Il research paper “Comparison of Data Compression Methods for Implanted Real-Time Peripheral Nervous System”, scritto da Antonio Coviello, Anna Bersani, Fabiana Del Bono, Paolo Motto Ros, Danilo Demarchi, Umberto Spagnolini e Maurizio Magarini, è stato premiato come Best Poster alla 2023 IEEE International Conference on Metrology for Extended Reality, Artificial Intelligence and Neural Engineering (MetroXRAINE 2023), tenutasi a Milano dal 25 al 27 ottobre 2023.

Il paper si concentra sulla compressione in tempo reale di segnali elettro neurografici (ENG) misurati da un sensore posto intorno a un nervo del sistema periferico. Il segnale ENG misurato viene inviato dal sensore impiantato a un computer esterno per effettuare una classificazione. L’obiettivo della classificazione è estrarre l’informazione relativa allo stimolo motorio/sensoriale che sarebbe stato generato dal segnale stesso una volta arrivato a destinazione. Il metodo di compressione proposto nel lavoro premiato come Best Poster ha il pregio di ottenere una riduzione della velocità di trasmissione in bit al secondo senza compromettere l’accuratezza della classificazione, riducendo così l’impatto sul consumo energetico.

Il premio rappresenta un importante riconoscimento del lavoro che il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria sta svolgendo per lo sviluppo di un'interfaccia nervosa periferica completamente impiantabile nell’ambito della collaborazione in corso tra il Politecnico di Milano e il Politecnico di Torino, iniziata grazie all’Alta Scuola Politecnica.