Messa a punto di un sistema di microscopia per l'analisi quantitativa di segnali fluorescenti

L’elaborato di tesi, che rientra nell’ambito di un progetto di collaborazione tra l’equipe del laboratorio ICM “Silvio Cavalcanti”, coordinato dal professor Giordano, e il CVG (Computer Vision Group) coordinato dal professor Bevilacqua, mira alla messa a punto di un sistema di misura quantitativa di segnali fluorescenti, tramite l’elaborazione di immagini acquisite in microscopia ottica.

Image Analysis Methods for Sugar Beet Phenotyping

In un mondo che richiede sempre maggiormente un'automazione delle attività della catena produttiva industriale, la computer vision rappresenta uno strumento fondamentale perciò che viene già riconosciuta internazionalmente come la Quarta Rivoluzione Industriale o Industry 4.0. Avvalendomi di questo strumento ho intrapreso presso l'azienda Syngenta lo studio della problematica della conta automatica del numero di foglie di una pianta. Il problema è stato affrontato utilizzando due differenti approcci, ispirandosi alla letteratura. All'interno dell'elaborato è presente anche la descrizione progettuale di un ulteriore metodo, ad oggi non presente in letteratura. Le metodologie saranno spiegate in dettaglio ed i risultati ottenuti saranno confrontati utilizzando i primi due approcci. Nel capitolo finale si trarranno le conclusioni sulle basi dei risultati ottenuti e dall'analisi degli stessi.

Sviluppo di un algoritmo di calibrazione per analisi quantitative di immagini in microscopia a fluorescenza

Questo progetto di tesi ha come obiettivo lo sviluppo di un algoritmo per la correzione e la calibrazione delle immagini in microscopia a fluorescenza e della sua implementazione come programma. Infatti, senza tale calibrazione le immagini di microscopia a fluorescenza sarebbero intrinsecamente affette da molteplici tipi di distorsioni ottiche. Questo limita fortemente la possibilità di effettuare analisi quantitative del livello di fluorescenza osservato. Il difetto sul quale ci siamo soffermati è la disomogeneità di campo, ossia una non uniforme fluorescenza causata dalla forma irregolare del fascio di eccitazione. Per conseguire l'obiettivo da noi proposto è necessaria l'acquisizione, in parallelo al campione in esame, di immagini di calibrazione contenenti sfere nanometriche a fluorescenza nota. A partire da queste, tramite procedure di image processing da noi implementate, abbiamo stimato la funzione di correzione della fluorescenza, localmente per ogni punto dell'immagine. Per la creazione di tale algoritmo abbiamo ipotizzato una possibile distribuzione dell'intensità dovuta alla non omogeneità del fascio ed abbiamo quindi stimato i parametri tramite un'apposita procedura di maximum likelihood. Tale stima è stata eseguita tenendo conto di possibili effetti dovuti alla luminosità di background, alla sovrapposizione di più nanosfere e ad effetti di bordo nel corso dell'elaborazione. Questa procedura è stata ripetuta su quattro diverse immagini di calibrazione, per valutarne la consistenza e la validità. Inoltre, per poter verificare che il software di elaborazione abbia le desiderate proprietà di linearità tra segnale misurato ed intensità nota, ci siamo serviti di un'ulteriore immagine di calibrazione contenente una mistura di sfere nanometriche con intensità variabili su due ordini di grandezza. Il risultato di questo lavoro di tesi verrà incluso in un programma per la calibrazione delle immagini in fluorescenza acquisite al laboratorio di biofisica del Dipartimento di Fisica ed Astronomia di Bologna.

Interfaccia grafica per l'elaborazione di immagini microscopiche di colture batteriche geneticamente modificate

Le moderne tecniche di imaging e i recenti sviluppi nel campo della visione computazionale consentono sempre più diffusamente l'utilizzo di metodi di image analysis, specialmente in ambito medico e biologico, permettendo un maggiore supporto sia alla diagnosi, sia alla ricerca. Il lavoro svolto in questa tesi si pone in un contesto di ricerca di carattere interdisciplinare, e riguarda il progetto e la realizzazione di un‘interfaccia grafica per l'analisi di colture batteriche geneticamente modificate, marcate con proteine fluorescenti (GFP), acquisite tramite un microscopio ad epifluorescenza. Nota la funzione di risposta del sistema di acquisizione delle immagini, l'analisi quantitativa delle colture batteriche è effettuata mediante la misurazione di proprietà legate all'intensità della risposta al marcatore fluorescente. L'interfaccia consente un'analisi sia globale dei batteri individuati nell'immagine, sia di singoli gruppi di batteri selezionati dall'utente, fornendo utili informazioni statistiche, sia in forma grafica che numerica. Per la realizzazione dell'interfaccia sono state adottate tecniche di ingegneria del software, con particolare enfasi alla interazione uomo-macchina e seguendo criteri di usability, al fine di consentire un corretto utilizzo dello strumento anche da parte di personale senza conoscenza in campo informatico.

Structural analysis of a UAV wing through image processing and FEM

Analisi strutturale dell’ala di un UAV (velivolo senza pilota a bordo), sviluppata usando varie metodologie: misurazioni sperimentali statiche e dinamiche, e simulazioni numeriche con l’utilizzo di programmi agli elementi finiti. L’analisi statica è stata a sua volta portata avanti seguendo due differenti metodi: la classica e diretta determinazione degli spostamenti mediante l’utilizzo di un catetometro e un metodo visivo, basato sull’elaborazione di immagini e sviluppato appositamente a tale scopo in ambiente Matlab. Oltre a ciò è stata svolta anche una analisi FEM volta a valutare l’errore che si ottiene affrontando il problema con uno studio numerico. Su tale modello FEM è stata svolta anche una analisi di tipo dinamico con lo scopo di confrontare tali dati con i dati derivanti da un test dinamico sperimentale per ottenere informazioni utili per una seguente possibile analisi aeroelastica.

Misure di segnali fluorescenti per l'analisi in microscopia dell'espressione genica in biologia sintetica

Protocolli e metodologie di caratterizzazione di un sistema di misura di segnali fluorescenti in microscopia ottica

Collection and real-time analysis of images from aircraft to support civil protection operational activities

This report describes the realization of a system, in which an object detection model will be implemented, whose aim is to detect the presence of people in images. This system could be used for several applications: for example, it could be carried on board an aircraft or a drone. In this case, the system is designed in such a way that it can be mounted on light/medium weight helicopters, helping the operator to find people in emergency situations. In the first chapter the use of helicopters for civil protection is analysed and applications similar to this case study are listed. The second chapter describes the choice of the hardware devices that have been used to implement a prototype of a system to collect, analyse and display images. At first, the PC necessary to process the images was chosen, based on the characteristics of the algorithms that are necessary to run the analysis. In the further, a camera that could be compatible with the PC was selected. Finally, the battery pack was chosen taking into account the electrical consumption of the devices. The third chapter illustrates the algorithms used for image analysis. In the fourth, some of the requirements listed in the regulations that must be taken into account for carrying on board all the devices have been briefly analysed. In the fifth chapter the activity of design and modelling, with the CAD Solidworks, the devices and a prototype of a case that will house them is described. The sixth chapter discusses the additive manufacturing, since the case was printed exploiting this technology. In the seventh chapter, part of the tests that must be carried out on the equipment to certificate it have been analysed, and some simulations have been carried out. In the eighth chapter the results obtained once loaded the object detection model on a hardware for image analyses were showed. In the ninth chapter, conclusions and future applications were discussed.

DS4H Image Alignment tool, allineamento multimodale automatico: sviluppo di modulo per ottimizzazione dei dati acquisiti ed estensione ad immagini a colori

Molti degli studi oncologici partono dalla analisi di provini istologici, cioè campioni di tessuto prelevati dal paziente. Grazie a marcatori specifici, ovvero coloranti selettivi applicati alla sezione da analizzare, vengono studiate specifiche parti del campione. Spesso per raccogliere più informazioni del campione si utilizzano più marcatori. Tuttavia, questi non sempre possono essere applicati in parallelo e spesso vengono utilizzati in serie dopo un lavaggio del campione. Le immagini così ottenute devono quindi essere allineate per poter procedere con studi di colocalizzazione simulando una acquisizione in parallelo dei vari segnali. Tuttavia, non esiste una procedura standard per allineare le immagini così ottenute. L’allineamento manuale è tempo-dispendioso ed oggetto di possibili errori. Un software potrebbe rendere il tutto più rapido e affidabile. In particolare, DS4H Image Alignment è un plug-in open source implementato per ImageJ/Fiji per allineare immagini multimodali in toni di grigio. Una prima versione del software è stata utilizzata per allineare manualmente una serie di immagini, chiedendo all’utente di definire punti di riferimento comuni a tutte le immagini. In una versione successiva, è stata aggiunta la possibilità di effettuare un allineamento automatico. Tuttavia, questo non era ottimizzato e comportava una perdita di informazione nelle aree non sovrapposte all’immagine definita come riferimento. In questo lavoro, è stato sviluppato un modulo ottimizzato di registrazione automatica di immagini che non assume nessuna immagine di riferimento e preserva tutti i pixel delle immagini originali creando uno stack di dimensioni idonee a contenere il tutto. Inoltre, l’architettura dell’intero software è stata estesa per poter registrare anche immagini a colori.

Riconoscimento di gesti: estensione a più punti del corpo e ad attori multipli

Negli ultimi anni si è assistito ad una radicale rivoluzione nell’ambito dei dispositivi di interazione uomo-macchina. Da dispositivi tradizionali come il mouse o la tastiera si è passati allo sviluppo di nuovi sistemi capaci di riconoscere i movimenti compiuti dall’utente (interfacce basate sulla visione o sull’uso di accelerometri) o rilevare il contatto (interfacce di tipo touch). Questi sistemi sono nati con lo scopo di fornire maggiore naturalezza alla comunicazione uomo-macchina. Le nuove interfacce sono molto più espressive di quelle tradizionali poiché sfruttano le capacità di comunicazione naturali degli utenti, su tutte il linguaggio gestuale. Essere in grado di riconoscere gli esseri umani, in termini delle azioni che stanno svolgendo o delle posture che stanno assumendo, apre le porte a una serie vastissima di interessanti applicazioni. Ad oggi sistemi di riconoscimento delle parti del corpo umano e dei gesti sono ampiamente utilizzati in diversi ambiti, come l’interpretazione del linguaggio dei segni, in robotica per l’assistenza sociale, per indica- re direzioni attraverso il puntamento, nel riconoscimento di gesti facciali [1], interfacce naturali per computer (valida alternativa a mouse e tastiera), ampliare e rendere unica l’esperienza dei videogiochi (ad esempio Microsoft 1 Introduzione Kinect© e Nintendo Wii©), nell’affective computing1 . Mostre pubbliche e musei non fanno eccezione, assumendo un ruolo cen- trale nel coadiuvare una tecnologia prettamente volta all’intrattenimento con la cultura (e l’istruzione). In questo scenario, un sistema HCI deve cercare di coinvolgere un pubblico molto eterogeneo, composto, anche, da chi non ha a che fare ogni giorno con interfacce di questo tipo (o semplicemente con un computer), ma curioso e desideroso di beneficiare del sistema. Inoltre, si deve tenere conto che un ambiente museale presenta dei requisiti e alcune caratteristiche distintive che non possono essere ignorati. La tecnologia immersa in un contesto tale deve rispettare determinati vincoli, come: - non può essere invasiva; - deve essere coinvolgente, senza mettere in secondo piano gli artefatti; - deve essere flessibile; - richiedere il minor uso (o meglio, la totale assenza) di dispositivi hardware. In questa tesi, considerando le premesse sopracitate, si presenta una sistema che può essere utilizzato efficacemente in un contesto museale, o in un ambiente che richieda soluzioni non invasive. Il metodo proposto, utilizzando solo una webcam e nessun altro dispositivo personalizzato o specifico, permette di implementare i servizi di: (a) rilevamento e (b) monitoraggio dei visitatori, (c) riconoscimento delle azioni.

Studio ed implementazione di algoritmi di stereo vision in ambito mobile: l'applicazione "SuperStereo"

L'analisi di un'immagine con strumenti automatici si è sviluppata in quella che oggi viene chiamata "computer vision", la materia di studio proveniente dal mondo informatico che si occupa, letteralmente, di "vedere oltre", di estrarre da una figura una serie di aspetti strutturali, sotto forma di dati numerici. Tra le tante aree di ricerca che ne derivano, una in particolare è dedicata alla comprensione di un dettaglio estremamente interessante, che si presta ad applicazioni di molteplici tipologie: la profondità. L'idea di poter recuperare ciò che, apparentemente, si era perso fermando una scena ed imprimendone l'istante in un piano a due dimensioni poteva sembrare, fino a non troppi anni fa, qualcosa di impossibile. Grazie alla cosiddetta "visione stereo", invece, oggi possiamo godere della "terza dimensione" in diversi ambiti, legati ad attività professionali piuttosto che di svago. Inoltre, si presta ad utilizzi ancora più interessanti quando gli strumenti possono vantare caratteristiche tecniche accessibili, come dimensioni ridotte e facilità d'uso. Proprio quest'ultimo aspetto ha catturato l'attenzione di un gruppo di lavoro, dal quale è nata l'idea di sviluppare una soluzione, chiamata "SuperStereo", capace di permettere la stereo vision usando uno strumento estremamente diffuso nel mercato tecnologico globale: uno smartphone e, più in generale, qualsiasi dispositivo mobile appartenente a questa categoria.