Computer aided design and finite element modeling to predict bulk mechanical properties of bone scaffolds using triply periodic minimal surfaces (progettazione assistita al calcolatore ed analisi con il metodo degli elementi finiti per predire il comportamento meccanico di scaffolds ossei creati con l'uso di superfici minime periodiche in tre direzioni)

The aim of Tissue Engineering is to develop biological substitutes that will restore lost morphological and functional features of diseased or damaged portions of organs. Recently computer-aided technology has received considerable attention in the area of tissue engineering and the advance of additive manufacture (AM) techniques has significantly improved control over the pore network architecture of tissue engineering scaffolds. To regenerate tissues more efficiently, an ideal scaffold should have appropriate porosity and pore structure. More sophisticated porous configurations with higher architectures of the pore network and scaffolding structures that mimic the intricate architecture and complexity of native organs and tissues are then required. This study adopts a macro-structural shape design approach to the production of open porous materials (Titanium foams), which utilizes spatial periodicity as a simple way to generate the models. From among various pore architectures which have been studied, this work simulated pore structure by triply-periodic minimal surfaces (TPMS) for the construction of tissue engineering scaffolds. TPMS are shown to be a versatile source of biomorphic scaffold design. A set of tissue scaffolds using the TPMS-based unit cell libraries was designed. TPMS-based Titanium foams were meant to be printed three dimensional with the relative predicted geometry, microstructure and consequently mechanical properties. Trough a finite element analysis (FEA) the mechanical properties of the designed scaffolds were determined in compression and analyzed in terms of their porosity and assemblies of unit cells. The purpose of this work was to investigate the mechanical performance of TPMS models trying to understand the best compromise between mechanical and geometrical requirements of the scaffolds. The intention was to predict the structural modulus in open porous materials via structural design of interconnected three-dimensional lattices, hence optimising geometrical properties. With the aid of FEA results, it is expected that the effective mechanical properties for the TPMS-based scaffold units can be used to design optimized scaffolds for tissue engineering applications. Regardless of the influence of fabrication method, it is desirable to calculate scaffold properties so that the effect of these properties on tissue regeneration may be better understood.

Non-evolutive pattern recognition techniques: An application in medical image diagnostics

Lo studio dell’intelligenza artificiale si pone come obiettivo la risoluzione di una classe di problemi che richiedono processi cognitivi difficilmente codificabili in un algoritmo per essere risolti. Il riconoscimento visivo di forme e figure, l’interpretazione di suoni, i giochi a conoscenza incompleta, fanno capo alla capacità umana di interpretare input parziali come se fossero completi, e di agire di conseguenza. Nel primo capitolo della presente tesi sarà costruito un semplice formalismo matematico per descrivere l’atto di compiere scelte. Il processo di “apprendimento” verrà descritto in termini della massimizzazione di una funzione di prestazione su di uno spazio di parametri per un ansatz di una funzione da uno spazio vettoriale ad un insieme finito e discreto di scelte, tramite un set di addestramento che descrive degli esempi di scelte corrette da riprodurre. Saranno analizzate, alla luce di questo formalismo, alcune delle più diffuse tecniche di artificial intelligence, e saranno evidenziate alcune problematiche derivanti dall’uso di queste tecniche. Nel secondo capitolo lo stesso formalismo verrà applicato ad una ridefinizione meno intuitiva ma più funzionale di funzione di prestazione che permetterà, per un ansatz lineare, la formulazione esplicita di un set di equazioni nelle componenti del vettore nello spazio dei parametri che individua il massimo assoluto della funzione di prestazione. La soluzione di questo set di equazioni sarà trattata grazie al teorema delle contrazioni. Una naturale generalizzazione polinomiale verrà inoltre mostrata. Nel terzo capitolo verranno studiati più nel dettaglio alcuni esempi a cui quanto ricavato nel secondo capitolo può essere applicato. Verrà introdotto il concetto di grado intrinseco di un problema. Verranno inoltre discusse alcuni accorgimenti prestazionali, quali l’eliminazione degli zeri, la precomputazione analitica, il fingerprinting e il riordino delle componenti per lo sviluppo parziale di prodotti scalari ad alta dimensionalità. Verranno infine introdotti i problemi a scelta unica, ossia quella classe di problemi per cui è possibile disporre di un set di addestramento solo per una scelta. Nel quarto capitolo verrà discusso più in dettaglio un esempio di applicazione nel campo della diagnostica medica per immagini, in particolare verrà trattato il problema della computer aided detection per il rilevamento di microcalcificazioni nelle mammografie.

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.

Vantaggi e limiti dell'integrazione tra sistemi di traduzione assistita e sistemi di traduzione automatica

Computer-assisted translation (or computer-aided translation or CAT) is a form of language translation in which a human translator uses computer software in order to facilitate the translation process. Machine translation (MT) is the automated process by which a computerized system produces a translated text or speech from one natural language to another. Both of them are leading and promising technologies in the translation industry; it therefore seems important that translation students and professional translators become familiar with this relatively new types of technology. Whether used together, not only might these two different types of systems reduce translation time, but also lead to a further improvement in the field of translation technologies. The dissertation consists of four chapters. The first one surveys the chronological development of MT and CAT tools, the emergence of pre-editing, post-editing and controlled language and the very last frontiers in this sector. The second one provide a general overview on the four main CAT tools that are used nowadays and tested hereto. The third chapter is dedicated to the experimentations that have been conducted in order to analyze and evaluate the performance of the four integrated systems that are the core subject of this dissertation. Finally, the fourth chapter deals with the issue of terminological equivalence in interlinguistic translation. The purpose of this dissertation is not to provide an objective and definitive solution to the complex issues that arise at any time in the field of translation technologies, this aim being well away from being achieved, but to supply information about the limits and potentiality that are typical of those instruments which are now essential to any professional translator.

Protocolli di bioprinting in ingegneria dei tessuti

L’argomento trattato in questo elaborato riguarda una nuova tecnologia che si sta sviluppando nell’ambito dell’ingegneria dei tessuti: il Bioprinting. Tale rivoluzionario approccio completamente automatizzato, grazie all’utilizzo dell’elaborazione automatica delle immagini CAD (Computer Aided Design) e la fabbricazione assistita al calcolatore CAM (Computer Aided Manufacturing), si propone di ricreare tessuti e/o organi. In particolare nel seguito ne verrà data una definizione e ne verranno definiti i campi di applicazione, per poi proseguire con un’analisi del processo dal punto di vista delle fasi che lo compongono e la speciale tecnologia utilizzata. Infine verrà proposto qualche studio fatto in merito ai tessuti vascolari e alla cartilagine per poi concludere con i pionieri che tuttora contribuiscono al suo sviluppo e con Organovo, una delle aziende leader del settore.

Bitext alignment: building and evaluating a bilingual corpus and translation memory of academic course descriptions

Following the internationalization of contemporary higher education, academic institutions based in non-English speaking countries are increasingly urged to produce contents in English to address international prospective students and personnel, as well as to increase their attractiveness. The demand for English translations in the institutional academic domain is consequently increasing at a rate exceeding the capacity of the translation profession. Resources for assisting non-native authors and translators in the production of appropriate texts in L2 are therefore required in order to help academic institutions and professionals streamline their translation workload. Some of these resources include: (i) parallel corpora to train machine translation systems and multilingual authoring tools; and (ii) translation memories for computer-aided tools. The purpose of this study is to create and evaluate reference resources like the ones mentioned in (i) and (ii) through the automatic sentence alignment of a large set of Italian and English as a Lingua Franca (ELF) institutional academic texts given as equivalent but not necessarily parallel (i.e. translated). In this framework, a set of aligning algorithms and alignment tools is examined in order to identify the most profitable one(s) in terms of accuracy and time- and cost-effectiveness. In order to determine the text pairs to align, a sample is selected according to document length similarity (characters) and subsequently evaluated in terms of extent of noisiness/parallelism, alignment accuracy and content leverageability. The results of these analyses serve as the basis for the creation of an aligned bilingual corpus of academic course descriptions, which is eventually used to create a translation memory in TMX format.

Modellazione e rendering del lungomare di Riccione mediante Blender

Lo scopo di questa tesi è quello di realizzare un modello tridimensionale del lungomare di Riccione, mediante l'uso di programmi di modellazione, grafica e CAD (computer aided design). Lo scopo è di riprodurre un intero ambiente virtuale che l'utente sia libero di esplorare e in cui possa muoversi in totale libertà. Il possibile utilizzo di un tale progetto è quindi essenzialmente divulgativo o a fini turistici, poiché permette di far conoscere il lungomare di Riccione e di farlo esplorare attivamente dall'utente attraverso il computer comodamente da casa. Questo potrebbe successivamente invogliare gli utenti a visitare dal vivo la città, destando curiosità in merito agli arredi turistici precedentemente osservati in maniera virtuale.

Bioprinting: Stato dell'arte ed applicazioni biomediche

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.

Studio e Realizzazione del Modello RVE (Representative Volume Element) per componenti polimerici realizzati in stampa 3D FDM

A fianco ai metodi più tradizionali, fin ora utilizzati, le tecnologie additive hanno subito negli ultimi anni una notevole evoluzione nella produzione di componenti. Esse permettono un ampio di range di applicazioni utilizzando materiali differenti in base al settore di applicazione. In particolare, la stampa 3D FDM (Fused Deposition Modeling) rappresenta uno dei processi tecnologici additivi più diffusi ed economicamente più competitivi. Gli attuali metodi di analisi agli elementi finiti (FEM) e le tecnologie CAE (Computer-Aided Engineering) non sono in grado di studiare modelli 3D di componenti stampati, dal momento che il risultato finale dipende dai parametri di processo e ambientali. Per questo motivo, è necessario uno studio approfondito della meso struttura del componente stampato per estendere l’analisi FEM anche a questa tipologia di componenti. Lo scopo del lavoro proposto è di creare un elemento omogeneo che rappresenti accuratamente il comportamento di un componente realizzato in stampa 3D FDM, questo avviene attraverso la definizione e l’analisi di un volume rappresentativo (RVE). Attraverso la tecnica dell’omogeneizzazione, il volume definito riassume le principali caratteristiche meccaniche della struttura stampata, permettendo nuove analisi e ottimizzazioni. Questo approccio permette di realizzare delle analisi FEM sui componenti da stampare e di predire le proprietà meccaniche dei componenti a partire da determinati parametri di stampa, permettendo così alla tecnologia FDM di diventare sempre di più uno dei principali processi industriali a basso costo.

Tolerance optimization with statistical approach in the CAT environment

Nowadays, product development in all its phases plays a fundamental role in the industrial chain. The need for a company to compete at high levels, the need to be quick in responding to market demands and therefore to be able to engineer the product quickly and with a high level of quality, has led to the need to get involved in new more advanced methods/ processes. In recent years, we are moving away from the concept of 2D-based design and production and approaching the concept of Model Based Definition. By using this approach, increasingly complex systems turn out to be easier to deal with but above all cheaper in obtaining them. Thanks to the Model Based Definition it is possible to share data in a lean and simple way to the entire engineering and production chain of the product. The great advantage of this approach is precisely the uniqueness of the information. In this specific thesis work, this approach has been exploited in the context of tolerances with the aid of CAD / CAT software. Tolerance analysis or dimensional variation analysis is a way to understand how sources of variation in part size and assembly constraints propagate between parts and assemblies and how that range affects the ability of a project to meet its requirements. It is critically important to note how tolerance directly affects the cost and performance of products. Worst Case Analysis (WCA) and Statistical analysis (RSS) are the two principal methods in DVA. The thesis aims to show the advantages of using statistical dimensional analysis by creating and examining various case studies, using PTC CREO software for CAD modeling and CETOL 6σ for tolerance analysis. Moreover, it will be provided a comparison between manual and 3D analysis, focusing the attention to the information lost in the 1D case. The results obtained allow us to highlight the need to use this approach from the early stages of the product design cycle.

Progetto e implementazione di software di segmentazione assistita di immagini mediche e predizione di biomarkers

La segmentazione prevede la partizione di un'immagine in aree strutturalmente o semanticamente coerenti. Nell'imaging medico, è utilizzata per identificare, contornandole, Regioni di Interesse (ROI) clinico, quali lesioni tumorali, oggetto di approfondimento tramite analisi semiautomatiche e automatiche, o bersaglio di trattamenti localizzati. La segmentazione di lesioni tumorali, assistita o automatica, consiste nell’individuazione di pixel o voxel, in immagini o volumi, appartenenti al tumore. La tecnica assistita prevede che il medico disegni la ROI, mentre quella automatica è svolta da software addestrati, tra cui i sistemi Computer Aided Detection (CAD). Mediante tecniche di visione artificiale, dalle ROI si estraggono caratteristiche numeriche, feature, con valore diagnostico, predittivo, o prognostico. L’obiettivo di questa Tesi è progettare e sviluppare un software di segmentazione assistita che permetta al medico di disegnare in modo semplice ed efficace una o più ROI in maniera organizzata e strutturata per futura elaborazione ed analisi, nonché visualizzazione. Partendo da Aliza, applicativo open-source, visualizzatore di esami radiologici in formato DICOM, è stata estesa l’interfaccia grafica per gestire disegno, organizzazione e memorizzazione automatica delle ROI. Inoltre, è stata implementata una procedura automatica di elaborazione ed analisi di ROI disegnate su lesioni tumorali prostatiche, per predire, di ognuna, la probabilità di cancro clinicamente non-significativo e significativo (con prognosi peggiore). Per tale scopo, è stato addestrato un classificatore lineare basato su Support Vector Machine, su una popolazione di 89 pazienti con 117 lesioni (56 clinicamente significative), ottenendo, in test, accuratezza = 77%, sensibilità = 86% e specificità = 69%. Il sistema sviluppato assiste il radiologo, fornendo una seconda opinione, non vincolante, adiuvante nella definizione del quadro clinico e della prognosi, nonché delle scelte terapeutiche.

Leap Aided Modelling (LAM) in Blender

L'evoluzione tecnologica e l'utilizzo crescente della computer grafica in diversi settori stanno suscitando l'interesse di sempre più persone verso il mondo della modellazione 3D. I software di modellazione, tuttavia, si presentano spesso inadeguati all'utilizzo da parte di utenti senza esperienza, soprattutto a causa dei comandi di navigazione e modellazione poco intuitivi. Dal punto di vista dell'interazione uomo-computer, questi software devono infatti affrontare un grande ostacolo: il rapporto tra dispositivi di input 2D (come il mouse) e la manipolazione di una scena 3D. Il progetto presentato in questa tesi è un addon per Blender che consente di utilizzare il dispositivo Leap Motion come ausilio alla modellazione di superfici in computer grafica. L'obiettivo di questa tesi è stato quello di progettare e realizzare un'interfaccia user-friendly tra Leap e Blender, in modo da potere utilizzare i sensori del primo per facilitare ed estendere i comandi di navigazione e modellazione del secondo. L'addon realizzato per Blender implementa il concetto di LAM (Leap Aided Modelling: modellazione assistita da Leap), consentendo quindi di estendere le feature di Blender riguardanti la selezione, lo spostamento e la modifica degli oggetti in scena, la manipolazione della vista utente e la modellazione di curve e superfici Non Uniform Rational B-Splines (NURBS). Queste estensioni sono state create per rendere più veloci e semplici le operazioni altrimenti guidate esclusivamente da mouse e tastiera.