Scripting automation e modelli bayesiani: Applicazioni cliniche in radioterapia e sviluppo di tecniche innovative per adaptive radiation therapy

La presente ricerca consiste nel validare ed automatizzare metodiche di Adaptive Radiation Therapy (ART), che hanno come obiettivo la personalizzazione continua del piano di trattamento radioterapico in base alle variazioni anatomiche e dosimetriche del paziente. Tali variazioni (casuali e/o sistematiche) sono identificabili mediante l’utilizzo dell’imaging diagnostico. Il lavoro svolto presso la struttura di Fisica Medica dell’Azienda Ospedaliera Universitaria del Policlinico di Modena, si inserisce in un progetto del Ministero della Salute del bando Giovani Ricercatori dal titolo: “Dose warping methods for IGRT and ADAPTIVERT: dose accumulation based on organ motion and anatomical variations of the patients during radiation therapy treatments”. Questa metodica si sta affermando sempre più come nuova opportunità di trattamento e, per tale motivo, nasce l’esigenza di studiare e automatizzare processi realizzabili nella pratica clinica, con un utilizzo limitato di risorse. Si sono sviluppati script che hanno permesso l’automazione delle operazioni di Adaptive e deformazioni, raccogliendo i dati di 51 pazienti sottoposti a terapia mediante Tomotherapy. L’analisi delle co-registrazioni deformabili delle strutture e delle dosi distribuite, ha evidenziato criticità del software che hanno reso necessario lo sviluppo di sistemi di controllo dei risultati, per facilitare l’utente nella revisione quotidiana dei casi clinici. La letteratura riporta un numero piuttosto limitato di esperienze sulla validazione e utilizzo su larga scala di questi tools, per tale motivo, si è condotto un esame approfondito della qualità degli algoritmi elastici e la valutazione clinica in collaborazione di fisici medici e medici radioterapisti. Sono inoltre stati sviluppati principi di strutturazione di reti Bayesiane, che consentono di predirre la qualità delle deformazioni in diversi ambiti clinici (H&N, Prostata, Polmoni) e coordinare il lavoro quotidiano dei professionisti, identificando i pazienti, per i quali sono apprezzabili variazioni morfo-dosimetriche significative. Da notare come tale attività venga sviluppata automaticamente durante le ore notturne, sfruttando l’automation come strumento avanzato e indipendente dall’operatore. Infine, il forte sviluppo, negli ultimi anni della biomeccanica applicata al movimento degli organi (dimostrato dalla numerosa letteratura al riguardo), ha avuto come effetto lo sviluppo, la valutazione e l’introduzione di algoritmi di deformazione efficaci. In questa direzione, nel presente lavoro, si sono analizzate quantitivamente le variazioni e gli spostamenti delle parotidi, rispetto all’inizio del trattamento, gettando le basi per una proficua linea di ricerca in ambito radioterapico.

Studio ed implementazione di algoritmi di stereo vision in ambito mobile: l'applicazione "SuperStereo"

L'analisi di un'immagine con strumenti automatici si è sviluppata in quella che oggi viene chiamata "computer vision", la materia di studio proveniente dal mondo informatico che si occupa, letteralmente, di "vedere oltre", di estrarre da una figura una serie di aspetti strutturali, sotto forma di dati numerici. Tra le tante aree di ricerca che ne derivano, una in particolare è dedicata alla comprensione di un dettaglio estremamente interessante, che si presta ad applicazioni di molteplici tipologie: la profondità. L'idea di poter recuperare ciò che, apparentemente, si era perso fermando una scena ed imprimendone l'istante in un piano a due dimensioni poteva sembrare, fino a non troppi anni fa, qualcosa di impossibile. Grazie alla cosiddetta "visione stereo", invece, oggi possiamo godere della "terza dimensione" in diversi ambiti, legati ad attività professionali piuttosto che di svago. Inoltre, si presta ad utilizzi ancora più interessanti quando gli strumenti possono vantare caratteristiche tecniche accessibili, come dimensioni ridotte e facilità d'uso. Proprio quest'ultimo aspetto ha catturato l'attenzione di un gruppo di lavoro, dal quale è nata l'idea di sviluppare una soluzione, chiamata "SuperStereo", capace di permettere la stereo vision usando uno strumento estremamente diffuso nel mercato tecnologico globale: uno smartphone e, più in generale, qualsiasi dispositivo mobile appartenente a questa categoria.

Analisi di algoritmi per il rilevamento delle differenze fra documenti XML e integrazione con gli editor

Il successo di XML ha rinnovato l'interesse per il controllo delle modifiche sugli alberi e i dati semi-strutturati. Le necessità principali sono gestire le revisioni dei documenti, interrogare e monitorare i cambiamenti e scambiare efficientemente i documenti e i loro aggiornamenti. I cambiamenti che si verificano tra due versioni di un documento sono sconosciuti al sistema. Quindi, un algoritmo di diffing viene utilizzato per costruire un delta che rappresenta i cambiamenti. Sono stati proposti vari algoritmi di diffing. Alcuni considerano la struttura ad albero dei documenti XML, mentre altri non lo fanno. Inoltre, alcuni algoritmi possono trovare una sequenza più "sintetica" delle modifiche. Questo migliora la qualità del monitoraggio e l'interrogazione delle modifiche. Esistono altri approcci sviluppati per monitorare i cambiamenti sui documenti XML, differenti dagli algoritmi di diffing, ma che comunque ottengono risultati quasi identici ed offrono un'interrogazione delle modifiche più agevole per gli utenti umani. Esistono infatti programmi di editing con strumenti di change tracking, che permettono a più autori di modificare diverse versioni dei documenti contemporaneamente e registrando in tempo reale tutti i cambiamenti da loro apportati. In questo lavoro studio i diversi strumenti e confronto i loro risultati sulla base di esperimenti condotti su documenti XML opportunamente modificati per riconoscere determinati cambiamenti. Ci sono anche diverse proposte di formati del delta per rappresentare i cambiamenti in XML, ma non vi è ancora alcuno standard. Espongo le principali proposte in base alle loro specifiche, le loro implementazioni e sui risultati degli esperimenti condotti. L'obiettivo è di fornire una valutazione della qualità degli strumenti e, sulla base di questo, guidare gli utenti nella scelta della soluzione appropriata per le loro applicazioni.

Reti di partecipazione fra società di capitale in Italia: presenza di topologie caratterizzate da distribuzioni power law

Quando la probabilità di misurare un particolare valore di una certa quantità varia inversamente come potenza di tale valore, il quantitativo è detto come seguente una power-law, conosciuta anche come legge di Zipf o distribuzione di Pareto. Obiettivo di questa tesi sarà principalmente quello di verificare se il campione esteso di imprese segue la power-law (e se sì, in che limiti). A tale fine si configureranno i dati in un formato di rete monomodale, della quale si studieranno alcune macro-proprietà di struttura a livllo complessivo e con riferimento alle componenti (i singoli subnet distinti) di maggior dimensione. Successivamente si compiranno alcuni approfondimenti sulla struttura fine di alcuni subnet, essenzialmente rivolti ad evidenziare la potenza di unapproccio network-based, anche al fine di rivelare rilevanti proprietà nascoste del sistema economico soggiacente, sempre, ovviamente, nei limiti della modellizzazione adottata. In sintesi, ciò che questo lavoro intende ottenere è lo sviluppo di un approccio alternativo al trattamento dei big data a componente relazionale intrinseca (in questo caso le partecipazioni di capitale), verso la loro conversione in "big knowledge": da un insieme di dati cognitivamente inaccessibili, attraverso la strutturazione dell'informazione in modalità di rete, giungere ad una conoscenza sufficientemente chiara e giustificata.

Algoritmi per la scoperta di outlier in sistemi di calcolo ad altissime prestazioni

In questa tesi vengono analizzati gli algoritmi DistributedSolvingSet e LazyDistributedSolvingSet e verranno mostrati dei risultati sperimentali relativi al secondo.

Simulazioni realistiche di algoritmi di Crowd Steering

La simulazione realistica del movimento di pedoni riveste una notevole importanza nei mondi dell'architettonica e della sicurezza (si pensi ad esempio all'evacuazione di ambienti), nell'industria dell'entertainment e in molti altri ambiti, importanza che è aumentata negli ultimi anni. Obiettivo di questo lavoro è l'analisi di un modello di pedone esistente e l'applicazione ad esso di algoritmi di guida, l'implementazione di un modello più realistico e la realizzazione di simulazioni con particolare attenzione alla scalabilità. Per la simulazione è stato utilizzato il framework Alchemist, sviluppato all'interno del laboratorio di ricerca APICe, realizzando inoltre alcune estensioni che potranno essere inglobate nel pacchetto di distribuzione del sistema stesso. I test effettuati sugli algoritmi presi in esame evidenziano un buon guadagno in termini di tempo in ambienti affollati e il nuovo modello di pedone risulta avere un maggiore realismo rispetto a quello già esistente, oltre a superarne alcuni limiti evidenziati durante i test e ad essere facilmente estensibile.

Algoritmi di regolarizzazione con variazione totale nella ricostruzione di immagini di tomosintesi

La tomografia computerizzata (CT) è una metodica di diagnostica per immagini che consiste in una particolare applicazione dei raggi X. Essa, grazie ad una valutazione statistico-matematica (computerizzata) dell'assorbimento di tali raggi da parte delle strutture corporee esaminate, consente di ottenere immagini di sezioni assiali del corpo umano. Nonostante le dosi di radiazioni somministrate durante un esame siano contenute, questa tecnica rimane sconsigliata per pazienti sensibili, perciò nasce il tentativo della tomosintesi: ottenere lo stesso risultato della CT diminuendo le dosi somministrate. Infatti un esame di tomosintesi richiede poche proiezioni distribuite su un range angolare di appena 40°. Se da una parte la possibilità di una ingente diminuzione di dosi e tempi di somministrazione costituisce un grosso vantaggio dal punto di vista medico-diagnostico, dal punto di vista matematico esso comporta un nuovo problema di ricostruzione di immagini: infatti non è banale ottenere risultati validi come per la CT con un numero basso di proiezioni,cosa che va a infierire sulla mal posizione del problema di ricostruzione. Un possibile approccio al problema della ricostruzione di immagini è considerarlo un problema inverso mal posto e studiare tecniche di regolarizzazione opportune. In questa tesi viene discussa la regolarizzazione tramite variazione totale: verranno presentati tre algoritmi che implementano questa tecnica in modi differenti. Tali algoritmi verranno mostrati dal punto di vista matematico, dimostrandone ben posizione e convergenza, e valutati dal punto di vista qualitativo, attraverso alcune immagini ricostruite. Lo scopo è quindi stabilire se ci sia un metodo più vantaggioso e se si possano ottenere buoni risultati in tempi brevi, condizione necessaria per una applicazione diffusa della tomosintesi a livello diagnostico. Per la ricostruzione si è fatto riferimento a problemi-test cui è stato aggiunto del rumore, così da conoscere l'immagine originale e poter vedere quanto la ricostruzione sia ad essa fedele. Il lavoro principale dunque è stata la sperimentazione degli algoritmi su problemi test e la valutazione dei risultati, in particolare per gli algoritmi SGP e di Vogel, che in letteratura sono proposti per problemi di image deblurring.

Isomorfismo tra alberi: algoritmi e complessità computazionale

La trattazione è volta all'esposizione dell'algoritmo di Lindell per determinare in logspazio se due alberi sono isomorfi. Un'ampia parte introduttiva richiama i prerequisiti teorici necessari alla comprensione della parte di esposizione dell'algoritmo.

Algoritmi per la soluzione del problema dell'assegnamento generalizzato

La tesi analizza gli algoritmi per risolvere il problema dell'assegnamento generalizzato, e valuta in particolare le prestazioni dell'algoritmo di Posta ed altri.

Tracking di target multipli in reti di sensori radar

Viene proposta una possibile soluzione al problema del tracking multitarget, tramite una rete di sensori radar basata su tecnoligia ultra wide-band. L'area sorvegliata ha una superficie pari a 100 metri quadri e all'interno di essa si vuole tracciare la traiettoria di più persone.

Sviluppo di algoritmi di grid data clustering basati su metodi statistici

Lo scopo del clustering è quindi quello di individuare strutture nei dati significative, ed è proprio dalla seguente definizione che è iniziata questa attività di tesi , fornendo un approccio innovativo ed inesplorato al cluster, ovvero non ricercando la relazione ma ragionando su cosa non lo sia. Osservando un insieme di dati ,cosa rappresenta la non relazione? Una domanda difficile da porsi , che ha intrinsecamente la sua risposta, ovvero l’indipendenza di ogni singolo dato da tutti gli altri. La ricerca quindi dell’indipendenza tra i dati ha portato il nostro pensiero all’approccio statistico ai dati , in quanto essa è ben descritta e dimostrata in statistica. Ogni punto in un dataset, per essere considerato “privo di collegamenti/relazioni” , significa che la stessa probabilità di essere presente in ogni elemento spaziale dell’intero dataset. Matematicamente parlando , ogni punto P in uno spazio S ha la stessa probabilità di cadere in una regione R ; il che vuol dire che tale punto può CASUALMENTE essere all’interno di una qualsiasi regione del dataset. Da questa assunzione inizia il lavoro di tesi, diviso in più parti. Il secondo capitolo analizza lo stato dell’arte del clustering, raffrontato alla crescente problematica della mole di dati, che con l’avvento della diffusione della rete ha visto incrementare esponenzialmente la grandezza delle basi di conoscenza sia in termini di attributi (dimensioni) che in termini di quantità di dati (Big Data). Il terzo capitolo richiama i concetti teorico-statistici utilizzati dagli algoritimi statistici implementati. Nel quarto capitolo vi sono i dettagli relativi all’implementazione degli algoritmi , ove sono descritte le varie fasi di investigazione ,le motivazioni sulle scelte architetturali e le considerazioni che hanno portato all’esclusione di una delle 3 versioni implementate. Nel quinto capitolo gli algoritmi 2 e 3 sono confrontati con alcuni algoritmi presenti in letteratura, per dimostrare le potenzialità e le problematiche dell’algoritmo sviluppato , tali test sono a livello qualitativo , in quanto l’obbiettivo del lavoro di tesi è dimostrare come un approccio statistico può rivelarsi un’arma vincente e non quello di fornire un nuovo algoritmo utilizzabile nelle varie problematiche di clustering. Nel sesto capitolo saranno tratte le conclusioni sul lavoro svolto e saranno elencati i possibili interventi futuri dai quali la ricerca appena iniziata del clustering statistico potrebbe crescere.

Analisi di celle solari "back contact" mediante simulatore di reti elettriche distribuite basato su spice

Analisi di celle solari mediante simulatore di reti elettriche distribuite basato su Spice

Integrazione delle immagini ecotomografiche nei sistemi per chirurgia robotica: Stato dell'arte e sviluppi futuri

L'elaborato si propone di analizzare la fusione di due tecnologie diverse, ma allo stesso modo rivoluzionarie. Da un lato abbiamo la chirurgia robotica (Robotic Assisted Surgery), reputata ormai la nuova frontiera della chirurgia mini-invasiva, dall'altro invece l'eco-tomografia, che in molti ipotizzano poter divenire lo 'stetoscopio' del futuro.

Modelli neurali per lo studio dei gangli della base e delle patologie correlate

I Gangli della Base svolgono un importante ruolo nel controllo del movimento volontario: questi nuclei sottocorticali localizzati alla base di entrambi gli emisferi cerebrali sono densamente interconnessi con la corteccia cerebrale, il talamo e il tronco dell’encefalo, ma non con il midollo spinale. Facilitano l’esecuzione di un singolo atto motorio, sopprimendo tutti gli altri. Questa funzionalità ha lo scopo di favorire il comando più appropriato, inibendo i restanti per il tempo necessario. I Gangli della Base fungono da vero e proprio filtro, prendendo informazioni dall'intera corteccia, permettendo il passaggio di alcune e bloccandone altre. Per iniziare, verrà descritta l’anatomia e ogni singola parte che compone questi nuclei, elencando le varie interconnessioni sinaptiche. Successivamente, si passerà alla illustrazione della via diretta e della via indiretta e del meccanismo fisiologico che regola l’apprendimento sinaptico e la selezione di azioni, con annessi i principi teorici che ne costituiscono le fondamenta. Si affronterà il modello sviluppato presso l’Università di Bologna da C. Baston e M. Ursino e verranno mostrate varie simulazioni riguardanti tale modello. In conclusione, si tratteranno la malattia di Parkinson, patologia neurodegenerativa che colpisce principalmente le cellule dopaminergiche di alcune aree dei Gangli della Base, e il morbo di Huntington

Algoritmi e ricorsività: macchine di Turing e algoritmi di Markov

In questa questa tesi vengono presentate alcune delle più importanti definizioni di funzione computabile mediante un algoritmo: una prima descrizione è quella data tramite le funzioni ricorsive, un secondo approccio è dato in termini di macchine di Turing, infine, vengono considerati gli algoritmi di Markov. Si dimostra che tutte queste definizioni sono equivalenti. Completa la tesi un breve cenno al lambda-K-calcolo.