Set up of a procedure for correlation analysis between current discharge and dose delivery in a pulsed power plasma device for medical application

This thesis work aims to find a procedure for isolating specific features of the current signal from a plasma focus for medical applications. The structure of the current signal inside a plasma focus is exclusive of this class of machines and a specific analysis procedure has to be developed. The hope is to find one or more features that shows a correlation with the dose erogated. The study of the correlation between the current discharge signal and the dose delivered by a plasma focus could be of some importance not only for the practical application of dose prediction but also for expanding the knowledge anbout the plasma focus physics. Vatious classes of time-frequency analysis tecniques are implemented in order to solve the problem.

Two-dimensional relaxation-diffusion analysis to study water compartmentalization in cells by a single-sided NMR device

In questo lavoro di tesi è presentato un metodo per lo studio della compartimentalizzazione dell’acqua in cellule biologiche, mediante lo studio dell’autodiffusione delle molecole d’acqua tramite uno strumento NMR single-sided. Le misure sono state eseguite nel laboratorio NMR all’interno del DIFA di Bologna. Sono stati misurati i coefficienti di autodiffusione di tre campioni in condizione bulk, ottenendo risultati consistenti con la letteratura. È stato poi analizzato un sistema cellulare modello, Saccharomyces cerevisiae, allo stato solido, ottimizzando le procedure per l’ottenimento di mappe di correlazione 2D, aventi come assi il coefficiente di autodiffusione D e il tempo di rilassamento trasversale T2. In questo sistema l’acqua è confinata e l’autodiffusione è ristretta dalle pareti cellulari, si parla quindi di coefficiente di autodiffusione apparente, Dapp. Mediante le mappe sono state individuate due famiglie di nuclei 1H. Il campione è stato poi analizzato in diluizione in acqua distillata, confermando la separazione del segnale in due distinte famiglie. L’utilizzo di un composto chelato, il CuEDTA, ha permesso di affermare che la famiglia con il Dapp maggiore corrisponde all’acqua esterna alle cellule. L’analisi dei dati ottenuti sulle due famiglie al variare del tempo lasciato alle molecole d’acqua per la diffusione hanno portato alla stima del raggio dei due compartimenti: r=2.3±0.2µm per l’acqua extracellulare, r=0.9±0.1µm per quella intracellulare, che è probabilmente acqua scambiata tra gli organelli e il citoplasma. L’incertezza associata a tali stime tiene conto soltanto dell’errore nel calcolo dei parametri liberi del fit dei dati, è pertanto una sottostima, dovuta alle approssimazioni connesse all’utilizzo di equazioni valide per un sistema poroso costituito da pori sferici connessi non permeabili. Gli ordini di grandezza dei raggi calcolati sono invece consistenti con quelli osservabili dalle immagini ottenute con il microscopio ottico.

Wearable device e User Experience

La tesi tratta in modo approfondito il concetto di wearable device, i suoi utilizzi e l'esperienza d'uso da parte dell'utente soffermando l'attenzione sui principali dispositivi presenti in commercio e non. Nello specifico vengono trattati smart watch, smart glass e visori per la realta virtuale. Nella sezione conclusiva vengono trattati gli standard ISO relativi all'ergonomia degli utenti con i computer, descrivendo nel dettaglio le direttive che sono presentate nello standard ISO 9241:210-2010.

Automatic Design of Boolean Networks for Modelling Differentiation Trees

Real living cell is a complex system governed by many process which are not yet fully understood: the process of cell differentiation is one of these. In this thesis work we make use of a cell differentiation model to develop gene regulatory networks (Boolean networks) with desired differentiation dynamics. To accomplish this task we have introduced techniques of automatic design and we have performed experiments using various differentiation trees. The results obtained have shown that the developed algorithms, except the Random algorithm, are able to generate Boolean networks with interesting differentiation dynamics. Moreover, we have presented some possible future applications and developments of the cell differentiation model in robotics and in medical research. Understanding the mechanisms involved in biological cells can gives us the possibility to explain some not yet understood dangerous disease, i.e the cancer. Le cellula è un sistema complesso governato da molti processi ancora non pienamente compresi: il differenziamento cellulare è uno di questi. In questa tesi utilizziamo un modello di differenziamento cellulare per sviluppare reti di regolazione genica (reti Booleane) con dinamiche di differenziamento desiderate. Per svolgere questo compito abbiamo introdotto tecniche di progettazione automatica e abbiamo eseguito esperimenti utilizzando vari alberi di differenziamento. I risultati ottenuti hanno mostrato che gli algoritmi sviluppati, eccetto l'algoritmo Random, sono in grado di poter generare reti Booleane con dinamiche di differenziamento interessanti. Inoltre, abbiamo presentato alcune possibili applicazioni e sviluppi futuri del modello di differenziamento in robotica e nella ricerca medica. Capire i meccanismi alla base del funzionamento cellulare può fornirci la possibilità di spiegare patologie ancora oggi non comprese, come il cancro.

Analysis of robot dynamics through complexity measures: an application in automatic design

L'applicazione di misure, derivanti dalla teoria dell'informazione, fornisce un valido strumento per quantificare alcune delle proprietà dei sistemi complessi. Le stesse misure possono essere utilizzate in robotica per favorire l'analisi e la sintesi di sistemi di controllo per robot. In questa tesi si è analizzata la correlazione tra alcune misure di complessità e la capacità dei robot di portare a termine, con successo, tre differenti task. I risultati ottenuti suggeriscono che tali misure di complessità rappresentano uno strumento promettente anche nel campo della robotica, ma che il loro utilizzo può diventare difficoltoso quando applicate a task compositi.