Alberto Di Napoli

Sono radiologo con formazione verticale in neuroradiologia ed esperienza in ambito ospedaliero e privato. Mi sono specializzato nel 2019 occupandomi anche di ricerca sia durante la specializzazione sia dopo producendo numerosi articoli pubblicati in riviste scientifiche. Ho avuto esperienze lavorative all'estero durante la mia specializzazione (Londra, Lugano, New York). Per la specializzazione in neuroradiologia ho conseguito nel 2021 l'EDiNR (European Diploma in NeuroRadiology), il massimo attestato europeo per il riconoscimento di questa disciplina. Mi occupo di patologie quali demenza, patologie autoimmuni e tumori.

• 2025: dottorato in plasticità neurosensoriale (ottimo con lode) - Sapienza Università di Roma.Tesi “pCASL cbf analysis in Alzheimer’s disease spectrum patients: a prospective MRI study”
• 2019: specializzazione in radiodiagnostica (70/70 cum laude). Tesi “Studio con Arterial Spin Labeling in pazienti con stenosi carotidea. Miglior predizione di sintomi recenti con arterial transit artifact rispetto a grado di stenosi e morfologia di placca”. Relatore: prof. Alessandro Bozzao
• 2015-2019: specializzazione in radiodiagnostica Sapienza Università di Roma. Con tirocinii svolti presso: INMI Lazzaro Spallanzani IRCCS (Roma); Ospedale Regina Elena IFO IRCCS (Roma); Hospital for Neurology and Neurosurgery (Londra); Mount Sinai Hospital (New York); Ospedale Civico Cantonale (Lugano)2014: Laura in Medicina e Chirurgia (110/110 cum laude). Tesi: “L’angio-TC nel paziente con ischemia in fase acuta (entro 4,5 ore). Reperti neuroradiologici e loro correlato con l’outcome clinico dopo terapia fibrinolitica”
• 2008-2014: Corso di Laurea Magistrale in Medicina e Chirurgia, Sapienza Università di Roma. Tesi svolta all’estero presso Hospital for Neurology and Neurosurgery (Londra).

• Dal 01/03/2024 – attuale radiologo libero professionista presso Santagostino
• Dal 01/06/2024 – attuale radiologo libero professionista presso Bios San Giovanni
• Dal 08/02/2020 – attuale radiologo libero professionista presso Bios SPA
• Dal 01/11/2021 al 31/01/2025 collaboratore di ricerca presso IRCCS Fondazione Santa Lucia
• Dal 01/11/2021 al 28/01/2025 dottorando in Plasticità Neurosensoriale presso NESMOS - Sapienza Università di Roma (XVII ciclo)Dal 01/11/2019 – 31/12/2024 radiologo libero professionista presso Bios Bracciano Srl
• Dal 01/02/2022 al 06/03/2024 Neuroradiologo per progetti Sapienza ERC-StG HANDmade e ATENA c/o IRCCS Fondazione Santa LuciaDal 25/03/2020 al 07/05/2022 dirigente medico radiologo presso UOC Radiologia – Ospedale dei Castelli ASL Roma 6

Gut-brain axis and neuroplasticity in health and disease: a systematic review. Rad Med 2024 Dec; 130(1394–401). 3D CT-Inclusive Deep-Learning Model to Predict Mortality, ICU Admittance, and Intubation in COVID-19 Patients. J Digit Imaging 2023 Apr;36(2):603-616. Diffusion Weighted Imaging in Neuro-Oncology: Diagnosis, Post-Treatment Changes, and Advanced Sequences-An Updated Review. Cancers 2023; 15(3), 618. Synthetic Post-Contrast Imaging through Artificial Intelligence: Clinical Applications of Virtual and Augmented Contrast Media. Pharmaceutics 2022; 14(11):2378 Single brain metastasis versus glioblastoma multiforme: a VOI-based multiparametric analysis for differential diagnosis. Radiol Med 2022 127(5):490-497 Understanding Language Reorganization With Neuroimaging: How Language Adapts to Different Focal Lesions and Insights Into Clinical Applications. Front Hum Neurosci 2022 16:747215 Cerebral Venous Thrombosis: A Challenging Diagnosis; A New Nonenhanced Computed Tomography Standardized Semi-Quantitative Method. Tomography 2022 8:1–9. AI and High-Grade Glioma for Diagnosis and Outcome Prediction: Do All Machine Learning Models Perform Equally Well? Front Oncol 2021 11:6014225 COVID Mortality Prediction with Machine Learning Methods: A Systematic Review and Critical Appraisal. J Pers Med. 2021 Sep 7;11(9):893. Glioblastoma radiomics to predict survival: Diffusion characteristics of surrounding nonenhancing tissue to select patients for extensive resection. J Neuroimaging. 2021 Nov;31(6):1192-1200. Deep Learning Can Differentiate IDH- Mutant from IDH-Wild GBM. J Pers Med. 2021 11:290. https:// doi.org/10.3390/ jpm11040290 Arterial Spin Labeling MRI in Carotid Stenosis: Arterial Transit Artifacts May Predict Symptoms. Radiology. 2020 Dec;297(3)652:660. E altre...