Arianna Mencattini
Docente
Arianna Mencattini si laurea con lode in Ingegneria Elettronica presso l’Università of Roma Tor Vergata nel 2000 e riceve il titolo di Dottore di Ricerca in Telecomunicazioni e Microelettronica con una tesi dal titolo Fuzzy logic systems for modelling nel 2004. Nel 2001 vince il premio Giovani Ricercatori e nel 2005 ha una borsa di studio all’interno del Sesto Programma Quadro della Comunità Europea presso l’Università di Tor Vergata. Dal 2006 è Assistant Professor presso il Dipartimento di Ingegneria Elettronica dell’Università di Tor Vergata. Dal 2022 è Professore Associato in Misure Elettriche ed Elettroniche presso l’Università di Tor Vergata. Dal 2006 è docente di Elaborazione di Immagini per le lauree Magistrali in Ingegneria Elettronica ed Ingegneria Medica e del corso di Measurement Systems for Mechatronics, Laurea Magistrale in Mechatronics Engineering. E’ membro del Gruppo di Misure Elettriche ed Elettroniche, della Società Italiana sugli Organi su Chip, del Bioinspired Electronic Engineering (BEE) group, https://web.bee.uniroma2.it/, e responsabile per la parte di Image Analysis dell’IC-LOC, Interdisciplinary Center of Advanced Study of Organ-on-Chip and Lab-on-Chip Application (IC-LOC), diretto dal Prof. Eugenio Martinelli e dal Prof. Davide Della Morte Camosci, Università di Roma Tor Vergata, https://icloc.uniroma2.it/.
Nel 2014, è stata PI del progetto PainTCare, Personal pAIn assessemeNT by an enhanCed multimodAl architecture,an Uncovering Excellence project, finanziato dall’Università di Roma Tor Vergata. Nel 2016 è Team Member nel progetto Horizon 2020 European Call for proposals: H2020-ICT-2016-2017 (H2020-ICT-2016-1), Proposal: 732541 —PhasmaFOOD – PhasmaFOOD: Portable photonic miniaturized smart system for on-the-spot food quality sensing. Nel 2018 è Task Leader del progetto della Regione Lazio C3P0 for the automatic pain assessment in post-surgical patients. Nel 2021, è WP leader nel progetto della Regione Lazio PERSEO: Gruppi di Ricerca 2020, multidisciplinary Platform for nEuRodegenerative diSeases drug tEsting On-chip (PERSEO). Nel 2022 è WP leader del progetto PRIN SELENE: Sarcopenia-on-chip: an integrated platform based on chemical sensors, microfluidic devices, and machine learning algorithms for the development and testing of personalized treatment for sarcopenia disease, durata 24 mesi. Nel 2023 è anche membro del progetto DARE: Digital Lifelong Prevention (PNRR) della durata di 48 mesi.
Ha pubblicato più di 130 articoli scientifici, 77 articoli su rivista e 57 fra conferenze e monografie, con più di 1700 citazioni e h-index 22 (Fonte SCOPUS). I suoi principali interessi di ricerca sono nell’ambito dell’analisi di segnali, immagini e video.