso non esplicitamente inclusi nel progetto.

  • Insegnamento ARCHITETTURA DEI CALCOLATORI (92358)

    Modulo ARCHITETTURA DEI CALCOLATORI

    Terzo anno di Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni (L-8), Curriculum unico
    Crediti Formativi Universitari (CFU): 4,00

Prenotazione appello

E' possibile prenotarsi ad un appello d'esame, collegandosi al portale studenti.

Elenco appelli d'esame disponibili

  • Denominazione insegnamento: 31783 TECNICHE DI PROGRAMMAZIONE - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni - (2019/2020)
    Data e ora appello: 20/07/2020, ore 10:00
    Luogo: Google meet del corso
    Tipo prova: prova orale
    Prenotabile: dal 08/06/2020 al 19/07/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 32378 RETI E PROGRAMMAZIONE DISTRIBUITA - Ingegneria Informatica 32378 RETI E PROGRAMMAZIONE DISTRIBUITA - Ingegneria delle Telecomunicazioni 32378 RETI E PROGRAMMAZIONE DISTRIBUITA - Telecommunications Engineering 90843 Distributed Programming and Networking - Ingegneria Informatica 90843 Distributed Programming and Networking - Telecommunications Engineering - Ingegneria delle Telecomunicazioni 91502 Distributed Programming and Networking - Ingegneria Informatica - Medical Image Analysis and Applications (MAIA) 91502 Distributed Programming and Networking - Ingegneria Informatica - (2019/2020)
    Data e ora appello: 21/07/2020, ore 10:00
    Luogo: studio
    Tipo prova: prova orale
    Prenotabile: dal 07/04/2020 al 20/07/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 32279 INGEGNERIA DEL SOFTWARE - Ingegneria Informatica 32279 INGEGNERIA DEL SOFTWARE NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica 32279 INGEGNERIA DEL SOFTWARE - Ingegneria Informatica - Robotica Industriale 32279 INGEGNERIA DEL SOFTWARE - Ingegneria Informatica - Robotica industriale - (2019/2020)
    Data e ora appello: 21/07/2020, ore 10:00
    Luogo: studio
    Tipo prova: prova orale
    Prenotabile: dal 07/04/2020 al 20/07/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 31783 TECNICHE DI PROGRAMMAZIONE - Ingegneria Informatica e delle Telecomunicazioni - (2019/2020)
    Data e ora appello: 14/09/2020, ore 10:00
    Luogo: Google meet del corso
    Tipo prova: prova orale
    Prenotabile: dal 08/06/2020 al 13/09/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 32378 RETI E PROGRAMMAZIONE DISTRIBUITA - Ingegneria Informatica 32378 RETI E PROGRAMMAZIONE DISTRIBUITA - Ingegneria delle Telecomunicazioni 32378 RETI E PROGRAMMAZIONE DISTRIBUITA - Telecommunications Engineering 90843 Distributed Programming and Networking - Ingegneria Informatica 90843 Distributed Programming and Networking - Telecommunications Engineering - Ingegneria delle Telecomunicazioni 91502 Distributed Programming and Networking - Ingegneria Informatica - Medical Image Analysis and Applications (MAIA) 91502 Distributed Programming and Networking - Ingegneria Informatica - (2019/2020)
    Data e ora appello: 15/09/2020, ore 10:00
    Luogo: studio
    Tipo prova: prova orale
    Prenotabile: dal 07/04/2020 al 14/09/2020 (prenota l'appello)
  • Denominazione insegnamento: 32279 INGEGNERIA DEL SOFTWARE - Ingegneria Informatica 32279 INGEGNERIA DEL SOFTWARE NESSUNA CANALIZZAZIONE - Ingegneria Informatica 32279 INGEGNERIA DEL SOFTWARE - Ingegneria Informatica - Robotica Industriale 32279 INGEGNERIA DEL SOFTWARE - Ingegneria Informatica - Robotica industriale - (2019/2020)
    Data e ora appello: 15/09/2020, ore 10:00
    Luogo: studio
    Tipo prova: prova orale
    Prenotabile: dal 07/04/2020 al 14/09/2020 (prenota l'appello)

EDUCATION
In 2003 he received a Ph.D Degree in Computer Science and Telecommunication from University of Salerno, Italy.
In 1999 he received a Master degree with honors in Computer Science in 1999 from University of Sannio, Italy.

CURRENT POSITION
In 2004 he joined the Department of Electrical and Information Engineering (DIEI), where is now a Researcher in Computer Science at University of Cassino and Southern Lazio.

SUPERVISION OF GRADUATE STUDENTS
1999-2003 Supervision of about 15 master students, Faculty of Electronic Engineering
2003-2015 Supervision of about 100 master students, Faculty of Information and Telecommunication Engineering

TEACHING ACTIVITY
From 2010 to date: Lecturer, course of Software Engineering, Distributed Programming, University of Cassino and Southern Lazio.
From 2003/ to 2010: Lecturer, course of Fundamentals of Computer Programming, Computer Networks, Operating Systems, Web programming, University of Cassino and Southern Lazio.

MEMBERSHIPS OF SCIENTIFIC SOCIETY
Member of the International Association for Pattern Recognition (IAPR).
Member of the IEEE.

MAJOR COLLABORATIONS
Ing. Fabrizio Clemente, Italian National Research Council, Rome, Italy
Design of a smart Electrical Impedance Spectroscopy measurement systems
Prof. Paolo Bechi, University of Florence, Florence, Italy
Automatic segmentation of autofluorescence multispectral images
Prof. Pierluigi Rinaldi, University Cattolica del Sacro Cuore (USCS), Rome, Italy
Systems for mammographic screening campaigns based on breast cancer pattern recognition techniques
Dott. Michelangelo Bartolo, University la Sapienza, NEUROMED, Pozzilli, Italy
Systems for data acquisition and processing in neurorehabilitation
Prof. Massimo De Santo, and Prof. Gennaro Percannella, University of Salerno, Salerno, Italy
Intelligent systems for e-learning
Prof. Nicola Femia, University of Salerno, Salerno, Italy
Soft computing for parameter uncertainty in electric circuits

RESEARCH ACTIVITY AND PUBLICATIONS
Mario Molinara received a Msc degree in Computer Science from University of Sannio in 1999 and a Ph.D Degree in “Computer Science and Telecommunication” from University of Salerno in 2003.
In 2004 he joined the Department of Electrical and Information Engineering (DIEI), where is now an Assistant Professor in Computer Science and Artificial Intelligence at University of Cassino and Southern Lazio. He is member of the International Association for Pattern Recognition (Italian Chapter CVPR - "Computer Vision, Pattern Recognition"), has authored over eighty research papers in International Journals and Conference Proceedings and he is a member of IEEE. His current research interests include image analysis and interpretation, classification techniques, statistical learning, biomedical imaging, neural networks, optical character recognition, map and document processing, intelligent measurement systems, smart sensors, IoT applications, time series classification and regression, deep learning techniques.

Articles

2020
An End-to-End Indoor Air Monitoring System Based on Machine Learning and SENSIPLUS Platform. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2987756. ISSN: 21693536. pp 72204-72215, Volume 8, IEEE Access.
Molinara M., Ferdinandi M., Cerro G., Ferrigno L., Massera E.
An IoT-ready solution for automated recognition of water contaminants. DOI: 10.1016/j.patrec.2020.04.019 pp 188-195. In Pattern Recognition Letters”, Volume 135, July 2020, ISSN: 0167-8655.
Bria A., Cerro G., Ferdinandi M., Marrocco C. Molinara M.
A multi-context CNN ensemble for small lesion detection. DOI:10.1016/j.artmed.2019.101749. pp.1-13. In ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE - ISSN:0933-3657 vol. 103
Savelli, B.; Bria, A.; Marrocco, C.; Tortorella, F; Molinara, M.
An end-to-end deep learning system for medieval writer identification. PATTERN RECOGNITION LETTERS, vol. 129, p. 137-143, ISSN: 0167-8655, doi: 10.1016/j.patrec.2019.11.025
Cilia N. D., De Stefano C., Fontanella F., Marrocco C., Molinara M., Scotto Di Freca A.
What is the minimum training data size to reliably identify writers in medieval manuscripts?. PATTERN RECOGNITION LETTERS, vol. 129, p. 198-204, ISSN: 0167-8655, doi: 10.1016/j.patrec.2019.11.030
Cilia N. D., De Stefano C., Fontanella F., Molinara M., Scotto di Freca A.
2019
Betta, Giovanni, Cerro, Gianni, Ferdinandi, Marco, Ferrigno, Luigi, Molinara, Mario (2019). Contaminants detection and classification through a customized IoT-based platform: A case study. IEEE INSTRUMENTATION & MEASUREMENT MAGAZINE, vol. 22, p. 35-44, ISSN: 1094-6969, doi: 10.1109/MIM.2019.8917902
2018
Cerro, G., Ferdinandi, M., Ferrigno, L., Laracca, M., Molinara, M. (2018). Metrological characterization of a novel microsensor platform for activated carbon filters monitoring. IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT, vol. 67, p. 2504-2515, ISSN: 0018-9456, doi: 10.1109/TIM.2018.2843218
2016
BRIA, Alessandro, MARROCCO, Claudio, MOLINARA, Mario, TORTORELLA, Francesco (2016). An effective learning strategy for cascaded object detection. INFORMATION SCIENCES, vol. 340-341, p. 17-26, ISSN: 0020-0255, doi: 10.1016/j.ins.2016.01.021
2011
C. Marrocco, M. Molinara, F. Tortorella (2011). On Linear Combinations of Dichotomizers for Maximizing the Area Under the ROC Curve. IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN AND CYBERNETICS PART B-CYBERNETICS, vol. 41, p. 610-620, ISSN: 1083-4419, doi: 10.1109/TSMCB.2010.2060325
2010
MARROCCO, Claudio, MOLINARA, Mario, D'ELIA, Ciro, TORTORELLA, Francesco (2010). A Computer-Aided Detection System for Clustered Microcalcifications. ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE, vol. 50, p. 23-32, ISSN: 0933-3657, doi: 10.1016/j.artmed.2010.04.007
2008
A. BERNIERI, FERRIGNO L, LARACCA M, MOLINARA M (2008). Crack Shape Reconstruction in Eddy Current Testing using Machine Learning Systems for Regression. IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT, vol. 57, p. 1958-1968, ISSN: 0018-9456, doi: 10.1109/TIM.2008.919011
2006
MARROCCO, Claudio, MOLINARA, Mario, TORTORELLA, Francesco (2006). Exploiting AUC for Optimal Linear Combination of Dichotomizers. PATTERN RECOGNITION LETTERS, vol. 27, p. 900-907, ISSN: 0167-8655, doi: 10.1016/j.patrec.2005.10.014
2005
COLACE F, DE SANTO M, MOLINARA, Mario, PERCANNELLA G, VENTO M. (2005). A Multi-Expert System for Movie Segmentation. THE IPSI BGD TRANSACTIONS ON INTERNET RESEARCH, vol. 1, p. 21-26, ISSN: 1820-4503
2003
M. MOLINARA, F. TORTORELLA, M. VENTO, M. DE SANTO (2003). Automatic Classification of Clustered Microcalcifications by a Multiple Expert System. PATTERN RECOGNITION, vol. 36, p. 1467-1477, ISSN: 0031-3203, doi: 10.1016/S0031-3203(03)00004-9


Conference proceedings
2019
Cilia, Nicole Dalia, De Stefano, Claudio, Fontanella, Francesco, Marrocco, Claudio, Molinara, Mario, Scotto Di Freca, Alessandra (2019). A Two-Step System Based on Deep Transfer Learning for Writer Identification in Medieval Books. In: (a cura di): Mario Vento Gennaro Percannella (Eds.), Computer Analysis of Images and Patterns. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 11679, p. 305-316, Cham:Springer Nature Switzerland, ISBN: 978-3-030-29890-6, ISSN: 0302-9743, doi: 10.1007/978-3-030-29891-3_27
Cilia N. D., De Stefano C., Fontanella F., Molinara M., Scotto Di Freca A. (2019). Using handwriting features to characterize cognitive impairment. In: Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 11752, p. 683-693, Springer Verlag, ISBN: 978-3-030-30644-1, ISSN: 0302-9743, doi: 10.1007/978-3-030-30645-8_62
2018
Fattoruso, Grazia, Agresta, Annalisa, De Vito, Saverio, Buonanno, Antonio, Marrocco, Claudio, Molinara, Mario, Tortorella, Francesco, Di Francia, Girolamo (2018). A Sensor Fusion Method Applied to Networked Rain Gauges for Defining Statistically Based Rainfall Thresholds for Landslide Triggering. In: Leone A.;Forleo A.;Francioso L.;Capone S.;Siciliano P.;Di Natale C.. 19th AISEM National Conference on Sensors and Microsystems, 2017. LECTURE NOTES IN ELECTRICAL ENGINEERING, vol. 457, p. 213-222, Springer-Verlag, ISBN: 978-3-319-66801-7, ISSN: 1876-1119, doi: 10.1007/978-3-319-66802-4_28
2017
Fattoruso, Grazia, Longobardi, Antonia, Pizzuti, Alfredo, Molinara, Mario, Marocco, Claudio, De Vito, Saverio, Tortorella, Francesco, Di Francia, Girolamo (2017). Evaluation and design of a rain gauge network using a statistical optimization method in a severe hydro-geological hazard prone area. In: (a cura di): Ntalianis K., AIP Conference Proceedings. AIP CONFERENCE PROCEEDINGS, vol. 1836, p. 020055-1-020055-6, Melville,:AIP Publishing, ISBN: 978-073541506-5, ISSN: 0094-243X, doi: 10.1063/1.4981995
Fattoruso, Grazia, Agresta, Annalista, De Vito, Saverio, Buonanno, Antonio, Molinara, Mario, Marocco, Claudio, Tortorella, Francesco, Di Francia, Girolamo (2017). Online Anomaly Detection on Rain Gauge Networks for Robust Alerting Services to Citizens at Risk from Flooding. In: orruso G.Cuzzocrea A.Apduhan B.O.Rocha A.M.A.C.Taniar D.Misra S.Gervasi O.Torre C.M.Stankova E.Murgante B.. (a cura di): orruso G.Cuzzocrea A.Apduhan B.O.Rocha A.M.A.C.Taniar D.Misra S.Gervasi O.Torre C.M.Stankova E.Murgante B., 17th International Conference on Computational Science and Its Applications, ICCSA 2017. LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE, vol. 10406, p. 427-442, HEIDELBERG:Springer Verlag, ISBN: 978-3-319-62397-9, ISSN: 0302-9743, doi: 10.1007/978-3-319-62398-6_30
Savelli, Benedetta, Marchesi, Agnese, Bria, Alessandro, Marrocco, Claudio, Molinara, Mario, Tortorella, Francesco (2017). Retinal Vessel Segmentation Through Denoising and Mathematical Morphology. In: (a cura di): Battiato S.Gallo G.Stanco F.Schettini R., 19th International Conference on Image Analysis and Processing, ICIAP 2017. LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE, vol. 10485, p. 267-276, HEIDELBERG:Springer Verlag, ISBN: 978-3-319-68547-2, ISSN: 0302-9743, doi: 10.1007/978-3-319-68548-9_25
BRIA, Alessandro, Marrocco, C., Galdran, A., Campilho, A., Marchesi, A., Mordang, J. J., Karssemeijer, N., Molinara, M., Tortorella, F. (2017). Spatial Enhancement by Dehazing for Detection of Microcalcifications with Convolutional Nets. In: Battiato S.Gallo G.Stanco F.Schettini R.. (a cura di): Battiato S.Gallo G.Stanco F.Schettini R., 19th International Conference on Image Analysis and Processing, ICIAP 2017. LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE, vol. 10485, p. 288-298, HEIDELBERG:Springer Verlag, ISBN: 978-3-319-68547-2, ISSN: 0302-9743, doi: 10.1007/978-3-319-68548-9_27
2016
BRIA, Alessandro, MARROCCO, Claudio, Karssemeijer, N., MOLINARA, Mario, TORTORELLA, Francesco (2016). Deep cascade classifiers to detect clusters of microcalcifications. In: Lang K.Tingberg A.Timberg P.. Lecture Notes in Computer Science. vol. 9699, p. 415-422, Springer, ISBN: 978-331941545-1, doi: 10.1007/978-3-319-41546-8_52
BRIA, Alessandro, MARROCCO, Claudio, Mordang, J. J., Karssemeijer, N., MOLINARA, Mario, TORTORELLA, Francesco (2016). LUT-QNE: Look-up-table quantum noise equalization in digital mammograms. In: Lang K.Tingberg A.Timberg P.. Lecture Notes in Computer Science. vol. 9699, p. 27-34, Springer, ISBN: 978-331941545-1, doi: 10.1007/978-3-319-41546-8_4
2013
Mario Molinara, Claudio Marrocco, Francesco Tortorella (2013). A Boosting-Based Approach to Refine the Segmentation of Masses in Mammography. In: a cura di Alfredo Petrosino. Image Analysis and Processing – ICIAP 2013. LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE, vol. 8157, p. 572-580, Berlin:Springer Verlag, ISBN: 9783642411830, ISSN: 0302-9743, doi: 10.1007/978-3-642-41184-7_58
BRIA, Alessandro, MARROCCO, Claudio, MOLINARA, Mario, TORTORELLA, Francesco (2013). Cascaded Rank-Based Classifiers for Detecting Clusters of Microcalcifications. In: a cura di Niels Peek Roque Marín Morales Mor Peleg. Artificial Intelligence in Medicine. LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, vol. 7885, p. 166-170, Berlin, Germany:Springer-Verlag, ISBN: 9783642383250, ISSN: 0302-9743, doi: 10.1007/978-3-642-38326-7_25
2012
BRIA, Alessandro, MARROCCO, Claudio, MOLINARA, Mario, TORTORELLA, Francesco (2012). Detecting Clusters of Microcalcifications with a Cascade-Based Approach. In: a cura di A.D.A. Maidment P.R. Bakic and S. Gavenonis. Breast Imaging. LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE, vol. 7361, p. 111-118, BERLIN:SPRINGER-VERLAG, ISBN: 9783642312700, ISSN: 0302-9743, doi: 10.1007/978-3-642-31271-7_15
2011
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[Ultima modifica: mercoledì 30 novembre 2016]