Graph-based analysis of brain resting-state fMRI data in nocturnal frontal lobe epileptic patients

Il lavoro che ho sviluppato presso l'unità di RM funzionale del Policlinico S.Orsola-Malpighi, DIBINEM, è incentrato sull'analisi dati di resting state - functional Magnetic Resonance Imaging (rs-fMRI) mediante l'utilizzo della graph theory, con lo scopo di valutare eventuali differenze in termini di connettività cerebrale funzionale tra un campione di pazienti affetti da Nocturnal Frontal Lobe Epilepsy (NFLE) ed uno di controlli sani. L'epilessia frontale notturna è una peculiare forma di epilessia caratterizzata da crisi che si verificano quasi esclusivamente durante il sonno notturno. Queste sono contraddistinte da comportamenti motori, prevalentemente distonici, spesso complessi, e talora a semiologia bizzarra. L'fMRI è una metodica di neuroimaging avanzata che permette di misurare indirettamente l'attività neuronale. Tutti i soggetti sono stati studiati in condizioni di resting-state, ossia di veglia rilassata. In particolare mi sono occupato di analizzare i dati fMRI con un approccio innovativo in campo clinico-neurologico, rappresentato dalla graph theory. I grafi sono definiti come strutture matematiche costituite da nodi e links, che trovano applicazione in molti campi di studio per la modellizzazione di strutture di diverso tipo. La costruzione di un grafo cerebrale per ogni partecipante allo studio ha rappresentato la parte centrale di questo lavoro. L'obiettivo è stato quello di definire le connessioni funzionali tra le diverse aree del cervello mediante l'utilizzo di un network. Il processo di modellizzazione ha permesso di valutare i grafi neurali mediante il calcolo di parametri topologici che ne caratterizzano struttura ed organizzazione. Le misure calcolate in questa analisi preliminare non hanno evidenziato differenze nelle proprietà globali tra i grafi dei pazienti e quelli dei controlli. Alterazioni locali sono state invece riscontrate nei pazienti, rispetto ai controlli, in aree della sostanza grigia profonda, del sistema limbico e delle regioni frontali, le quali rientrano tra quelle ipotizzate essere coinvolte nella fisiopatologia di questa peculiare forma di epilessia.

Multivariate analysis methods in the search for the Higgs boson produced in association with top pairs at the ATLAS experiment at LHC.

The Large Hadron Collider, located at the CERN laboratories in Geneva, is the largest particle accelerator in the world. One of the main research fields at LHC is the study of the Higgs boson, the latest particle discovered at the ATLAS and CMS experiments. Due to the small production cross section for the Higgs boson, only a substantial statistics can offer the chance to study this particle properties. In order to perform these searches it is desirable to avoid the contamination of the signal signature by the number and variety of the background processes produced in pp collisions at LHC. Much account assumes the study of multivariate methods which, compared to the standard cut-based analysis, can enhance the signal selection of a Higgs boson produced in association with a top quark pair through a dileptonic final state (ttH channel). The statistics collected up to 2012 is not sufficient to supply a significant number of ttH events; however, the methods applied in this thesis will provide a powerful tool for the increasing statistics that will be collected during the next LHC data taking.

A study of brain functional connectivity and cognitive processes in long COVID-19 patients

In this work, a prospective study conducted at the IRCCS Istituto delle Scienze Neurologiche di Bologna is presented. The aim was to investigate the brain functional connectivity of a cohort of patients (N=23) suffering from persistent olfactory dysfunction after SARS-CoV-2 infection (Post-COVID-19 syndrome), as compared to a matching group of healthy controls (N=26). In particular, starting from individual resting state functional-MRI data, different analytical approaches were adopted in order to find potential alterations in the connectivity patterns of patients’ brains. Analyses were conducted both at a whole-brain level and with a special focus on brain regions involved in the processing of olfactory stimuli (Olfactory Network). Statistical correlations between functional connectivity alterations and the results of olfactory and neuropsychological tests were investigated, to explore the associations with cognitive processes. The three approaches implemented for the analysis were the seed-based correlation analysis, the group-level Independent Component analysis and a graph-theoretical analysis of brain connectivity. Due to the relative novelty of such approaches, many implementation details and methodologies are not standardized yet and represent active research fields. Seed-based and group-ICA analyses’ results showed no statistically significant differences between groups, while relevant alterations emerged from those of the graph-based analysis. In particular, patients’ olfactory sub-graph appeared to have a less pronounced modular structure compared to the control group; locally, a hyper-connectivity of the right thalamus was observed in patients, with significant involvement of the right insula and hippocampus. Results of an exploratory correlation analysis showed a positive correlation between the graphs global modularity and the scores obtained in olfactory tests and negative correlations between the thalamus hyper-connectivity and memory tests scores.

Experimental analysis of a separation control device based on plasma technology

In this thesis effects of plasma actuators based on Dielectric Barrier Discharge (DBD) technology over a NACA 0015 bidimensional airfoil have been analyzed in an experimental way, at low Reynolds number. Work developed on thesis has been carried on in partnership with the Department of Electrical Engineering of Università di Bologna, inside Wind Tunnel of the Applied Aerodynamic Laboratory of Aerospace Engineering faculty. In order to verify the effectiveness of these active control devices, the analysis has shown how actuators succeed in prevent boundary layer separation only in certain conditions af angle of attack and Reynolds numbers. Moreover, in this thesis actuators’ chordwise position effect has been also analyzed, together with the influence of steady and unsteady operations.

Ab-initio determination of x-ray absorption near edge structure (xanes) spectra in an ultrasoft and norm conserving pseudopotentials scheme

X-ray absorption spectroscopy (XAS) is a powerful means of investigation of structural and electronic properties in condensed -matter physics. Analysis of the near edge part of the XAS spectrum, the so – called X-ray Absorption Near Edge Structure (XANES), can typically provide the following information on the photoexcited atom: - Oxidation state and coordination environment. - Speciation of transition metal compounds. - Conduction band DOS projected on the excited atomic species (PDOS). Analysis of XANES spectra is greatly aided by simulations; in the most common scheme the multiple scattering framework is used with the muffin tin approximation for the scattering potential and the spectral simulation is based on a hypothetical, reference structure. This approach has the advantage of requiring relatively little computing power but in many cases the assumed structure is quite different from the actual system measured and the muffin tin approximation is not adequate for low symmetry structures or highly directional bonds. It is therefore very interesting and justified to develop alternative methods. In one approach, the spectral simulation is based on atomic coordinates obtained from a DFT (Density Functional Theory) optimized structure. In another approach, which is the object of this thesis, the XANES spectrum is calculated directly based on an ab – initio DFT calculation of the atomic and electronic structure. This method takes full advantage of the real many-electron final wavefunction that can be computed with DFT algorithms that include a core-hole in the absorbing atom to compute the final cross section. To calculate the many-electron final wavefunction the Projector Augmented Wave method (PAW) is used. In this scheme, the absorption cross section is written in function of several contributions as the many-electrons function of the finale state; it is calculated starting from pseudo-wavefunction and performing a reconstruction of the real-wavefunction by using a transform operator which contains some parameters, called partial waves and projector waves. The aim of my thesis is to apply and test the PAW methodology to the calculation of the XANES cross section. I have focused on iron and silicon structures and on some biological molecules target (myoglobin and cytochrome c). Finally other inorganic and biological systems could be taken into account for future applications of this methodology, which could become an important improvement with respect to the multiscattering approach.

Analysis of cone-beam ct dose in image-guided radiation therapy for brain and prostate cancer patients via gpu-based Monte Carlo simulations

La radioterapia guidata da immagini (IGRT), grazie alle ripetute verifiche della posizione del paziente e della localizzazione del volume bersaglio, si è recentemente affermata come nuovo paradigma nella radioterapia, avendo migliorato radicalmente l’accuratezza nella somministrazione di dose a scopo terapeutico. Una promettente tecnica nel campo dell’IGRT è rappresentata dalla tomografia computerizzata a fascio conico (CBCT). La CBCT a kilovoltaggio, consente di fornire un’accurata mappatura tridimensionale dell’anatomia del paziente, in fase di pianificazione del trattamento e a ogni frazione del medisimo. Tuttavia, la dose da imaging attribuibile alle ripetute scansioni è diventata, negli ultimi anni, oggetto di una crescente preoccupazione nel contesto clinico. Lo scopo di questo lavoro è di valutare quantitativamente la dose addizionale somministrata da CBCT a kilovoltaggio, con riferimento a tre tipici protocolli di scansione per Varian OnBoard Imaging Systems (OBI, Palo Alto, California). A questo scopo sono state condotte simulazioni con codici Monte Carlo per il calcolo della dose, utilizzando il pacchetto gCTD, sviluppato sull’architettura della scheda grafica. L’utilizzo della GPU per sistemi server di calcolo ha permesso di raggiungere alte efficienze computazionali, accelerando le simulazioni Monte Carlo fino a raggiungere tempi di calcolo di ~1 min per un caso tipico. Inizialmente sono state condotte misure sperimentali di dose su un fantoccio d’acqua. I parametri necessari per la modellazione della sorgente di raggi X nel codice gCTD sono stati ottenuti attraverso un processo di validazione del codice al fine di accordare i valori di dose simulati in acqua con le misure nel fantoccio. Lo studio si concentra su cinquanta pazienti sottoposti a cicli di radioterapia a intensità modulata (IMRT). Venticinque pazienti con tumore al cervello sono utilizzati per studiare la dose nel protocollo standard-dose head e venticinque pazienti con tumore alla prostata sono selezionati per studiare la dose nei protocolli pelvis e pelvis spotlight. La dose media a ogni organo è calcolata. La dose media al 2% dei voxels con i valori più alti di dose è inoltre computata per ogni organo, al fine di caratterizzare l’omogeneità spaziale della distribuzione.

Pre-edge analysis of X-rays absorption spectra in TiO2 modified films

The thesis is mainly focused on the pre-edge analysis of XAS spectra of Ti HCF sample hexacyanocobaltate and hexacyanoferrate samples doped on a Indium Tin Oxide (ITO) thin film. The work is aimed at the determination of Ti oxidation state, as well as indication of various coordination number in the studied samples. The experiment have been conducted using XAFS (X-ray absorption fine structure)beamline at Elettra synchrotron, Trieste (Italy) under supervision of Professor Marco Giorgetti, Department of Industrial Chemistry, University of Bologna. The Master thesis accreditation to fullfill the ASC Master of Advanced Spectroscopy in Chemistry Degree requirement.

Approccio network-based alla discriminant analysis mediante HPC per la ricerca di signature ottimali in dati ad alta dimensionalità

Il presente lavoro di tesi si inserisce nell’ambito della classificazione di dati ad alta dimensionalità, sviluppando un algoritmo basato sul metodo della Discriminant Analysis. Esso classifica i campioni attraverso le variabili prese a coppie formando un network a partire da quelle che hanno una performance sufficientemente elevata. Successivamente, l’algoritmo si avvale di proprietà topologiche dei network (in particolare la ricerca di subnetwork e misure di centralità di singoli nodi) per ottenere varie signature (sottoinsiemi delle variabili iniziali) con performance ottimali di classificazione e caratterizzate da una bassa dimensionalità (dell’ordine di 101, inferiore di almeno un fattore 103 rispetto alle variabili di partenza nei problemi trattati). Per fare ciò, l’algoritmo comprende una parte di definizione del network e un’altra di selezione e riduzione della signature, calcolando ad ogni passaggio la nuova capacità di classificazione operando test di cross-validazione (k-fold o leave- one-out). Considerato l’alto numero di variabili coinvolte nei problemi trattati – dell’ordine di 104 – l’algoritmo è stato necessariamente implementato su High-Performance Computer, con lo sviluppo in parallelo delle parti più onerose del codice C++, nella fattispecie il calcolo vero e proprio del di- scriminante e il sorting finale dei risultati. L’applicazione qui studiata è a dati high-throughput in ambito genetico, riguardanti l’espressione genica a livello cellulare, settore in cui i database frequentemente sono costituiti da un numero elevato di variabili (104 −105) a fronte di un basso numero di campioni (101 −102). In campo medico-clinico, la determinazione di signature a bassa dimensionalità per la discriminazione e classificazione di campioni (e.g. sano/malato, responder/not-responder, ecc.) è un problema di fondamentale importanza, ad esempio per la messa a punto di strategie terapeutiche personalizzate per specifici sottogruppi di pazienti attraverso la realizzazione di kit diagnostici per l’analisi di profili di espressione applicabili su larga scala. L’analisi effettuata in questa tesi su vari tipi di dati reali mostra che il metodo proposto, anche in confronto ad altri metodi esistenti basati o me- no sull’approccio a network, fornisce performance ottime, tenendo conto del fatto che il metodo produce signature con elevate performance di classifica- zione e contemporaneamente mantenendo molto ridotto il numero di variabili utilizzate per questo scopo.

Sensor-based evaluation of Circadian motor behavior in people with Dementia. Development and validation of analysis strategies

[ITA]La demenza consiste nel deterioramento, spesso progressivo, dello stato cognitivo di un individuo. Chi è affetto da demenza, presenta alterazioni a livello cognitivo, comportamentale e motorio, ad esempio compiendo gesti ossessivi, ripetitivi, senza uno scopo preciso. La condizione dei pazienti affetti da demenza è valutata clinicamente tramite apposite scale e le informazioni relative al comportamento vengono raccolte intervistando chi se ne occupa, come familiari, il personale infermieristico o il medico curante. Spesso queste valutazioni si rivelano inaccurate, possono essere fortemente influenzate da considerazioni soggettive, e sono dispendiose in termini di tempo. Si ha quindi l'esigenza di disporre di metodiche oggettive per valutare il comportamento motorio dei pazienti e le sue alterazioni patologiche; i sensori inerziali indossabili potrebbero costituire una valida soluzione, per questo scopo. L'obiettivo principale della presente attività di tesi è stato definire e implementare un software per una valutazione oggettiva, basata su sensori, del pattern motorio circadiano, in pazienti affetti da demenza ricoverati in un'unità di terapia a lungo termine, che potrebbe evidenziare differenze nei sintomi della malattia che interessano il comportamento motorio, come descritto in ambito clinico. Lo scopo secondario è stato quello di verificare i cambiamenti motori pre- e post-intervento in un sottogruppo di pazienti, a seguito della somministrazione di un programma sperimentale di intervento basato su esercizi fisici. --------------- [ENG]Dementia involves deterioration, often progressive, of a person's cognitive status. Those who suffer from dementia, present alterations in cognitive and motor behavior, for example performing obsessive and repetitive gestures, without a purpose. The condition of patients suffering from dementia is clinically assessed by means of specific scales and information relating to the behavior are collected by interviewing caregivers, such as the family, nurses, or the doctor. Often it turns out that these are inaccurate assessments that may be heavily influenced by subjective evaluations and are costly in terms of time. Therefore, there is the need for objective methods to assess the patients' motor behavior and the pathological changes; wearable inertial sensors may represent a viable option, so this aim. The main objective of this thesis project was to define and implement a software for a sensor-based assessment of the circadian motor pattern in patients suffering from dementia, hospitalized in a long-term care unit, which could highlight differences in the disease symptoms affecting the motor behavior, as described in the clinical setting. The secondary objective was to verify pre- and post-intervention changes in the motor patterns of a subgroup of patients, following the administration of an experimental program of intervention based on physical exercises.