Linguaggio e numero: traiettorie evolutive e relazioni tra competenze in bambini con sviluppo tipico e a rischio

Linguaggio e numero rappresentano due aspetti centrali nella storia del genere umano, dal momento che competenze precoci sono già descritte a partire dalla preistoria, accompagnano l’uomo durante la sua esistenza e non sono condivise pienamente da altre specie. I neonati mostrano già delle predisposizioni per gli stimoli linguistici e numerici, queste abilità si sviluppano precocemente nei primi anni di vita e accompagnano il bambino durante l’iter scolastico e l’adulto nella vita di tutti i giorni. Linguaggio e numero condividono, quindi, molte caratteristiche e lo studio di tali competenze e delle loro relazioni aggiunge importanti riflessioni alle teorie dello sviluppo. Inoltre lo studio di questi aspetti in popolazioni con sviluppo tipico, atipico e a rischio permette una migliore comprensione della complessità dinamica dello sviluppo all’interno di una prospettiva neurocostruttivista interessata ai processi sottostanti e non agli esiti finali. La tesi analizza la letteratura sulle competenze linguistiche (orali: cap. 1; scritte: cap. 2; relazioni: cap. 3), numeriche (sistema numerico approssimativo: cap. 4; sistema numerico esatto: cap. 5; relazioni: cap. 6) e sulle loro relazioni (cap. 7), descrivendo le ricerche che si sono occupate delle popolazioni con sviluppo tipico, atipico e a rischio. In ogni singolo capitolo sono confrontate le competenze linguistiche e numeriche e le loro reciproche relazioni in bambini con sviluppo tipico (nati a termine) e bambini nati pretermine sani, caratterizzati da un’elevata immaturità neonatale. I dati sono stati raccolti alla fine della scuola dell’infanzia e dopo due anni di scolarizzazione per comprendere le traiettorie evolutive in due momenti rilevanti di transizione. I risultati emersi hanno aggiunto nuove considerazioni interessanti per i bambini con sviluppo tipico, soprattutto rispetto alle relazioni tra linguaggio e numero che rappresentano un campo non ancora esplorato. I dati emersi con i nati pretermine hanno mostrato che questi bambini non presentano un ritardo cognitivo generalizzato, ma difficoltà specifiche e relazioni diverse da quelle descritte nello sviluppo tipico, indicando la presenza di una traiettoria che possiamo definire atipica. I risultati ottenuti aggiungono importanti considerazioni teoriche rispetto alle relazioni tra competenze innate ed apprese e tra fasi di acquisizione e di consolidamento delle abilità. Al tempo stesso emergono importanti indicazioni cliniche per la programmazione di interventi specifici per il recupero delle competenze maggiormente compromesse nei nati pretermine.

A new snowfall detection algorithm for high latitude regions based on a combination of active and passive sensors

Precipitation retrieval over high latitudes, particularly snowfall retrieval over ice and snow, using satellite-based passive microwave spectrometers, is currently an unsolved problem. The challenge results from the large variability of microwave emissivity spectra for snow and ice surfaces, which can mimic, to some degree, the spectral characteristics of snowfall. This work focuses on the investigation of a new snowfall detection algorithm specific for high latitude regions, based on a combination of active and passive sensors able to discriminate between snowing and non snowing areas. The space-borne Cloud Profiling Radar (on CloudSat), the Advanced Microwave Sensor units A and B (on NOAA-16) and the infrared spectrometer MODIS (on AQUA) have been co-located for 365 days, from October 1st 2006 to September 30th, 2007. CloudSat products have been used as truth to calibrate and validate all the proposed algorithms. The methodological approach followed can be summarised into two different steps. In a first step, an empirical search for a threshold, aimed at discriminating the case of no snow, was performed, following Kongoli et al. [2003]. This single-channel approach has not produced appropriate results, a more statistically sound approach was attempted. Two different techniques, which allow to compute the probability above and below a Brightness Temperature (BT) threshold, have been used on the available data. The first technique is based upon a Logistic Distribution to represent the probability of Snow given the predictors. The second technique, defined Bayesian Multivariate Binary Predictor (BMBP), is a fully Bayesian technique not requiring any hypothesis on the shape of the probabilistic model (such as for instance the Logistic), which only requires the estimation of the BT thresholds. The results obtained show that both methods proposed are able to discriminate snowing and non snowing condition over the Polar regions with a probability of correct detection larger than 0.5, highlighting the importance of a multispectral approach.

Preliminary studies for the establishment of a tsunami early detection algorithm to be used in the frame of a Tsunami Warning System

This thesis presents and discusses TEDA, an algorithm for the automatic detection in real-time of tsunamis and large amplitude waves on sea level records. TEDA has been developed in the frame of the Tsunami Research Team of the University of Bologna for coastal tide gauges and it has been calibrated and tested for the tide gauge station of Adak Island, in Alaska. A preliminary study to apply TEDA to offshore buoys in the Pacific Ocean is also presented.

Sviluppo cognitivo, motorio e comunicativo-linguistico: traiettorie evolutive nei primi 18 mesi di vita in bambini nati pretermine e a termine

Nella presente ricerca si ipotizza che la nascita pretemine con elevata immaturità, in assenza di danni neurologici permanenti, comporti un differente sviluppo neuro-evolutivo e diverse traiettorie nei primi 18 mesi di vita con una più alta frequenza di ritardi rispetto ai bambini nati a termine. Metodo. E’ stato esaminato lo sviluppo psicomotorio di 17 bambini pretermine con età gestazionale estremamente bassa (ELGA) e di 51 bambini pretermine con età gestazionale molto bassa (VLGA, 29-31) confrontati con 11 bambini nati a termine (FT), comparabili per caratteristiche socio-culturali, mediante le Scale Griffiths a 3, 6, 9, 12 e 18 mesi di vita (età corretta per ELGA e VLGA). E’ stato inoltre esaminato lo sviluppo cognitivo, motorio e linguistico dei 17 pretermine ELGA e degli 11 bambini FT mediante le Scale Bayely-III a 12 e 18 mesi di vita. Infine per la valutazione delle competenze comunicative-linguistiche, è stato somministrato il questionario “Primo Vocabolario del Bambino” -PVB somministrato ai genitori dei bambini ELGA e FT dagli 8 ai 18 mesi. Risultati. L’analisi multilivello ha mostrato che i nati ELGA e VLGA hanno traiettorie evolutive differenti rispetto ai nati FT nello sviluppo psicomotorio e in quello comunicativo-linguistico con punteggi significativamente più bassi e con una percentuale più elevata di ritardi lievi e moderati che si evidenziano già a partire dal primo anno di vita e aumentano tra i 12 e i 18 mesi. Conclusioni. La nascita pretermine con elevata immaturità comporta un rischio per lo sviluppo delle funzioni di base nei primi 18 mesi di vita anche in assenza di danno neurologico. Le ripetute valutazioni e l’uso di strumenti diretti e indiretti hanno permesso di effettuare un’accurata valutazione delle specifiche competenze esaminate. Questi risultati dimostrano l’importanza di condurre follow-up continuativi per monitorare lo sviluppo delle funzioni di base, individuare precocemente i bambini con ritardo e avviare interventi abilitativi precoci.

Analisi molecolare delle fasi evolutive della micosi fungoide

Lo scopo del progetto triennale del dottorato di ricerca è lo studio delle alterazioni genetiche in un gruppo di pazienti affetti da micosi fungoide ed un gruppo di pazienti affetti da sindrome di Sezary. Dalle biopsie cutanee è stato estratto il DNA e analizzato, comparandolo con DNA sano di riferimento, utilizzando la tecnica array-CGH, allo scopo di identificare la presenza di geni potenzialmente implicati nel processo di oncogenesi. Questa analisi è stata eseguita, per ogni paziente, su biopsie effettuate ad una fase iniziale di malattia e ad una fase di progressione della stessa. Sugli stessi pazienti è stata inoltre eseguita un’analisi miRNA. Si ipotizza che il profilo d’espressione dei miRNA possa infatti dare informazioni utili per predire lo stato di malattia, il decorso clinico, la progressione tumorale e la riposta terapeutica. Questo lavoro è stato poi eseguito su biopsie effettuate in pazienti affetti da sindrome di Sezary che, quando non insorge primitivamente come tale, si può considerare una fase evolutiva della micosi fungoide. La valutazione delle alterazioni genetiche, ed in particolare la correlazione esistente tra duplicazione e delezione genetica e sovra/sottoespressione genetica, è stata possibile attraverso l’interpretazione e la comparazione dei dati ottenuti attraverso le tecniche array-CGH e miRNA. Sono stati comparati i risultati ottenuti per valutare quali fossero le alterazioni cromosomiche riscontrate nei diversi stadi di malattia. L’applicazione dell’array-CGH e della metodica di analisi mi-RNA si sono rivelate molto utili per l’identificazione delle diverse aberrazioni cromosomiche presenti nel genoma dei pazienti affetti da micosi fungoide e sindrome di Sezary, per valutare la prognosi del paziente e per cercare di migliorare o trovare nuove linee terapeutiche per il trattamento delle due patologie. Lo studio di questi profili può rappresentare quindi uno strumento di grande importanza nella classificazione e nella diagnosi dei tumori.

Coordination and Control of Autonomous Mobile Robots Swarms by using Particle Swarm Optimization Algorithm and Consensus Theory

This thesis presents some different techniques designed to drive a swarm of robots in an a-priori unknown environment in order to move the group from a starting area to a final one avoiding obstacles. The presented techniques are based on two different theories used alone or in combination: Swarm Intelligence (SI) and Graph Theory. Both theories are based on the study of interactions between different entities (also called agents or units) in Multi- Agent Systems (MAS). The first one belongs to the Artificial Intelligence context and the second one to the Distributed Systems context. These theories, each one from its own point of view, exploit the emergent behaviour that comes from the interactive work of the entities, in order to achieve a common goal. The features of flexibility and adaptability of the swarm have been exploited with the aim to overcome and to minimize difficulties and problems that can affect one or more units of the group, having minimal impact to the whole group and to the common main target. Another aim of this work is to show the importance of the information shared between the units of the group, such as the communication topology, because it helps to maintain the environmental information, detected by each single agent, updated among the swarm. Swarm Intelligence has been applied to the presented technique, through the Particle Swarm Optimization algorithm (PSO), taking advantage of its features as a navigation system. The Graph Theory has been applied by exploiting Consensus and the application of the agreement protocol with the aim to maintain the units in a desired and controlled formation. This approach has been followed in order to conserve the power of PSO and to control part of its random behaviour with a distributed control algorithm like Consensus.