144 resultados para IDENTIFICACION AUTOMATICA
Resumo:
Studio di una macchina automatica per l'avvolgimento con film estensibile di pallet dedicati al trasporto. Sono stati analizzati la storia del pallet, il mercato delle macchine avvolgipallet e lo studio di un motoriduttore. Successivamente si sono progettati i caratteri salienti della macchina e si sono dimensionato due motoriduttori.
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Il lavoro di tesi si è svolto in collaborazione con il laboratorio di elettrofisiologia, Unità Operativa di Cardiologia, Dipartimento Cardiovascolare, dell’ospedale “S. Maria delle Croci” di Ravenna, Azienda Unità Sanitaria Locale della Romagna, ed ha come obiettivo lo sviluppo di un metodo per l’individuazione dell’atrio sinistro in sequenze di immagini ecografiche intracardiache acquisite durante procedure di ablazione cardiaca transcatetere per il trattamento della fibrillazione atriale. La localizzazione della parete posteriore dell'atrio sinistro in immagini ecocardiografiche intracardiache risulta fondamentale qualora si voglia monitorare la posizione dell'esofago rispetto alla parete stessa per ridurre il rischio di formazione della fistola atrio esofagea. Le immagini derivanti da ecografia intracardiaca sono state acquisite durante la procedura di ablazione cardiaca ed esportate direttamente dall’ecografo in formato Audio Video Interleave (AVI). L’estrazione dei singoli frames è stata eseguita implementando un apposito programma in Matlab, ottenendo così il set di dati su cui implementare il metodo di individuazione della parete atriale. A causa dell’eccessivo rumore presente in alcuni set di dati all’interno della camera atriale, sono stati sviluppati due differenti metodi per il tracciamento automatico del contorno della parete dell’atrio sinistro. Il primo, utilizzato per le immagini più “pulite”, si basa sull’utilizzo del modello Chan-Vese, un metodo di segmentazione level-set region-based, mentre il secondo, efficace in presenza di rumore, sfrutta il metodo di clustering K-means. Entrambi i metodi prevedono l’individuazione automatica dell’atrio, senza che il clinico fornisca informazioni in merito alla posizione dello stesso, e l’utilizzo di operatori morfologici per l’eliminazione di regioni spurie. I risultati così ottenuti sono stati valutati qualitativamente, sovrapponendo il contorno individuato all'immagine ecografica e valutando la bontà del tracciamento. Inoltre per due set di dati, segmentati con i due diversi metodi, è stata eseguita una valutazione quantitativa confrontatoli con il risultato del tracciamento manuale eseguito dal clinico.
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Realizzazione di un supporto CoAP per il framework Kura con le seguenti caratteristiche: 1. Ottima scalabilità, ad organizzazione gerarchica, con aggiunta e rimozione dinamica di nodi e gestione automatica delle disconnessioni. 2. Integrazione efficiente di tecnologie CoAP ed MQTT progettate appositamente per l’IoT tramite lo sviluppo di un pattern di comunicazione per la gestione degli scambi delle informazioni. 3. Un limitato uso di risorse con modifiche su entrambe le implementazioni standard dei protocolli usati in modo tale da adattarle agli obiettivi prefissati. Il tutto a un costo bassissimo, dato che si basa su tecnologie open e grazie alla possibilità di utilizzo su Raspberry Pi.
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L’argomento trattato in questo elaborato riguarda una nuova tecnologia che si sta sviluppando nel settore dell’ingegneria dei tessuti: il Bioprinting. Tale rivoluzionario approccio completamente automatizzato, consiste nell’elaborazione automatica delle immagini CAD (Computer-Aided Design) e nella fabbricazione assistita CAM (Computer-Aided Manufacturing) al fine di ricreare tessuti ed organi. Nel seguito verrà data una definizione del processo, verranno analizzate le varie fasi di laborazione, le tecniche ed i materiali utilizzati. Verranno infine riportati studi riguardanti alcune applicazioni della tecnica, quali la realizzazione di vasi sanguigni, cartilagine e pelle.
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La tesi da me svolta durante questi ultimi sei mesi è stata sviluppata presso i laboratori di ricerca di IMA S.p.a.. IMA (Industria Macchine Automatiche) è una azienda italiana che naque nel 1961 a Bologna ed oggi riveste il ruolo di leader mondiale nella produzione di macchine automatiche per il packaging di medicinali. Vorrei subito mettere in luce che in tale contesto applicativo l’utilizzo di algoritmi di data-mining risulta essere ostico a causa dei due ambienti in cui mi trovo. Il primo è quello delle macchine automatiche che operano con sistemi in tempo reale dato che non presentano a pieno le risorse di cui necessitano tali algoritmi. Il secondo è relativo alla produzione di farmaci in quanto vige una normativa internazionale molto restrittiva che impone il tracciamento di tutti gli eventi trascorsi durante l’impacchettamento ma che non permette la visione al mondo esterno di questi dati sensibili. Emerge immediatamente l’interesse nell’utilizzo di tali informazioni che potrebbero far affiorare degli eventi riconducibili a un problema della macchina o a un qualche tipo di errore al fine di migliorare l’efficacia e l’efficienza dei prodotti IMA. Lo sforzo maggiore per riuscire ad ideare una strategia applicativa è stata nella comprensione ed interpretazione dei messaggi relativi agli aspetti software. Essendo i dati molti, chiusi, e le macchine con scarse risorse per poter applicare a dovere gli algoritmi di data mining ho provveduto ad adottare diversi approcci in diversi contesti applicativi: • Sistema di identificazione automatica di errore al fine di aumentare di diminuire i tempi di correzione di essi. • Modifica di un algoritmo di letteratura per la caratterizzazione della macchina. La trattazione è così strutturata: • Capitolo 1: descrive la macchina automatica IMA Adapta della quale ci sono stati forniti i vari file di log. Essendo lei l’oggetto di analisi per questo lavoro verranno anche riportati quali sono i flussi di informazioni che essa genera. • Capitolo 2: verranno riportati degli screenshoot dei dati in mio possesso al fine di, tramite un’analisi esplorativa, interpretarli e produrre una formulazione di idee/proposte applicabili agli algoritmi di Machine Learning noti in letteratura. • Capitolo 3 (identificazione di errore): in questo capitolo vengono riportati i contesti applicativi da me progettati al fine di implementare una infrastruttura che possa soddisfare il requisito, titolo di questo capitolo. • Capitolo 4 (caratterizzazione della macchina): definirò l’algoritmo utilizzato, FP-Growth, e mostrerò le modifiche effettuate al fine di poterlo impiegare all’interno di macchine automatiche rispettando i limiti stringenti di: tempo di cpu, memoria, operazioni di I/O e soprattutto la non possibilità di aver a disposizione l’intero dataset ma solamente delle sottoporzioni. Inoltre verranno generati dei DataSet per il testing di dell’algoritmo FP-Growth modificato.
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Sistema di segnalazione automatica posti auto su strada. Implementato per Android con tecniche di apprendimento automatico supervisionato e Bluetooth per realizzare un'applicazione Context-Aware.
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Il cancro della prostata (PCa) è il tumore maligno non-cutaneo più diffuso tra gli uomini ed è il secondo tumore che miete più vittime nei paesi occidentali. La necessità di nuove tecniche non invasive per la diagnosi precoce del PCa è aumentata negli anni. 1H-MRS (proton magnetic resonance spectroscopy) e 1H-MRSI (proton magnetic resonance spectroscopy imaging) sono tecniche avanzate di spettroscopia in risonanza magnetica che permettono di individuare presenza di metaboliti come citrato, colina, creatina e in alcuni casi poliammine in uno o più voxel nel tessuto prostatico. L’abbondanza o l’assenza di uno di questi metaboliti rende possibile discriminare un tessuto sano da uno patologico. Le tecniche di spettroscopia RM sono correntemente utilizzate nella pratica clinica per cervello e fegato, con l’utilizzo di software dedicati per l’analisi degli spettri. La quantificazione di metaboliti nella prostata invece può risultare difficile a causa del basso rapporto segnale/rumore (SNR) degli spettri e del forte accoppiamento-j del citrato. Lo scopo principale di questo lavoro è di proporre un software prototipo per la quantificazione automatica di citrato, colina e creatina nella prostata. Lo sviluppo del programma e dei suoi algoritmi è stato portato avanti all’interno dell’IRST (Istituto Romagnolo per lo Studio e la cura dei Tumori) con l’aiuto dell’unità di fisica sanitaria. Il cuore del programma è un algoritmo iterativo per il fit degli spettri che fa uso di simulazioni MRS sviluppate con il pacchetto di librerie GAMMA in C++. L’accuratezza delle quantificazioni è stata testata con dei fantocci realizzati all’interno dei laboratori dell’istituto. Tutte le misure spettroscopiche sono state eseguite con il nuovo scanner Philips Ingenia 3T, una delle machine di risonanza magnetica più avanzate per applicazioni cliniche. Infine, dopo aver eseguito i test in vitro sui fantocci, sono stati acquisiti gli spettri delle prostate di alcuni volontari sani, per testare se il programma fosse in grado di lavorare in condizioni di basso SNR.
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Da quando è iniziata l'era del Cloud Computing molte cose sono cambiate, ora è possibile ottenere un server in tempo reale e usare strumenti automatizzati per installarvi applicazioni. In questa tesi verrà descritto lo strumento MODDE (Model-Driven Deployment Engine), usato per il deployment automatico, partendo dal linguaggio ABS. ABS è un linguaggio a oggetti che permette di descrivere le classi in una maniera astratta. Ogni componente dichiarato in questo linguaggio ha dei valori e delle dipendenze. Poi si procede alla descrizione del linguaggio di specifica DDLang, col quale vengono espressi tutti i vincoli e le configurazioni finali. In seguito viene spiegata l’architettura di MODDE. Esso usa degli script che integrano i tool Zephyrus e Metis e crea un main ABS dai tre file passati in input, che serve per effettuare l’allocazione delle macchine in un Cloud. Inoltre verranno introdotti i due sotto-strumenti usati da MODDE: Zephyrus e Metis. Il primo si occupa di scegliere quali servizi installare tenendo conto di tutte le loro dipendenze, cercando di ottimizzare il risultato. Il secondo gestisce l’ordine con cui installarli tenendo conto dei loro stati interni e delle dipendenze. Con la collaborazione di questi componenti si ottiene una installazione automatica piuttosto efficace. Infine dopo aver spiegato il funzionamento di MODDE viene spiegato come integrarlo in un servizio web per renderlo disponibile agli utenti. Esso viene installato su un server HTTP Apache all’interno di un container di Docker.
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L’ obiettivo della tesi proposta è volto ad illustrare come la malattia diabetica può essere gestita a livello domiciliare attraverso dispositivi di monitoraggio della glicemia sempre più innovativi. La malattia diabetica è un disturbo metabolico che ha come manifestazione principale un aumento del livello di zucchero nel sangue (glicemia) dovuto ad una ridotta produzione di insulina, l’ormone secreto dal pancreas per utilizzare gli zuccheri e gli altri componenti del cibo e trasformarli in energia. È una delle patologie croniche a più ampia diffusione nel mondo, in particolare nei Paesi industrializzati, e costituisce una delle più rilevanti e costose malattie sociali della nostra epoca, soprattutto per il suo carattere di cronicità, per la tendenza a determinare complicanze nel lungo periodo e per il progressivo spostamento dell’insorgenza verso età giovanili. Le tecnologie applicate alla terapia del diabete hanno consentito negli ultimi vent’anni di raggiungere traguardi molto importanti, soprattutto per quanto riguarda l’ottimizzazione del controllo assiduo dei valori glicemici cercando di mantenerli il più costante possibile e ad un livello simile a quello fisiologico. La comunicazione medico-paziente è stata rivoluzionata dalla telemedicina che, offrendo la possibilità di una comunicazione agevole, permette di ottimizzare l’utilizzo dei dati raccolti attraverso l’automonitoraggio glicemico e di facilitare gli interventi educativi. I glucometri, che misurano la glicemia ‘capillare’, insieme ai microinfusori, sistemi di erogazione dell’insulina sia in maniera continua (fabbisogno basale), che ‘a domanda’ (boli prandiali), hanno sostanzialmente modificato l’approccio e la gestione del diabete da parte del medico, ma soprattutto hanno favorito al paziente diabetico un progressivo superamento delle limitazioni alle normali attività della vita imposte dalla malattia. Con il monitoraggio continuo della glicemia 24 ore su 24 infatti, si ha avuto il vantaggio di avere a disposizione un elevato numero di misurazioni puntiformi nell’arco della giornata attraverso sensori glicemici, che applicati sulla pelle sono in grado di ‘rilevare’ il valore di glucosio a livello interstiziale, per diversi giorni consecutivi e per mezzo di un trasmettitore wireless, inviano le informazioni al ricevitore che visualizza le letture ottenute dal sensore. In anni recenti, il concetto di SAP (Sensor-Augmented Insulin Pump) Therapy, è stato introdotto a seguito di studi che hanno valutato l’efficacia dell’utilizzo della pompa ad infusione continua di insulina (CSII, continuous subcutaneous insulin infusion) associato ai sistemi di monitoraggio in continuo della glicemia (CGM, continuous glucose monitoring) per un significativo miglioramento del controllo glicemico e degli episodi sia di ipoglicemia sia di iperglicemia prolungata. Oggi, grazie ad una nuova funzione è possibile interrompere automaticamente l’erogazione di insulina da parte del microinfusore quando la glicemia, rilevata dal sensore, scende troppo velocemente e raggiunge un limite di allarme. Integrare lettura della glicemia, infusione e sospensione automatica dell’erogazione di insulina in caso di ipoglicemia ha ovviamente aperto la porta al pancreas artificiale.
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La radioterapia è una tecnica molto impiegata per la cura del cancro. Attualmente la somministrazione avviene principalmente attraverso la intensity modulated radiotherapy (IMRT, sovrapposizione di campi ad intensità modulata), un cui sviluppo recente è la volumetric modulated arc therapy (VMAT, irradiazione continua lungo un arco ininterrotto). La generazione di piani richiede esperienza ed abilità: un dosimetrista seleziona cost functions ed obiettivi ed un TPS ottimizza la disposizione dei segmenti ad intensità modulata. Se il medico giudica il risultato non soddisfacente, il processo riparte da capo (trial-and-error). Una alternativa è la generazione automatica di piani. Erasmus-iCycle, software prodotto presso ErasmusMC (Rotterdam, The Netherlands), è un algoritmo di ottimizzazione multicriteriale di piani radioterapici per ottimizzazione di intensità basato su una wish list. L'output consiste di piani Pareto-ottimali ad intensità modulata. La generazione automatica garantisce maggiore coerenza e qualità più elevata con tempi di lavoro ridotti. Nello studio, una procedura di generazione automatica di piani con modalità VMAT è stata sviluppata e valutata per carcinoma polmonare. Una wish list è stata generata attraverso una procedura iterativa su un gruppo ristretto di pazienti con la collaborazione di fisici medici ed oncologi e poi validata su un gruppo più ampio di pazienti. Nella grande maggioranza dei casi, i piani automatici sono stati giudicati dagli oncologi migliori rispetto ai rispettivi piani IMRT clinici generati manualmente. Solo in pochi casi una rapida calibrazione manuale specifica per il paziente si è resa necessaria per soddisfare tutti i requisiti clinici. Per un sottogruppo di pazienti si è mostrato che la qualità dei piani VMAT automatici era equivalente o superiore rispetto ai piani VMAT generati manualmente da un dosimetrista esperto. Complessivamente, si è dimostrata la possibilità di generare piani radioterapici VMAT ad alta qualità automaticamente, con interazione umana minima. L'introduzione clinica della procedura automatica presso ErasmusMC è iniziata (ottobre 2015).
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Effettuare la calibrazione di un motore a combustione interna richiede precisione e al contempo tempi ridotti per poter essere eseguita in modo rapido e sicuro sui banchi prova. In questo elaborato viene trattata in particolare la calibrazione dell’anticipo di accensione, parametro fondamentale per massimizzare la PMI e quindi le prestazioni di un motore da corsa, ma altrettanto delicato per quanto riguarda il fenomeno della detonazione in cui si può incorrere attuando combustioni troppo anticipate durante la ricerca della fase ottimale. Con l’esigenza di dover calibrare il singolo motore in maniera non distruttiva, utilizzando una procedura di calibrazione automatica, è quindi necessario ricorrere a un sistema che sia in grado di prevedere il valore di anticipo che genererà un livello di detonazione ritenuto pericoloso per l’integrità del motore. Tale operazione deve essere effettuata con la miglior precisione possibile, in modo tale che venga esplorato tutto il campo dei valori di anticipo attuabili dato che la condizione di massima prestazione si trova a ridosso delle condizioni detonanti, quindi nella ricerca dell’ottimo ci si può imbattere in situazioni dannose. In questo elaborato è stata analizzata e rivista una procedura in ambiente MATLAB al fine di ridurne i tempi di calcolo fra una rampa di calibrazione e l’altra senza rinunciare all’accuratezza della previsione dell’anticipo limite ponendo l’attenzione sui parametri più importanti che regolano l’algoritmo di previsione. Inoltre per il calcolo dell’anticipo limite è stato implementato un approccio alternativo di tipo probabilistico basato sui dati sperimentali ciclo per ciclo, valutando anche modelli alternativi da applicare per il calcolo del MAPO statistico.
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L'elaborato espone la progettazione di una macchina automatica e propone uno strumento per il calcolo del tempo delle sua produzione.
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Lo studio dello sviluppo delle attività motorie fondamentali (FMS) nei bambini sta acquisendo in questi anni grande importanza, poiché la padronanza di queste ultime sembra essere correlata positivamente sia con la condizione di benessere fisico, sia con il mantenimento di alti livelli di autostima; si ritiene inoltre che possano contribuire al mantenimento di uno stile di vita sano in età adulta. In questo elaborato di tesi viene preso in considerazione un test di riferimento per la valutazione delle FMS, il TMGD – 2. Lo scopo è quello di fornire una valutazione quantitativa delle performance delle FMS, sulla base degli standard proposti dal protocollo TGMD-2, mediante una versione strumentata del test, utilizzando delle Inertial Measurement Unit (IMU). Questi sensori consentono di superare il limite posto dalla soggettività nella valutazione dell’operatore e permettono di esprimere un giudizio in maniera rapida e automatica. Il TGMD-2 è stato somministrato, in versione strumentata, a 91 soggetti di età compresa tra i 6 e i 10 anni. Sono stati ideati degli algoritmi che, a partire dai segnali di accelerazione e velocità angolare acquisiti mediante le IMU, consentono di conferire una valutazione a ciascuno dei task impartito dal TGMD – 2. Gli algoritmi sono stati validati mediante il confronto fra i risultati ottenuti e i giudizi di un valutatore esperto del TGMD-2, mostrando un alto grado di affinità, in genere tra l’80% e il 90%.
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La camminata, sia in acqua sia a secco, è un esercizio praticato frequentemente in ambito riabilitativo. Lo scopo di questa tesi è di confrontare variabilità e stabilità del cammino dentro e fuori dall’acqua, al fine di comprendere le caratteristiche dei due tipi di cammino. L’analisi si è focalizzata sulla valutazione di misure di stabilità e variabilità che non erano mai state indagate prima per la camminata in acqua: Harmonic Ratio, Plot di Poincarè, moltiplicatori di Floquet, esponenti di Lyapunov, multiscale entropy, recurrence rate, determinism, averaged diagonal line length, maximum diagonal line length e divergenza. Gli indici sono stati calcolati su camminate di 30 e di 90 passi. Da questa analisi possiamo stimare anche quale parametro è già affidabile a 30 passi e non cambia se analizzato a 90 o se un parametro necessita di più passi per risultare affidabile. Inoltre è stata effettuata indagine statistica tramite test di Kruskal-Wallis. Dall'analisi è emerso che la camminata in acqua è più stabile, meno smooth, c’è un maggiore controllo posturale lungo gli assi antero-posteriore e medio-laterale e che il cammino è condotto in maniera meno automatica.
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La malattia aterosclerotica presenta elevate morbilità e mortalità in gran parte del mondo e poterla diagnosticare prima che essa porti a un evento acuto (ictus) comporta indiscutibili vantaggi per la sanità. Il problema a monte della malattia è la presenza di placche aterosclerotiche nei vasi arteriosi. La placca può essere classificata in base alle sue componenti isto-morfologiche in fibrosa, fibrocalcifica o fibroadiposa, che comportano diversi livelli di rischio. In questo elaborato è presentata la procedura CAPSU, che permette la rilevazione e la segmentazione delle placche in modo automatico in immagini eco; è valutata l’efficacia di un tool che permette la classificazione automatica delle placche, già segmentate con il metodo CAPSU. Un esperto ha classificato le placche appartenenti a 44 immagini ecografiche che poi sono state sottoposte all’elaborazione automatica; i risultati si sono rivelati concordi. Sono stati valutati alcuni fattori che potrebbero differenziare univocamente i tipi di placche tra loro (area, eccentricità, minimo, massimo e medio livello di grigio, ecogenicità ed eterogeneità) e a parte i primi due tutti si sono mostrati validi in almeno un confronto tra due tipi di placche. Si è concluso che una classificazione automatica del tutto efficace delle placche carotidee potrebbe essere possibile in seguito a ulteriori sviluppi di questa tecnica.