Valutazione delle condizioni di estrazione nella determinazione di composti fenolici nelle patate

Il presente elaborato di tesi valuta l’effetto delle condizioni di estrazione dei composti fenolici in un sottoprodotto della lavorazione industriale delle patate, la buccia, con l’obiettivo di poter valorizzare tale residuo di processo per utilizzi futuri. Al fine di ottimizzare le condizioni di estrazione, si è deciso di utilizzare il disegno sperimentale Box-Behnken (DBB) mediante la variazione di tre fattori (tempo, tipologia di solvente, rapporto campione/solvente) e per un totale di 15 determinazioni. I dati risultanti dalla determinazione dei composti fenolici totali e dell’attività antiossidante hanno messo in evidenza come la buccia di patate, sottoprodotto del processo di lavorazione industriale, sia un prodotto interessante per il proprio contenuto in composti fenolici ad elevata attività antiossidante. Tuttavia, la scelta delle condizioni ottimali di estrazione è fondamentale al fine di evitare la sottostima del contenuto in composti bioattivi, che deriverebbe da una incompleta estrazione degli stessi dalla matrice alimentare. Il disegno Box-Behnken ha permesso di stabilire le condizioni ottimali di estrazione dei composti fenolici e per questo sará utilizzato in futuro per lo screening di diversi campioni procedenti dalla produzione industriale. L’estrazione ottimale dei composti di interesse ha comunque evidenziato come la buccia di patata sia una fonte di composti fenolici ad attivitá antiossidante che potrá essere utilizzata sia come ingrediente alimentare che in campo nutraceutico.

Caratterizzazione dinamica sperimentale del rinforzo di pavimentazioni stradali con geogriglie tramite box test

Nella presente tesi viene affrontato il comportamento di materiali granulari sotto carico dinamico. In particolare, viene presentata la sperimentazione di laboratorio seguita presso il Nottingham Transportation Engineering Centre dell'Università di Nottingham, la costruzione del box test e le prove dinamiche eseguite sul materiale granulare rinforzato e non.

A Phase Space Box-counting based Method for Arrhythmia Prediction from Electrocardiogram Time Series

Arrhythmia is one kind of cardiovascular diseases that give rise to the number of deaths and potentially yields immedicable danger. Arrhythmia is a life threatening condition originating from disorganized propagation of electrical signals in heart resulting in desynchronization among different chambers of the heart. Fundamentally, the synchronization process means that the phase relationship of electrical activities between the chambers remains coherent, maintaining a constant phase difference over time. If desynchronization occurs due to arrhythmia, the coherent phase relationship breaks down resulting in chaotic rhythm affecting the regular pumping mechanism of heart. This phenomenon was explored by using the phase space reconstruction technique which is a standard analysis technique of time series data generated from nonlinear dynamical system. In this project a novel index is presented for predicting the onset of ventricular arrhythmias. Analysis of continuously captured long-term ECG data recordings was conducted up to the onset of arrhythmia by the phase space reconstruction method, obtaining 2-dimensional images, analysed by the box counting method. The method was tested using the ECG data set of three different kinds including normal (NR), Ventricular Tachycardia (VT), Ventricular Fibrillation (VF), extracted from the Physionet ECG database. Statistical measures like mean (μ), standard deviation (σ) and coefficient of variation (σ/μ) for the box-counting in phase space diagrams are derived for a sliding window of 10 beats of ECG signal. From the results of these statistical analyses, a threshold was derived as an upper bound of Coefficient of Variation (CV) for box-counting of ECG phase portraits which is capable of reliably predicting the impeding arrhythmia long before its actual occurrence. As future work of research, it was planned to validate this prediction tool over a wider population of patients affected by different kind of arrhythmia, like atrial fibrillation, bundle and brunch block, and set different thresholds for them, in order to confirm its clinical applicability.

Extracting FSA descriptions of robot behaviours from the dynamics of automatically designed controller networks

Automatic design has become a common approach to evolve complex networks, such as artificial neural networks (ANNs) and random boolean networks (RBNs), and many evolutionary setups have been discussed to increase the efficiency of this process. However networks evolved in this way have few limitations that should not be overlooked. One of these limitations is the black-box problem that refers to the impossibility to analyze internal behaviour of complex networks in an efficient and meaningful way. The aim of this study is to develop a methodology that make it possible to extract finite-state automata (FSAs) descriptions of robot behaviours from the dynamics of automatically designed complex controller networks. These FSAs unlike complex networks from which they're extracted are both readable and editable thus making the resulting designs much more valuable.