Ottimizzazione dei parametri di acquisizione ed elaborazione per l'analisi di segmenti ossei tramite correlazione di immagini digitali

La Correlazione digitale d’immagini (digital image correlation, DIC) è una tecnica di misura delle deformazioni e degli spostamenti, relativamente nuova, che permette di fare misure a tutto campo di tipo non invasivo. In questa tesi di Laurea Magistrale in Ingegneria Meccanica si è proceduto alla sua ottimizzazione e validazione per un’applicazione di tipo biomeccanico (distribuzione di deformazioni in segmenti ossei). Sono stati indagati i parametri di post-processo, di pre-acquisizione e di preparazione del provino. Per la validazione dello strumento sono stati confrontati i risultati ottenuti da provini di forma semplice con quelli teorici, così da avere una stima di quanto il dato misurato si discosti da quello reale. Infine, quanto appreso prima, è stato applicato a una vertebra umana, oltrepassando il limite, finora presente, di misure puntuali con estensimentri.

Segmentazione del pavimento di una scena basata sul riconoscimento del pattern

Nel contesto della tesi è stata sviluppata un'applicazione di Realtà Aumentata per tablet Android nell'ambito dell'interior design. Dopo aver acquisito un'istantanea con la fotocamera del dispositivo di un ambiente interno, è possibile selezionare attraverso un "tocco" sul display il rivestimento (pavimento o parete) di cui si vuole simulare il cambiamento di colore o texture. Una volta individuata ed evidenziata l'area di interesse, in tempo reale è possibile cambiare interattivamente l'aspetto del rivestimento precedentemente selezionato. La tesi si focalizza sulla ricerca di un metodo che consenta di avere una segmentazione accurata della superficie di interesse. L'algoritmo di segmentazione studiato, utilizzato nell'applicazione di Realtà Aumentata, è sviluppato nel contesto della collaborazione tra il Computer Vision Group (CVG), coordinato dal Prof. Alessandro Bevilacqua e Maticad S.r.l., un'azienda che opera nel settore dell'Information Technology, Distributed Applications, Internet e Computer Grafica, presso la quale ho effettuato un periodo di tirocinio. Maticad, oltre a software per pc desktop, sviluppa applicazioni per iOS e in questo contesto, durante il tirocinio, ho sviluppata un'applicazione demo per iOS 7 volta a studiare le prestazioni dei sensori (ottico, inerziali, magnetici), in vista di un futuro porting dell'applicazione su quel sistema operativo.

Un ambiente integrato basato sul calcolo degli eventi per il riconoscimento di pose mediante kinect

In questo lavoro di tesi si è sviluppato un sistema di supporto al fisioterapista per la definizione degli esercizi da far eseguire al paziente che consenta di automatizzare il controllo della corretta esecuzione degli esercizi stessi da parte del paziente. Si è realizzato un linguaggio per codificare gli esercizi ed un editor per poterli esprimere, attraverso il linguaggio, da parte dello specialista. E' stato realizzato un motore che riesca a valutare in modo automatico se il paziente sta eseguendo correttamente gli esercizi proposti, confrontando le pose riconosciute utilizzando il sensore Microsoft Kinect con le pose degli esercizi definiti attraverso l'editor. Il filo conduttore per la realizzazione del linguaggio e del motore è stata la teoria del Calcolo degli Eventi, estesa con il concetto di aspettativa.

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.

Metodologie e tecniche per l'analisi forense di dispositivi di telefonia mobile

Studio che approfondisce e compare le diverse metodologie e tecniche utilizzabili per l'analisi di dispositivi di telefonia cellulare, in particolar modo smartphone, nel contesto di indagini di mobile device forensics

Segmentazione di immagini mammografiche con convolutional neural networks

Il tumore al seno si colloca al primo posto per livello di mortalità tra le patologie tumorali che colpiscono la popolazione femminile mondiale. Diversi studi clinici hanno dimostrato come la diagnosi da parte del radiologo possa essere aiutata e migliorata dai sistemi di Computer Aided Detection (CAD). A causa della grande variabilità di forma e dimensioni delle masse tumorali e della somiglianza di queste con i tessuti che le ospitano, la loro ricerca automatizzata è un problema estremamente complicato. Un sistema di CAD è generalmente composto da due livelli di classificazione: la detection, responsabile dell’individuazione delle regioni sospette presenti sul mammogramma (ROI) e quindi dell’eliminazione preventiva delle zone non a rischio; la classificazione vera e propria (classification) delle ROI in masse e tessuto sano. Lo scopo principale di questa tesi è lo studio di nuove metodologie di detection che possano migliorare le prestazioni ottenute con le tecniche tradizionali. Si considera la detection come un problema di apprendimento supervisionato e lo si affronta mediante le Convolutional Neural Networks (CNN), un algoritmo appartenente al deep learning, nuova branca del machine learning. Le CNN si ispirano alle scoperte di Hubel e Wiesel riguardanti due tipi base di cellule identificate nella corteccia visiva dei gatti: le cellule semplici (S), che rispondono a stimoli simili ai bordi, e le cellule complesse (C) che sono localmente invarianti all’esatta posizione dello stimolo. In analogia con la corteccia visiva, le CNN utilizzano un’architettura profonda caratterizzata da strati che eseguono sulle immagini, alternativamente, operazioni di convoluzione e subsampling. Le CNN, che hanno un input bidimensionale, vengono solitamente usate per problemi di classificazione e riconoscimento automatico di immagini quali oggetti, facce e loghi o per l’analisi di documenti.

Sperimentazione di tecniche SBR nel trattamento "on site delle acque domestiche" per nuclei isolati e case sparse.

Scopo di questo lavoro di tesi è quello di sperimentare “sul campo’’ la validità e l'efficacia di tecniche SBR per il trattamento delle acque domestiche per case sparse e nuclei isolati. Tuttavia quella SBR, pur essendo una tecnica impiantistica, può soddisfare queste esigenze. Grazie alla presenza di un adeguato volume d'accumulo ed al funzionamento ciclico dell'impianto sono annullati tutti i problemi determinati, nei normali impianti in continuo, dalla discontinuità dell'afflusso di reflui (picchi di portata). L'impianto è studiato per ridurre la necessità di manutenzione al minimo: tutte le apparecchiature tecniche sono collocate in un armadio esterno all'impianto ed in vasca ci sono solo le tubazioni. Ciò esclude ogni presenza interna al serbatoio di apparecchiature elettriche e di parti in movimento soggette a usura. Il vantaggio è evidente nella semplificazione delle operazioni di gestione/controllo/manutenzione dell’impianto che non richiedono, di norma, lo svuotamento della cisterna e consentono operazioni più agevoli e sicure.Tutti i movimenti di processo sono supportati da tre sistemi Air Lift azionati da un unico compressore che provvede anche all'immissione dell'ossigeno attraverso l'aeratore tubolare a membrana nella vasca SBR. Il compressore si caratterizza per lunga vita operativa e assoluta silenziosità di funzionamento. Per verificare l’efficacia del processo depurativo indotto dall’impianto SBR installato dalla GreenSolar abbiamo fatto dei prelievi sul liquame in entrata alla camera SBR e su quello in uscita da essa. I campioni così prelevati sono stati analizzati da un laboratorio autorizzato.I valori limite imposti dal DGR n. 1053 sono ampiamente rispettati, tuttavia i risultati ottenuti non sono soddisfacenti relativamente alle potenzialità dell'impianto.

Riconoscimento e localizzazione di carrelli per la spesa da immagini.

Il lavoro di tesi è stato svolto presso Datalogic ADC, azienda attiva nel campo dell'automazione industriale. La divisione presso cui mi sono recato per 6 mesi ha sede a Pasadena (California, USA) e si occupa principalmente di sistemi di visione e riconoscimento oggetti, con particolare applicazione al settore della grande distribuzione. L'azienda ha in catalogo diversi prodotti finalizzati ad automatizzare e velocizzare il processo di pagamento alle casse da parte dei clienti. In questo contesto, al mio arrivo, era necessario sviluppare un software che permettesse di riconoscere i comuni carrelli per la spesa quando sono inquadrati dall'alto, con posizione verticale della camera. Mi sono quindi occupato di sviluppare ed implementare un algoritmo che permetta di riconoscere i carrelli della spesa sotto ben precise ipotesi e dati iniziali. Come sarà spiegato più dettagliatamente in seguito, è necessario sia individuare la posizione del carrello sia il suo orientamento, al fine di ottenere in quale direzione si stia muovendo. Inoltre, per i diversi impieghi che si sono pensati per il software in oggetto, è necessario che l'algoritmo funzioni sia con carrelli vuoti, sia con carrelli pieni, anche parzialmente. In aggiunta a ciò il programma deve essere in grado di gestire immagini in cui siano presenti più di un carrello, identificando correttamente ciascuno di essi. Nel Capitolo 1 è data una più specifica introduzione al problema e all'approccio utilizzato per risolverlo. Il Capitolo 2 illustra nel dettaglio l'algoritmo utilizzato. Il Capitolo 3 mostra i risultati sperimentali ottenuti e il procedimento seguito per l'analisi degli stessi. Infine il Capitolo 4 espone alcuni accorgimenti che sono stati apportati all'algoritmo iniziale per cercare di velocizzarlo in vista di un possibile impiego, distinguendo i cambiamenti che introducono un leggero degrado delle prestazioni da quelli che non lo implicano. Il Capitolo 5 conclude sinteticamente questa trattazione ricordando i risultati ottenuti.

Studio e sviluppo di tecniche automatiche per la valutazione di massa e volumi del ventricolo sinistro in risonanza magnetica cardiaca

La risonanza magnetica cardiaca è una tecnica di imaging non invasiva, in quanto non necessita l’uso di radiazioni ionizzanti, caratterizzata da un’elevata risoluzione spaziale e che permette acquisizioni in 4-D senza vincoli di orientazione. Grazie a queste peculiarità, la metodica della risonanza magnetica ha mostrato la sua superiorità nei confronti delle altre tecniche diagnostiche ed è riconosciuta come il gold standard per lo studio della fisiologia e fisiopatologia della pompa cardiaca. Nonostante la potenza di questi vantaggi, esistono ancora varie problematiche che, se superate, potrebbero probabilmente migliorare ulteriormente la qualità delle indagini diagnostiche. I software attualmente utilizzati nella pratica clinica per le misure del volume e della massa ventricolare richiedono un tracciamento manuale dei contorni dell’endocardio e dell’epicardio per ciascuna fetta, per ogni frame temporale del ciclo cardiaco. Analogamente avviene per il tracciamento dei contorni del tessuto non vitale. In questo modo l’analisi è spesso qualitativa. Di fatti, la necessità dell’intervento attivo dell’operatore rende questa procedura soggettiva e dipendente dall’esperienza, provocando un’elevata variabilità e difficile ripetibilità delle misure intra e inter operatore, oltre ad essere estremamente dispendiosa in termini di tempo, a causa dell’elevato numero di immagini da analizzare. La disponibilità di una tecnica affidabile per il tracciamento automatico dei contorni dell’endocardio e dell’epicardio consente di superare queste limitazioni ed aumentare l’accuratezza e la ripetibilità delle misure di interesse clinico, quali dimensione, massa e curve di volume ventricolari. Lo scopo di questa tesi è di sviluppare e validare una tecnica di segmentazione automatica che consenta l’identificazione e la quantificazione di cicatrici nel miocardio, a seguito di infarto cardiaco. Il lavoro è composto da due tappe principali. Inizialmente, è presentato un metodo innovativo che permette, in via totalmente automatica, di tracciare in modo accurato e rapido i contorni dell’endocardio e dell’epicardio nel corso dell’intero ciclo cardiaco. Successivamente, l’informazione sulla morfologia cardiaca ricavata nella prima fase è utilizzata per circoscrivere il miocardio e quantificare la transmuralità dell’infarto presente in pazienti ischemici.

Un'esperienza di rappresentazione di dati di cataloghi digitali in Linked Open Data: il caso della Fondazione Zeri

Il documento presenta il caso dell'archivio fotografico della Fondazione Zeri come caso reale di conversione di un catalogo ricco di informazioni ma povero di interconnessioni nel dominio dei Linked Open Data, basandosi sull'ontologia CIDOC-CRM per il cultural heritage.

Riconoscimento automatico di attività attraverso i Google Play Services: una valutazione sperimentale

Tesi sperimentale per testare la nuova libreria di Activity Recognition per Android di Google inc.

Una applicazione context aware per il riconoscimento del tipo di mobilità

Con l'aumento del numero di sensori e ricevitori presenti sui dispositivi mobili attuali, è possibile lo sviluppo di nuove applicazioni in grado di fornire dati utili sul contesto in cui si trova un utente in un determinato momento. In questa tesi viene descritta la realizzazione di un servizio per dispositivi Android in grado di riconoscere il tipo di mobilità dell'utente. La motivazione principale di questo progetto è stata la scarsità di soluzioni specifiche per questo tipo di riconoscimento contestuale. Sono state quindi realizzate una libreria Java e un'applicazione Android in grado di fornire tale funzionalità. La tecnica impiegata per il riconoscimento è derivata da una ricerca dei dottori Luca Bedogni e Marco Di Felice e del professore Luciano Bononi, dell'Università di Bologna. Tale tecnica sfrutta le misurazioni di accelerometro e giroscopio del dispositivo per rilevare pattern di movimento e associarli ai vari tipi di mobilità dell'utente. Per mostrare un possibile impiego di questo servizio, è stata realizzata un'applicazione che sfrutta i dati forniti dal servizio di riconoscimento per la gestione dello stato di alcune funzionalità del dispositivo. Inoltre, è stata effettuata una analisi statistica della precisione effettiva di questo sistema di riconoscimento, per evidenziarne i punti di forza e i limiti rispetto alle soluzioni già esistenti. E' stato osservato che il consumo energetico di questo sistema è minore rispetto ad applicazioni basate su servizi di geolocalizzazione, e che la sua precisione è accettabile rispetto ad altre soluzioni già esistenti.

Studio fluidodinamico di un reattore continuo agitato meccanicamente tramite tecniche PIV e PLIF

The study and understanding of the motion of the fluid phases in a mechanically stirred reactor has always been, and still are, an open problem which absorbs the study and the work of many researchers. In recent decades, thanks to the growing opportunities offered by the development of technology, we have made great strides in the understanding of mixing, one of the major unit operations at the base of many industrial processes. A complete understanding of this process and its optimization for industrial applications is a challenging task due to the complex interactions between the many factors at play that include physical, chemical and biological. The purpose of this thesis is the study of a fluid-mechanically-agitated continuous reactor through the use of optical diagnostic techniques, which allowed to determine the range of motion and the time of perfect homogenization in a reactor of standard geometry in different operating conditions.

Analisi di tecniche per l'estrazione di informazioni da documenti testuali e non strutturati

Obiettivo di questa tesi dal titolo “Analisi di tecniche per l’estrazione di informazioni da documenti testuali e non strutturati” è quello di mostrare tecniche e metodologie informatiche che permettano di ricavare informazioni e conoscenza da dati in formato testuale. Gli argomenti trattati includono l'analisi di software per l'estrazione di informazioni, il web semantico, l'importanza dei dati e in particolare i Big Data, Open Data e Linked Data. Si parlerà inoltre di data mining e text mining.

Tecniche automatiche di mapping e localizzazione in ambienti indoor

Il mapping di grandezze fisiche risulta estremamente importante, essendo in grado di fornire un adeguato supporto per la localizzazione e il monitoraggio di parametri ambientali sensibili. Nel caso indoor, in assenza di un sistema di localizzazione di riferimento analogo al GPS per il caso outdoor, sfruttando appieno le potenzialità della sensoristica a bordo degli smartphone, si è fatto progressivamente strada il mapping di grandezze fisiche quali, ad esempio, il segnale Wi-Fi e il campo magnetico terrestre. In questo caso il mapping, senza richiedere alcuna infrastruttura e coadiuvato dall'utilizzo di dispositivi portatili largamente diffusi ad uso quotidiano, rappresenta una soluzione relativamente recente ridefinibile come Mobile Crowd Sensing. Il MCS rappresenta un nuovo paradigma di servizio, volto a sfruttare l'interconnettività tra dispositivi portatili per effettuare misurazioni di caratteristiche ambientali in maniera automatizzata, aggregandole in un sistema cloud usufruibile ad una vasta comunità. Tuttavia , il considerevole flusso di dati generato, la variabilità temporale delle grandezze di interesse e il rumore insito nelle misurazioni costituiscono problematiche fondamentali per l'utilizzo e la gestione delle misurazioni effettuate. Per tali motivi l'attività di tesi ha previsto i seguenti obiettivi: (i) fornire una panoramica delle principali tecniche e tecnologie di localizzazione volta a motivare l'importanza del mapping di grandezze fisiche ambientali; (ii) individuazione di grandezze fisiche appetibili per la creazione di mappe affidabili e realizzabili nei contesti applicativi più disparati, sfruttando risorse già presenti nell'ambiente; (iii) sviluppo di un algoritmo statistico in grado di fornire una stima accurata dell'andamento spaziale della grandezza di interesse attraverso un numero limitato di misurazioni, mantenendo la compatibilità con processi MCS e una bassa complessità computazionale. L’algoritmo sviluppato è stato validato attraverso simulazioni e misurazioni svolte in ambienti reali. In particolare, prove sperimentali sono state effettuate nell’arena Vicon nei laboratori DEI dell’Università di Bologna, sede Cesena, concepita dal gruppo di ricerca Casy.