AIRMM Travel Grant 2026

Le borse AIRMM ‘Travel Grant’ forniscono sostegno finanziario ai giovani ricercatori per realizzare progetti di ricerca correlati alla risonanza magnetica presso altri laboratori, favorendo la collaborazione e rafforzando le reti esistenti.

VINCITRICI TRAVEL GRANT 2026

 

I progetti sono stati valutati sulla base di:

  • qualità scientifica
  • fattibilità del progetto
  • integrazione tra istituto di origine e centro ospitante

Nadia Milanesi

  • Ricercatrice presso Humanitas Research Hospital / CNR Istituto di Neuroscienze.
  • Progetto Algòs: plasticità dei circuiti cerebrali del dolore dopo radiochirurgia stereotassica con Gamma Knife
  • Obiettivo Studiare la riorganizzazione funzionale dei circuiti cerebrali del dolore nei pazienti con dolore neuropatico cronico trattati con Gamma Knife thalamotomy.
  • Metodologia fMRI resting state e task, diffusion MRI, analisi di connettività funzionale e dinamica, integrazione con dati clinici e neuropsicologici
  • Collaborazione Visiting period presso: Institute of Advanced Biomedical Technologies (ITAB) Università di Chieti – laboratorio del Prof. Richard Wise.

Irene Bellin

  • PhD student in Neuroscience – Università di Padova, con esperienza in connectomics e linguaggio. Attualmente visiting researcher al Donders Institute (Radboud University).
  • Progetto Directional connectivity of the language network
  • Obiettivo Creare una mappa direzionale del network linguistico umano utilizzando MRI multimodale.
  • Metodologia Dataset: Human Connectome Project (~1000 soggetti)
  • Collaborazione Medical Image Processing Lab – EPFL (Ginevra)
    Prof. Dimitri Van De Ville.

Marina Di Stefano

  • PhD student in Biomedical Imaging – University Medical Center Utrecht con background in ingegneria biomedica e diffusion MRI. Research assistant presso IRCCS Eugenio Medea.
  • Progetto Pipeline per la ricostruzione affidabile dei tratti di sostanza bianca nel cervello fetale
  • Obiettivo Sviluppare una pipeline open-source per tractography fetale basata su diffusion MRI.
  • Metodologia spherical deconvolution, modelling multi-compartimentale, correzione artefatti da movimento, integrazione dataset di ricerca e clinici. Dataset: Developing Human Connectome ProjectYouTH Cohort (dataset clinico)
  • Collaborazione UMC Utrecht – diffusion MRI methods group