La piattaforma BTSSOC-Cellulat per la simulazione di sistemi biochimici

Il lavoro svolto in questa tesi verte sullo sviluppo e l'integrazione del modello teorico conosciuto come Biochemical Tuple Spaces for Self-Organizing Coordination, in breve BTSSOC, in una piattaforma completa, chiamata BTSSOC-Cellulat, per la simulazione di sistemi biochimici, sviluppata utilizzando i linguaggi Java, Prolog, TuCSoN e ReSpecT.

Segmentazione automatica di regioni in immagini istologiche

L’analisi istologica riveste un ruolo fondamentale per la pianificazione di eventuali terapie mediche o chirurgiche, fornendo diagnosi sulla base dell’analisi di tessuti, o cellule, prelevati con biopsie o durante operazioni. Se fino ad alcuni anni fa l’analisi veniva fatta direttamente al microscopio, la sempre maggiore diffusione di fotocamere digitali accoppiate consente di operare anche su immagini digitali. Il presente lavoro di tesi ha riguardato lo studio e l’implementazione di un opportuno metodo di segmentazione automatica di immagini istopatologiche, avendo come riferimento esclusivamente ciò che viene visivamente percepito dall’operatore. L’obiettivo è stato quello di costituire uno strumento software semplice da utilizzare ed in grado di assistere l’istopatologo nell’identificazione di regioni percettivamente simili, presenti all’interno dell’immagine istologica, al fine di considerarle per una successiva analisi, oppure di escluderle. Il metodo sviluppato permette di analizzare una ampia varietà di immagini istologiche e di classificarne le regioni esclusivamente in base alla percezione visiva e senza sfruttare alcuna conoscenza a priori riguardante il tessuto biologico analizzato. Nella Tesi viene spiegato il procedimento logico seguito per la progettazione e la realizzazione dell’algoritmo, che ha portato all’adozione dello spazio colore Lab come dominio su cu cui calcolare gli istogrammi. Inoltre, si descrive come un metodo di classificazione non supervisionata utilizzi questi istogrammi per pervenire alla segmentazione delle immagini in classi corrispondenti alla percezione visiva dell’utente. Al fine di valutare l’efficacia dell’algoritmo è stato messo a punto un protocollo ed un sistema di validazione, che ha coinvolto 7 utenti, basato su un data set di 39 immagini, che comprendono una ampia varietà di tessuti biologici acquisiti da diversi dispositivi e a diversi ingrandimenti. Gli esperimenti confermano l’efficacia dell’algoritmo nella maggior parte dei casi, mettendo altresì in evidenza quelle tipologie di immagini in cui le prestazioni risultano non pienamente soddisfacenti.

Analisi e sviluppo di uno strumento di verifica di consistenza a supporto della metodologia SODA

Scopo di questa tesi è analizzare e sviluppare la parte preposta al controllo dell’integrità dei dati (Check&SODA), facente parte di un nuovo plugin per piattaforma Eclipse che supporti il progettista durante le attività di progettazione con SODA, tramite una componente grafica Graph&SODA.

Studio modellistico del consumo di ossigeno durante l'esercizio fisico

Al fine di studiare la richiesta di energia imposta dall’esercizio per mantenere l’omeostasi dell’adenosina trifosfato o ATP a livello cellulare, è stato sviluppato e applicato con successo un modello matematico del sistema biologico, che descrive l’interazione tra il trasporto di ossigeno (per convezione e diffusione) e i meccanismi del metabolismo energetico cellulare, che avvengono nel muscolo scheletrico durante l’esercizio.