Biografia professionale

La dott.ssa Paola Feraco è ricercatrice nel settore scientifico disciplinare MED/22b (Neuroradiologia). Ha conseguito presso l’Università degli studi di Bologna la laurea in Medicina e Chirurgia nel 2005, il diploma di specializzazione medica in Radiodiagnostica nel 2009, ed il Dottorato di Ricerca in Oncologia, Ematologia e Patologia nel 2022. Dopo la specializzazione, per circa 3 anni ha lavorato presso istituti di ricerca Nazionali (CNR e Università di Genova) nell’ambito di progetti di ricerca focalizzati allo studio di malattie degenerative ed infiammatorie del sistema nervoso centrale. Dal 2012 presta attività assistenziale come dirigente medico neuroradiologo presso l’Ospedale danta Chiara di Trento, e durante tale parieodo ha attivato collaborazioni con l’università di Trento promuovendo la fondazione del Laboratorio di Radiomica.

Attività e interessi di ricerca

La dott.ssa Feraco è autore o coautore di oltre 60 pubblicazioni su riviste internazionali. I principali ambiti di ricerca riguardano l’ambito neuroncologico (marcatori di imaging predittivi di mutazioni genetiche tumorali e di risposta al trattamento chemio-ragioterapico), neurodegenerativo (disordini del movimento e demenze), effetti del trattamento radiante sul SNC, intelligenza artificiale in neuroradiologia (Radiomica, radiogenomica), markers di imaging del dolore cronico e studio delle basi neurali nella percezione e regolazione delle emozioni.

Collaborazioni

Società scientifiche
European society of Neuroradiology (ESNR)
European Society of Radiology (ESR)
Associazione italiana di Neuroradiologia (AINR)
Società Italiana di Radiologia Medica (SIRM)
Scienze Neurologiche ospedaliere (SNO)

Principali collaborazioni in corso
Università degli studi di Palermo
Università degli studi di Verona
Cli.A.N. Lab (Unitn)
IRETAS (The Italian Registry of Endovascular Treatment in Acute Stroke)

Pubblicazioni scelte

Imaging of inner ear malformations: a primer for radiologists. Radiol Med. 2021 Oct;126(10):1282-1295. doi: 10.1007/s11547-021-01387-z. Epub 2021 Jul 1.

Conventional MRI-Derived Biomarkers of Adult-Type Diffuse Glioma Molecular Subtypes: A Comprehensive Review.Biomedicines. 2022 Oct 5;10(10):2490. doi: 10.3390/biomedicines10102490.

A Fast and Efficient Semi-Unsupervised Segmentation and Feature-Extraction Methodology for Artificial Intelligence and Radiomics Applications: A Preliminary Study Applied to Glioblastoma.in ELECTRONICS, v. 12, n. 5 (2023). -

Upper limb motor rehabilitation impacts white matter microstructure in multiple sclerosis.Neuroimage. 2014 Apr 15;90:107-16. doi: 10.1016/j.neuroimage.2013.12.025. Epub 2013 Dec 25.

Biomarkers of pituitary macroadenomas aggressive behaviour: a conventional MRI and DWI 3T study. Br J Radiol. 2020 Sep 1;93(1113):20200321. doi: 10.1259/bjr.20200321. Epub 2020 Jul 6.

Structural and functional brain networks of individual differences in trait anger and anger control: An unsupervised machine learning study.Eur J Neurosci. 2022 Jan;55(2):510-527. doi: 10.1111/ejn.15537. Epub 2021 Dec 27.

Magnetic Resonance Imaging Derived Biomarkers of IDH Mutation Status and Overall Survival in Grade III Astrocytomas.Diagnostics (Basel). 2020 Apr 23;10(4):247. doi: 10.3390/diagnostics10040247.

Neurochemical Correlates of Brain Atrophy in Fibromyalgia Syndrome: A Magnetic Resonance Spectroscopy and Cortical Thickness Study.Brain Sci. 2020 Jun 20;10(6):395. doi: 10.3390/brainsci10060395.

Predict Treatment Response by Magnetic Resonance Diffusion Weighted Imaging: A Preliminary Study on 46 Meningiomas Treated with Proton-Therapy.Diagnostics (Basel). 2021 Sep 15;11(9):1684. doi: 10.3390/diagnostics11091684.

A Semi-Unsupervised Segmentation Methodology Based on Texture Recognition for Radiomics: A Preliminary Study on Brain Tumours" in ELECTRONICS, v. 2024, 11, n. 10 (2022), p. 1573.