Processing of measured acceleration response for SHM purpose

Structural Health Monitoring (SHM) is the process of characterization for existing civil structures that proposes for damage detection and structural identification. It's based firstly on the collection of data that are inevitably affected by noise. In this work a procedure to denoise the measured acceleration signal is proposed, based on EMD-thresholding techniques. Moreover the velocity and displacement responses are estimated, starting from measured acceleration.

Biomechanics of the distal radio-ulnar joint: A finite element study (biomeccanica dell'articolazione radio-ulnare distale: Studio agli elementi finiti)

Il metodo agli elementi finiti è stato utilizzato per valutare la distribuzione dei carichi e delle deformazioni in numerose componenti del corpo umano. L'applicazione di questo metodo ha avuto particolare successo nelle articolazioni con geometria semplice e condizioni di carico ben definite, mentre ha avuto un impatto minore sulla conoscenza della biomeccanica delle articolazioni multi-osso come il polso. Lo scopo di questo lavoro è quello di valutare gli aspetti clinici e biomeccanici dell’articolazione distale radio-ulnare, attraverso l’utilizzo di metodi di modellazione e di analisi agli elementi finiti. Sono stati progettati due modelli 3D a partire da immagini CT, in formato DICOM. Le immagini appartenevano ad un paziente con articolazione sana e ad un paziente con articolazione patologica, in particolare si trattava di una dislocazione ulnare traumatica. Le componenti principali dei modelli presi in considerazione sono stati: radio, ulna, cartilagine, legamento interosso, palmare e distale. Per la realizzazione del radio e dell’ulna sono stati utilizzati i metodi di segmentazione “Thresholding” e “RegionGrowing” sulle immagini e grazie ad operatori morfologici, è stato possibile distinguere l’osso corticale dall’osso spongioso. Successivamente è stata creata la cartilagine presente tra le due ossa, attraverso operazioni di tipo booleano. Invece, i legamenti sono stati realizzati prendendo i punti-nodo del radio e dell’ulna e formando le superfici tra di essi. Per ciascuna di queste componenti, sono state assegnate le corrispondenti proprietà dei materiali. Per migliorare la qualità dei modelli, sono state necessarie operazioni di “Smoothing” e “Autoremesh”. In seguito, è stata eseguita un’analisi agli elementi finiti attraverso l’uso di vincoli e forze, così da simulare il comportamento delle articolazioni. In particolare, sono stati simulati lo stress e la deformazione. Infine, grazie ai risultati ottenuti dalle simulazioni, è stato possibile verificare l’eventuale rischio di frattura in differenti punti anatomici del radio e dell’ulna nell’articolazione sana e patologica.

Content characterization of 3D Videos

Il principale scopo di questa tesi è focalizzato alla ricerca di una caratterizzazione dei contenuti in video 3D. In una prima analisi, le complessità spaziale e temporale di contenuti 3D sono state studiate seguendo le convenzionali tecniche applicate a video 2D. In particolare, Spatial Information (SI) e Temporal Information (TI) sono i due indicatori utilizzati nella caratterizzazione 3D di contenuti spaziali e temporali. Per presentare una descrizione completa di video 3D, deve essere considerata anche la caratterizzazione in termini di profondità. A questo riguardo, nuovi indicatori di profondità sono stati proposti sulla base di valutazioni statistiche degli istogrammi di mappe di profondità. Il primo depth indicator è basato infatti sullo studio della media e deviazione standard della distribuzione dei dati nella depth map. Un'altra metrica proposta in questo lavoro stima la profondità basandosi sul calcolo dell’entropia della depth map. Infine, il quarto algoritmo implementato applica congiuntamente una tecnica di sogliatura (thresholding technique) e analizza i valori residui dell’istogramma calcolando l’indice di Kurtosis. Gli algoritmi proposti sono stati testati con un confronto tra le metriche proposte in questo lavoro e quelle precedenti, ma anche con risultati di test soggettivi. I risultati sperimentali mostrano l’efficacia delle soluzioni proposte nel valutare la profondità in video 3D. Infine, uno dei nuovi indicatori è stato applicato ad un database di video 3D per completare la caratterizzazione di contenuti 3D.