Descriptive Text Mining in ambito medico: applicazione della metodologia POIROT

Poiché la nostra conoscenza collettiva continua ad essere digitalizzata e memorizzata, diventa più difficile trovare e scoprire ciò che stiamo cercando. Abbiamo bisogno di nuovi strumenti computazionali per aiutare a organizzare, rintracciare e comprendere queste vaste quantità di informazioni. I modelli di linguaggio sono potenti strumenti che possono essere impiegati per estrarre conoscenza statisticamente significativa ed interpretabile tramite apprendimento non supervisionato, testuali o nel codice sorgente. L’obiettivo di questa tesi è impiegare una metodologia di descriptive text mining, denominata POIROT, per analizzare i rapporti medici del dataset Adverse Drug Reaction (ADE). Si vogliono stabilire delle correlazioni significative che permettano di comprendere le ragioni per cui un determinato rapporto medico fornisca o meno informazioni relative a effetti collaterali dovuti all’assunzione di determinati farmaci.

Previsione del Successo di Prodotti di Moda Prima della Commercializzazione: un Nuovo Dataset e Modello di Vision-Language Transformer

A differenza di quanto avviene nel commercio tradizionale, in quello online il cliente non ha la possibilità di toccare con mano o provare il prodotto. La decisione di acquisto viene maturata in base ai dati messi a disposizione dal venditore attraverso titolo, descrizioni, immagini e alle recensioni di clienti precedenti. É quindi possibile prevedere quanto un prodotto venderà sulla base di queste informazioni. La maggior parte delle soluzioni attualmente presenti in letteratura effettua previsioni basandosi sulle recensioni, oppure analizzando il linguaggio usato nelle descrizioni per capire come questo influenzi le vendite. Le recensioni, tuttavia, non sono informazioni note ai venditori prima della commercializzazione del prodotto; usando solo dati testuali, inoltre, si tralascia l’influenza delle immagini. L'obiettivo di questa tesi è usare modelli di machine learning per prevedere il successo di vendita di un prodotto a partire dalle informazioni disponibili al venditore prima della commercializzazione. Si fa questo introducendo un modello cross-modale basato su Vision-Language Transformer in grado di effettuare classificazione. Un modello di questo tipo può aiutare i venditori a massimizzare il successo di vendita dei prodotti. A causa della mancanza, in letteratura, di dataset contenenti informazioni relative a prodotti venduti online che includono l’indicazione del successo di vendita, il lavoro svolto comprende la realizzazione di un dataset adatto a testare la soluzione sviluppata. Il dataset contiene un elenco di 78300 prodotti di Moda venduti su Amazon, per ognuno dei quali vengono riportate le principali informazioni messe a disposizione dal venditore e una misura di successo sul mercato. Questa viene ricavata a partire dal gradimento espresso dagli acquirenti e dal posizionamento del prodotto in una graduatoria basata sul numero di esemplari venduti.

Indagine sull'effetto flangia in strutture esistenti in muratura tramite modellazione al continuo

Nell’ambito dello studio della vulnerabilità delle strutture in muratura la modellazione dei maschi murari e la conseguente verifica avviene convenzionalmente considerando tali partizioni come indipendenti, ovvero suddividendo, dapprima,i maschi murari a seconda della loro disposizione spaziale nei confronti della direzione della azione sismica e, successivamente, considerando il contributo dei maschi murari come agenti “in parallelo”.In tale scenario, la modellazione al continuo rende la definizione del singolo maschio murario non banale, in quanto tale tipologia di modellazione vede la geometria dell’edificio come un “unicum” strutturale.Questa dissertazione si prefigge di qualificare e quantificare le differenze scaturite dalla diversa suddivisione dei maschi e delle zone di interfaccia tra diverse pareti murarie, valutando il comportamento del maschio stesso in termini di taglio e sforzo normale ottenuti mediante un’analisi statica non lineare (Pushover). Due modelli ispirati a strutture reali sono analizzati a tal proposito: - Il prototipo testato nel 1994 nel Laboratorio dell’Università di Pavia (modello benchmark n°4). - La scuola “P.Capuzi” di Visso (MC), edificio monitorato permanentemente dall’Osservatorio Sismico delle Strutture del Dipartimento di Protezione Civile [3] e ad oggi demolito (modello benchmark n°5). Il lavoro qui presentato si inserisce in un più ampio programma di ricerca svolto in sinergia da varie unità coinvolte nel progetto ReLUIS 2017/2108 – Linea Strutture in Muratura [1][2] e avente come oggetto l’analisi di strutture benchmark per la valutazione dell’affidabilità di codici di calcolo. I modelli sono stati studiati eseguendo analisi di tipo statico non lineare (Pushover) con distribuzione di forze proporzionale alle masse.

Modellazione dell'effetto flangia nelle strutture in muratura: uno studio parametrico mediante un modello al continuo

La risposta sismica del patrimonio edilizio in muratura è molto articolata e richiede una completa comprensione del comportamento delle strutture stesse nel caso in cui siano soggette ad azione sismica, unitamente a corrette ed esaustive valutazioni numeriche. Questo elaborato è volto alla comprensione del fenomeno chiamato effetto flangia, ovvero l’interazione reciproca di pareti in muratura incidenti, mediante uno studio parametrico. Infatti, tale aspetto dipende da diversi parametri, tra i quali l’ammorsamento, lo spessore e le proporzioni tra i muri incidenti giocano un ruolo principale. Mediante un software ad elementi finiti (ABAQUS) è stato possibile implementare uno script di generazione dei modelli basato sui diversi parametri geometrici (lunghezza della parete incidente e della parete trasversale, e la loro posizione relativa) e su due diverse condizioni di vincolamento dei modelli. Inoltre, si è presa in considerazione la variabilità del carico verticale, stimandola in relazione al valore di resistenza a compressione della muratura: da un valore molto ridotto (5%), fino ad arrivare ad un valore elevato di compressione verticale (30%). L’analisi dei risultati utilizza le convenzionali curve di pushover per strutture in muratura costruite secondo i dettami della normativa tecnica italiana. Tali curve sono analizzate in funzione della percentuale di pressione che viene applicata catturando per ogni caso notevole l’effetto degli altri parametri variabili cercando quindi di descrivere la presenza dell’effetto flangia, ovvero evidenziando le variazioni della risposta strutturale (massimo taglio, duttilità, tipo di crisi etc.) quando è presente una interazione tra due pareti incidenti.

Numerical modelling of axially loaded piled foundations with physical tests validation

L'oggetto della tesi è la modellazione numerica di pali di fondazione per turbine eoliche in ambiente offshore. Il metodo di modellazione comprende l'interpretazione di prove CPT per l'estrapolazione dei parametri geotecnici del terreno, la creazione di un modello dell'interazione tra struttura e terreno tramite il software agli elementi finiti Abaqus, la sua verifica, l'ottimizzazione dell'estensione del modello del terreno e della mesh e la simulazione numerica del comportamento di pali caricati assialmente in compressione. Grazie al confronto con i risultati di test su modelli fisici, eseguiti nel laboratorio dell'istituto Fraunhofer IWES di Hannover, di tre pali aventi la stessa geometria ma installati in punti con diverse condizioni di compattazione della sabbia, è stata possibile la messa a punto di una strategia di simulazione più accurata possibile e la sua validazione. A conclusione del lavoro è stato eseguito un esempio di design di una fondazione jacket per una turbina eolica offshore.

Sviluppo di un modello stocastico per la simulazione di sperimentazioni cliniche di nuovi trattamenti per l’osteoporosi

Le fratture fragili del collo del femore rappresentano un grave problema sociosanitario, in via di aggravamento a causa dell’aumento dell’età media e dell’aspettativa di vita. Il verificarsi di tale evento dipende da più fattori: la frequenza con la quale si verificano cadute, la gravità delle stesse e lo stato di salute del paziente, in particolare la resistenza meccanica delle sue ossa e il suo grado di controllo neuro-motorio. Negli ultimi anni gli strumenti di analisi e stima della resistenza meccanica del femore basati su modelli agli elementi finiti hanno raggiunto un tale livello di maturità da prospettarne l’utilizzo nel contesto di “in silico trials”, ovvero la simulazione virtuale di sperimentazioni cliniche e precliniche. In questo studio si è sviluppato un modello stocastico in grado di simulare la sperimentazione clinica di nuovi trattamenti per l’osteoporosi. Questo comprende più sotto modelli in grado di simulare il processo di invecchiamento, determinare stocasticamente le cadute che si verificano in una certa popolazione in un determinato orizzonte temporale e l’entità delle forze che agiscono sul grande trocantere. In particolare, le cadute sono state generate a partire da una distribuzione di Poisson e le forze sono state stimate attraverso un modello stocastico multiscala. La tesi si è concentrata su aspetti metodologici e procedurali, nell’ottica di sviluppare un modello che permettesse agevolmente la variazione dei parametri associati alla caduta, dotato di buone robustezza ed applicabilità. È stato verificato come la discretizzazione nel dominio del tempo del rimodellamento osseo non influisca significativamente nella determinazione delle fratture; inoltre, il modello si è dimostrato capace di fornire risultati stabili in modo computazionalmente efficiente. La validazione dei risultati del modello, invece, ha dato risultati non soddisfacenti, per cui sarà necessario procedere in futuro a un’attenta calibrazione dei parametri del modello.

Machine learning techniques for heavy-flavour baryon production measurements at the LHC

Il quark-gluon plasma (QGP) è uno stato della materia previsto dalla cromodinamica quantistica. L’esperimento ALICE a LHC ha tra i suoi obbiettivi principali lo studio della materia fortemente interagente e le proprietà del QGP attraverso collisioni di ioni pesanti ultra-relativistici. Per un’esaustiva comprensione di tali proprietà, le stesse misure effettuate su sistemi collidenti più piccoli (collisioni protone-protone e protone-ione) sono necessarie come riferimento. Le recenti analisi dei dati raccolti ad ALICE hanno mostrato che la nostra comprensione dei meccanismi di adronizzazione di quark pesanti non è completa, perchè i dati ottenuti in collisioni pp e p-Pb non sono riproducibili utilizzando modelli basati sui risultati ottenuti con collisioni e+e− ed ep. Per questo motivo, nuovi modelli teorici e fenomenologici, in grado di riprodurre le misure sperimentali, sono stati proposti. Gli errori associati a queste nuove misure sperimentali al momento non permettono di verificare in maniera chiara la veridicità dei diversi modelli proposti. Nei prossimi anni sarà quindi fondamentale aumentare la precisione di tali misure sperimentali; d’altra parte, stimare il numero delle diverse specie di particelle prodotte in una collisione può essere estremamente complicato. In questa tesi, il numero di barioni Lc prodotti in un campione di dati è stato ottenuto utilizzando delle tecniche di machine learning, in grado di apprendere pattern e imparare a distinguere candidate di segnale da quelle di fondo. Si sono inoltre confrontate tre diverse implementazioni di un algoritmo di Boosted Decision Trees (BDT) e si è utilizzata quella più performante per ricostruire il barione Lc in collisioni pp raccolte dall’esperimento ALICE.

Stima della complianza arteriosa totale: il metodo "Pulse Pressure"

L’incidenza di patologie cardiovascolari come ipertensione e aterosclerosi è in progressivo aumento nel mondo, sia a causa del maggiore sviluppo di fattori di rischio quali obesità, sedentarietà e diabete, dovuti al tenore di vita che caratterizza la popolazione, specialmente quella risiedente in paesi sviluppati e con un alto tenore di vita, sia a causa dell’aumento dell’aspettativa di vita. Sembra quindi possibile considerare la complianza arteriosa totale e, in particolare, la complianza del primo tratto di aorta come un importante indice per la prevenzione e la valutazione del rischio della patologia arteriosa. La valutazione di questo parametro è però difficile da effettuare in vivo, motivo per cui diversi metodi sono stati sviluppati, alcuni basati sul modello Windkessel a due elementi, modello della circolazione sistemica proposto per la prima volta da Otto Frank nel 1899, altri su quello a tre. I primi risultano più accurati dei secondi. Tra i metodi di stima della complianza arteriosa totale ve ne è uno, il Pulse Pressure Method (PPM), ovvero metodo della pressione differenziale che, introdotto per la prima volta da Stergiopulos nel 1994, si è dimostrato essere tanto semplice quanto accurato. Questo consiste nel trovare il miglior valore di complianza che minimizzi, dopo opportune iterazioni, l’errore tra la pressione differenziale misurata, e quella calcolata in uscita da un modello Windkessel a due elementi. I vantaggi nell’uso di questo metodo non sono pochi: esso infatti non richiede flusso nullo in aorta ed è perciò applicabile in qualsiasi punto dell’albero arterioso, fornisce il valore della complianza alla pressione media Pm e necessita della sola conoscenza della pressione differenziale aortica e del flusso aortico, ottenibili non invasivamente. Studiando i risultati ottenuti, infine, si è visto come l’aorta prossimale, ovvero il tratto di aorta ascendente e l’arco aortico, sia il principale determinante della complianza arteriosa totale.

Innovazioni in diagnostica endoscopica: nuove tecnologie e loro gestione

Il seguente lavoro ha l’obiettivo di mettere in evidenza le varie metodiche che vengono utilizzate per la diagnosi di tutte le malattie che riguardano l’apparato digerente, esaminando le varie tecnologie, la loro manutenzione e il ruolo che l’ingegnere clinico assume in questa tecnologia. In particolare, ho approfondito la video capsula endoscopica, l’ultima tecnologia all’avanguardia verso la quale si stanno concentrando gli studi. La tematica affrontata riguarda la strumentazione utilizzata nell’Endoscopia Digestiva, che utilizza attualmente endoscopi flessibili per visualizzare il sistema digerente. Gli endoscopi fanno parte dell’area diagnostica per bioimmagini, utilizzano quindi apparecchiature biomediche per catturare immagini delle strutture biologiche, potendo così valutare le diverse patologie o le condizioni degli organi stessi. Grazie agli studi e al progredire della scienza, è oggi possibile catturare immagini dinamiche e radiologiche, non più solo statiche e unicamente anatomiche. Alcune di queste tecnologie, così come gli endoscopi e gli ecografi, oltre alla capacità diagnostica, hanno sviluppato la possibilità di intervenire direttamente durante l’esame endoscopico, aiutando la terapia di alcune patologie. Per quanto riguarda la video capsula endoscopica, la possibilità di eseguire biopsie si sta sviluppando, e sono già presenti modelli concreti per il raggiungimento di questo obiettivo. Col passare del tempo si è ridotta notevolmente anche l’invasività dell’esame, che ha portato ad un aumento del numero di prestazioni, dotazione di endoscopi e di tutte le altre attrezzature ad esso associate. Lo sviluppo di queste tecnologie ha portato benefici anche alla qualità della prevenzione e del trattamento di queste patologie. Attualmente queste tecnologie sono indispensabili all’interno di un complesso ospedaliero, ed è per questo che è diventata necessaria anche una loro manutenzione continua, che comporta fattori organizzativi e gestionali.

Il problema del filtraggio stocastico

In questa tesi ricaveremo le equazioni del filtraggio per modelli cinetici e per sistemi gaussiani lineari. Vengono presentati alcuni risultati fondamentali di esistenza ed unicità per le SDE; per poi introdurre l'integrale e la formula backward di Ito. Dopo aver richiamato la definizione di soluzione fondamentale, studieremo appunto il problema del filtraggio per il modello in questione adottando un approccio diretto. Di questi ne tratteremo due: il primo, detto di Krylov e Zatezalo ed il secondo di Veretennikov. Viene poi introdotto il filtro di Kalman-Bucy.

Predire la borsa valori con language model neurali

Nonostante lo scetticismo di molti studiosi circa la possibilità di prevedere l'andamento della borsa valori, esistono svariate teorie ipotizzanti la possibilità di utilizzare le informazioni conosciute per predirne i movimenti futuri. L’avvento dell’intelligenza artificiale nella seconda parte dello scorso secolo ha permesso di ottenere risultati rivoluzionari in svariati ambiti, tanto che oggi tale disciplina trova ampio impiego nella nostra vita quotidiana in molteplici forme. In particolare, grazie al machine learning, è stato possibile sviluppare sistemi intelligenti che apprendono grazie ai dati, riuscendo a modellare problemi complessi. Visto il successo di questi sistemi, essi sono stati applicati anche all’arduo compito di predire la borsa valori, dapprima utilizzando i dati storici finanziari della borsa come fonte di conoscenza, e poi, con la messa a punto di tecniche di elaborazione del linguaggio naturale umano (NLP), anche utilizzando dati in linguaggio naturale, come il testo di notizie finanziarie o l’opinione degli investitori. Questo elaborato ha l’obiettivo di fornire una panoramica sull’utilizzo delle tecniche di machine learning nel campo della predizione del mercato azionario, partendo dalle tecniche più elementari per arrivare ai complessi modelli neurali che oggi rappresentano lo stato dell’arte. Vengono inoltre formalizzati il funzionamento e le tecniche che si utilizzano per addestrare e valutare i modelli di machine learning, per poi effettuare un esperimento in cui a partire da dati finanziari e soprattutto testuali si tenterà di predire correttamente la variazione del valore dell’indice di borsa S&P 500 utilizzando un language model basato su una rete neurale.

Simulazione CFD di incendio in galleria: confronto tra modello e test in scala reale

Le tecniche di fluidodinamica computazionale vengono utilizzate in numerosi settori dell’ingegneria per risolvere in modo efficiente i problemi di flusso e di termodinamica nei fluidi. Uno di questi settori in cui si è diffuso l’utilizzo delle tecniche CFD (Computational Fluid Dynamics) è il settore dell’ingegneria antincendio. Tra i vari software di simulazione presenti, FDS (Fire Dynamics Simulator) è quello più diffuso nella comunità antincendio e utilizzato all’interno della presente analisi. L’elaborato introduce le basi dell’ingegneria antincendio spiegando le varie fasi attraverso il quale passa la metodologia prestazionale, passando poi ad approfondire le dinamiche d’incendio, in particolare nelle gallerie stradali e le tecniche di modellazione termo fluidodinamica degli incendi. L’analisi tratta il confronto tra delle prove d’incendio in scala reale effettuate all’interno di una galleria e le relative simulazioni fluidodinamiche realizzate al fine di verificare la corrispondenza tra la modellazione con software e l’effettiva evoluzione dell’incendio. Nell’analisi verranno confrontati diversi metodi di modellazione, evidenziando i vantaggi e i limiti incontrati nel corso delle simulazioni, confrontandoli al tempo stesso con i risultati ottenuti dai test in scala reale. I modelli ottenuti hanno permesso di estendere le simulazioni a focolari di potenza maggiore al fine di effettuare un’analisi delle prestazioni antincendio della galleria oggetto di studio.

Correlazioni tra assetto geologico-strutturale del distretto cinabrifero del M.te Amiata e sue risorse geotermiche-epitermali

I giacimenti di cinabro (±stibina) del M.te Amiata costituiscono un distretto minerario di importanza mondiale, con una produzione storica totale che supera le 117 kt di Hg, prodotte tra il 1850 e il 1982. Nell’area del distretto minerario si trova l’omonimo sistema geotermico, con 6 impianti per la produzione di energia elettrica che producono 121MW equivalenti di energia. Lo scopo di questa tesi è di individuare e di verificare correlazioni esistenti tra la peculiare distribuzione N-S delle mineralizzazioni a cinabro, le manifestazioni geotermiche e l’assetto strutturale che caratterizza il distretto cinabrifero e il sistema geotermico. Le correlazioni sono state individuate attraverso l’applicazione di algoritmi Machine Learning (ML), utilizzando Scikit-learn, ad un dataset bidimensionale, costruito con applicazioni GIS per contenere tutti i dati geologici-giacimentologici reperiti in letteratura riguardo al distretto amiatino. È stato costruito un modello tridimensionale dell’area di studio basato sulla produzione di quattro solidi che raggruppano le formazioni geologiche presenti nell’area sulla base delle loro caratteristiche geoidrologiche. Sulla base dei risultati ottenuti si può affermare che le tecniche di ML si sono dimostrate utili nell’identificare correlazioni tra i diversi fattori geologico-strutturali che caratterizzano il sistema geotermico del M.te Amiata; la peculiare distribuzione spaziale N-S dei giacimenti del distretto dipende dalla combinazione di un sistema di faglie e di pieghe; i modelli di regressione basati su alberi decisionali (CatBoost e Random Forest) sono complessivamente più performanti e geologicamente significativi. Questo lavoro suggerisce che il ML rappresenta uno strumento in grado di suggerire nuove e poco sperimentate relazioni tra elementi geologici-giacimentologici di un’area complessa come un sistema geotermico ed è in grado di guidare eventuali fasi successive di studi geologici complessi.

Caratterizzazione della pericolosità alluvionale nelle aree di pianura attraverso l'analisi di indici morfometrici

la gestione ottimale del rischio alluvionale è un ambito di ricerca di grande rilevanza a livello nazionale e internazionale. Con riferimento alle alluvioni, infatti, sono state proposte in letteratura diverse tecniche innovative per la previsione e la mitigazione del rischio alluvionale. Tra di esse spiccano le tecniche speditive di mappatura della pericolosità idraulica ottenute attraverso l'utilizzo di descrittori geomorfici. Detti approcci derivano descrittori morfologici analizzando modelli digitali delle quote del terreno (DEM) ed in base ad essi forniscono una mappatura di pericolosità idraulica da alluvione. Che gioco svolge la risoluzione del DEM di partenza sull'accuratezza dei prodotti finali? La combinazione di DEM a diversa risoluzione migliora le prestazioni dei singoli dataset? Il lavoro di Tesi analizza l'importanza della risoluzione del DEM di partenza sull'accuratezza delle mappature conseguibili, utilizzando come riferimento l'area del bacino del Samoggia con chiusura a Calcara. I risultati ottenuti mostrano come: (a) le caratteristiche dei descrittori geomorfici considerati sembrano essere influenzate significativamente da quelle del DEM utilizzato come dato in ingresso e (b) DEM ad elevata risoluzione portino ad un aumento nell'accuratezza della mappatura di pericolosità.

Approfondimento della modellazione parametrica per la valutazione delle capriate lignee. Analisi degli spostamenti e degli stati deformativi della copertura della Cattedrale di San Pietro a Bologna.

La presente tesi si posiziona all’interno di un percorso di ricerca avviato riguardante lo studio delle coperture lignee di vari edifici storici. Gli obiettivi del lavoro consistono nel fornire un quadro generale sullo stato dell’arte della modellazione parametrica per la diagnosi di strutture lignee storiche, completare e approfondire lo studio delle capriate della Cattedrale di S.Pietro a Bologna ed effettuare un confronto sia in termini quantitativi che di velocità esecutiva con metodologia e risultati degli studi precedenti. Il metodo proposto,è stato perfezionato grazie ai feedback ottenuti in corso d’opera a seguito della sua applicazione a nuovi casi studio.L’intento principale è quello di consentire maggior automatizzazione e parametrizzazione del metodo per conferire alle procedure di modellazione un carattere generalizzato e rapidamente replicabile.Sono state ottimizzate le fasi di editing della nuvola di punti e di vettorializzazione delle sezioni degli elementi strutturali.Al fine di approfondire la conoscenza di queste strutture,si è acquisito il rilievo 3D completo del sottotetto dell’edificio con laser scanner.Il primo output consiste quindi in una nuvola di punti dalla quale sono state estrapolate le singole capriate;da queste è possibile estrarre le sezioni delle aste afferenti ai nodi,poi vettorializzate tramite software di modellazione parametrica:sono stati utilizzati algoritmi,programmati e testati nei precedenti studi,che generano 3 modelli per ogni capriata:il modello di rilievo, il modello proiettato e quello “ideale o teorico”.Comparando i modelli e la nuvola di punti di rilievo è possibile analizzare spostamenti e deformazioni delle capriate,ottenere informazioni sul loro comportamento puntale e trarre considerazioni sullo“stato di salute”globale del sottotetto.I dati raccolti permettono di acquisire una maggiore consapevolezza sulle capriate oggetto di indagine e potrebbero essere utilizzati per progettare eventuali interventi di recupero.