Modello di rete neurale per lo studio di fenomeni di integrazione visuoacustica in soggetti sani e patologici

L’integrazione multisensoriale è la capacità del sistema nervoso di utilizzare molteplici sorgenti sensoriali. Una tra le più studiate forme di integrazione è quella tra informazioni visive ed acustiche. La capacità di localizzare uno stimolo acustico nello spazio è un processo meno accurato ed affidabile della localizzazione visiva, di conseguenza, un segnale visivo è spesso in grado di “catturare” (ventriloquismo) o di incrementare (enhancement multisensoriale) la performance di localizzazione acustica. Numerose evidenze sperimentali hanno contribuito ad individuare i processi neurali e le aree cerebrali alla base dei fenomeni integrativi; in particolare, un importante contributo viene dallo studio su soggetti con lesioni cerebrali. Tuttavia molti aspetti sui possibili meccanismi coinvolti restano ancora da chiarire. Obiettivo di questa tesi è stato lo sviluppo di un modello matematico di rete neurale per fare luce sui meccanismi alla base dell’interazione visuo-acustica e dei suoi fenomeni di plasticità. In particolare, il modello sviluppato è in grado di riprodurre condizioni che si verificano in-vivo, replicando i fenomeni di ventriloquismo ed enhancement in diversi stati fisiopatologici e interpretandoli in termini di risposte neurali e reciproche interazione tra i neuroni. Oltre ad essere utile a migliorare la comprensione dei meccanismi e dei circuiti neurali coinvolti nell’integrazione multisensoriale, il modello può anche essere utile per simulare scenari nuovi, con la possibilità di effettuare predizioni da testare in successivi esperimenti.

Cambiamento organizzativo e tecnologie it abilitanti: analisi di un caso aziendale nel settore meccanico

L’elaborato proposto analizza le fasi del cambiamento in seguito all’introduzione del modulo per la gestione del magazzino del sistema informativo Business Net all’interno dell’officina meccanica Ghisellini Giuseppe, una piccola azienda operante nel settore dell’artigianato con una competenza maturata negli anni nel settore delle pompe e dei motori idraulici e dei motori marini. In seguito ad un’analisi delle forze resistenti e delle spinte al cambia-mento, viene ricercata la causa delle inefficienze del sistema basandosi sul metodo delle otto fasi proposto da Kotter. Dal momento che l’inefficienza maggiore viene ritrovata nella scarsa circolazione di informazioni, si ritiene necessario una riprogettazione dei processi aziendali, attraverso una mappatura dei processi “as is” e “to be”, in cui viene proposta una soluzione che permette una maggiore circolazione delle informazioni. Tale soluzione proposta è infine valutata economicamente.

Schemi numerici per filtri di diffusione non lineari applicati al denoising di immagini

La tesi tratta alcuni dei principali filtri di diffusione non lineari per il problema di denoising di immagini. In particolare pertendo dalla formulazione del problema come minimizzazione di un funzionale introduce modelli allo stato dell'arte come il filtro Lineare, di Perona Malik, alle Variazioni Totali e per Curvatura; infine un nuovo modello diffusivo sviluppato dal prof.Antonio Marquina è per la prima volta applicato al problema di denoising. Seguono numerosi schemi numerici alle differenze finite per risolverli, che generano procedimenti iterativi espliciti, impliciti e AOS. Verrà analizzato per la prima volta per il problema di denoising uno schema conservativo al prim'ordine e di ordine superiore, dopo evere proposto una modifica per rendere idoneo la funzione diffusività. Infine vi è un ampio capitolo con considerazioni numeriche e visive sui risultati sperimentali ottenuti.

Il modello ad attori per la programmazione concorrente: il linguaggio AXUM su .NET come caso di studio.

La tesi si propone, dopo una panoramica generale sullo stato dell'arte in termini di software e concorrenza, l'obiettivo di studiare il modello ad attori ed analizzarne alcune significative implementazioni. Scelta quindi una specifica implementazione come caso di studio, in particolare il linguaggio AXUM in ambiente .NET, si entrerà nel dettaglio di tale linguaggio, analizzandone tutti gli aspetti e valutandone le potenzialità. Infine, sarà affrontata una breve ma significativa analisi critica sul linguaggio scelto.

Studio e sviluppo di algoritmi di elaborazione di immagini da TC per analisi perfusionali

La Tomografia Computerizzata (TC) perfusionale rappresenta attualmente una importante tecnica di imaging radiologico in grado di fornire indicatori funzionali di natura emodinamica relativi alla vascolarizzazione dei tessuti investigati. Le moderne macchine TC consentono di effettuare analisi funzionali ad una elevata risoluzione spaziale e temporale, provvedendo ad una caratterizzazione più accurata di zone di interesse clinico attraverso l’analisi dinamica della concentrazione di un mezzo di contrasto, con dosi contenute per il paziente. Tale tecnica permette potenzialmente di effettuare una valutazione precoce dell’efficacia di trattamenti antitumorali, prima ancora che vengano osservate variazioni morfologiche delle masse tumorali, con evidenti benefici prognostici. I principali problemi aperti in questo campo riguardano la standardizzazione dei protocolli di acquisizione e di elaborazione delle sequenze perfusionali, al fine di una validazione accurata e consistente degli indicatori funzionali nella pratica clinica. Differenti modelli matematici sono proposti in letteratura al fine di determinare parametri di interesse funzionale a partire dall’analisi del profilo dinamico del mezzo di contrasto in differenti tessuti. Questa tesi si propone di studiare, attraverso l’analisi e l’elaborazione di sequenze di immagini derivanti da TC assiale perfusionale, due importanti modelli matematici di stima della perfusione. In particolare, vengono presentati ed analizzati il modello del massimo gradiente ed il modello deconvoluzionale, evidenziandone tramite opportune simulazioni le particolarità e le criticità con riferimento agli artefatti più importanti che influenzano il protocollo perfusionale. Inoltre, i risultati ottenuti dall’analisi di casi reali riguardanti esami perfusionali epatici e polmonari sono discussi al fine di valutare la consistenza delle misure quantitative ottenute tramite i due metodi con le considerazioni di natura clinica proposte dal radiologo.

On the Design of a Boolean-network Robot Swarm: Collective Recognition of Ground Patterns.

Uno dei principali ambiti di ricerca dell’intelligenza artificiale concerne la realizzazione di agenti (in particolare, robot) in grado di aiutare o sostituire l’uomo nell’esecuzione di determinate attività. A tal fine, è possibile procedere seguendo due diversi metodi di progettazione: la progettazione manuale e la progettazione automatica. Quest’ultima può essere preferita alla prima nei contesti in cui occorra tenere in considerazione requisiti quali flessibilità e adattamento, spesso essenziali per lo svolgimento di compiti non banali in contesti reali. La progettazione automatica prende in considerazione un modello col quale rappresentare il comportamento dell’agente e una tecnica di ricerca (oppure di apprendimento) che iterativamente modifica il modello al fine di renderlo il più adatto possibile al compito in esame. In questo lavoro, il modello utilizzato per la rappresentazione del comportamento del robot è una rete booleana (Boolean network o Kauffman network). La scelta di tale modello deriva dal fatto che possiede una semplice struttura che rende agevolmente studiabili le dinamiche tuttavia complesse che si manifestano al suo interno. Inoltre, la letteratura recente mostra che i modelli a rete, quali ad esempio le reti neuronali artificiali, si sono dimostrati efficaci nella programmazione di robot. La metodologia per l’evoluzione di tale modello riguarda l’uso di tecniche di ricerca meta-euristiche in grado di trovare buone soluzioni in tempi contenuti, nonostante i grandi spazi di ricerca. Lavori precedenti hanno gia dimostrato l’applicabilità e investigato la metodologia su un singolo robot. Lo scopo di questo lavoro è quello di fornire prova di principio relativa a un insieme di robot, aprendo nuove strade per la progettazione in swarm robotics. In questo scenario, semplici agenti autonomi, interagendo fra loro, portano all’emergere di un comportamento coordinato adempiendo a task impossibili per la singola unità. Questo lavoro fornisce utili ed interessanti opportunità anche per lo studio delle interazioni fra reti booleane. Infatti, ogni robot è controllato da una rete booleana che determina l’output in funzione della propria configurazione interna ma anche dagli input ricevuti dai robot vicini. In questo lavoro definiamo un task in cui lo swarm deve discriminare due diversi pattern sul pavimento dell’arena utilizzando solo informazioni scambiate localmente. Dopo una prima serie di esperimenti preliminari che hanno permesso di identificare i parametri e il migliore algoritmo di ricerca, abbiamo semplificato l’istanza del problema per meglio investigare i criteri che possono influire sulle prestazioni. E’ stata così identificata una particolare combinazione di informazione che, scambiata localmente fra robot, porta al miglioramento delle prestazioni. L’ipotesi è stata confermata applicando successivamente questo risultato ad un’istanza più difficile del problema. Il lavoro si conclude suggerendo nuovi strumenti per lo studio dei fenomeni emergenti in contesti in cui le reti booleane interagiscono fra loro.