Characterization of a dual-energy X-ray absorptiometry system for soft tissues assessment and their correlations with metabolic state

Il crescente utilizzo di sistemi di analisi high-throughput per lo studio dello stato fisiologico e metabolico del corpo, ha evidenziato che una corretta alimentazione e una buona forma fisica siano fattori chiave per la salute. L'aumento dell'età media della popolazione evidenzia l'importanza delle strategie di contrasto delle patologie legate all'invecchiamento. Una dieta sana è il primo mezzo di prevenzione per molte patologie, pertanto capire come il cibo influisce sul corpo umano è di fondamentale importanza. In questo lavoro di tesi abbiamo affrontato la caratterizzazione dei sistemi di imaging radiografico Dual-energy X-ray Absorptiometry (DXA). Dopo aver stabilito una metodologia adatta per l'elaborazione di dati DXA su un gruppo di soggetti sani non obesi, la PCA ha evidenziato alcune proprietà emergenti dall'interpretazione delle componenti principali in termini delle variabili di composizione corporea restituite dalla DXA. Le prime componenti sono associabili ad indici macroscopici di descrizione corporea (come BMI e WHR). Queste componenti sono sorprendentemente stabili al variare dello status dei soggetti in età, sesso e nazionalità. Dati di analisi metabolica, ottenuti tramite Magnetic Resonance Spectroscopy (MRS) su campioni di urina, sono disponibili per circa mille anziani (provenienti da cinque paesi europei) di età compresa tra i 65 ed i 79 anni, non affetti da patologie gravi. I dati di composizione corporea sono altresì presenti per questi soggetti. L'algoritmo di Non-negative Matrix Factorization (NMF) è stato utilizzato per esprimere gli spettri MRS come combinazione di fattori di base interpretabili come singoli metaboliti. I fattori trovati sono stabili, quindi spettri metabolici di soggetti sono composti dallo stesso pattern di metaboliti indipendentemente dalla nazionalità. Attraverso un'analisi a singolo cieco sono stati trovati alti valori di correlazione tra le variabili di composizione corporea e lo stato metabolico dei soggetti. Ciò suggerisce la possibilità di derivare la composizione corporea dei soggetti a partire dal loro stato metabolico.

Quantum biology. Simulazioni di trasferimento di energia in una struttura dimerica

La quantum biology (QB) è un campo di ricerca emergente che cerca di affronta- re fenomeni quantistici non triviali all’interno dei contesti biologici dotandosi di dati sperimentali di esplorazioni teoriche e tecniche numeriche. I sistemi biologici sono per definizione sistemi aperti, caldi,umidi e rumorosi, e queste condizioni sono per loro imprenscindibili; si pensa sia un sistema soggetto ad una veloce decoerenza che sopprime ogni dinamica quantistica controllata. La QB, tramite i principi di noise assisted transport e di antenna fononica sostiene che la presenza di un adeguato livello di rumore ambientale aumenti l’efficienza di un network di trasporto,inoltre se all’interno dello spettro ambientale vi sono specifici modi vibrazionali persistenti si hanno effetti di risonanza che rigenerano la coerenza quantistica. L’interazione ambiente-sistema è di tipo non Markoviano,non perturbativo e di forte non equi- librio, ed il rumore non è trattato come tradizionale rumore bianco. La tecnica numerica che per prima ha predetto la rigenerazione della coerenza all’interno di questi network proteici è stato il TEBD, Time Evolving Block Decimation, uno schema numerico che permette di simulare sistemi 1-D a molti corpi, caratterizzati da interazioni di primi vicini e leggermente entangled. Tramite gli algoritmi numerici di Orthopol l’hamiltoniana spin-bosone viene proiettata su una catena discreta 1-D, tenendo conto degli effetti di interazione ambiente-sistema contenuti nello spettro(il quale determina la dinamica del sistema).Infine si esegue l’evoluzione dello stato.

L'Integrale di Perron: una Estensione dell'Integrale di Lebesgue, e Applicazioni

Il matematico tedesco Oscar Perron, tra il 1910 e il 1914, introduce l'integrale che porterà il suo nome con lo scopo di risolvere una limitazione negli integrali di Riemann e di Lebesgue. Il primo a studiare questo integrale è Denjoy nel 1912 il cui integrale si dimostrerà essere equivalente a quello di Perron. Oggi è più utilizzato l'integrale di Henstock-Kurzweil, studiato negli anni '60, anch'esso equivalente ai due precedenti. L'integrale di Perron rende integrabili tutte le funzioni che sono la derivata di una qualche funzione e restituisce l'analogo del Teorema Fondamentale del Calcolo Integrale nella versione di Torricelli-Barrow. L'integrale di Perron estende e prolunga l'integrale di Lebesgue, infatti se una funzione è sommabile secondo Lebesgue è anche Perron-integrabile e i due integrali coincidono. Per le funzioni non negative vale anche il viceversa e i due integrali sono equivalenti, ma in generale non è così, esistono infatti funzioni Perron-integrabili ma non sommabili secondo Lebesgue. Una differenza tra questi due integrali è il fatto che quello di Perron non sia un integrale assolutamente convergente, ovvero, la Perron integrabilità di una funzione non implica l'integralità del suo valore assoluto; questa è anche in parte la ragione della poca diffusione di questo integrale. Chiudono la tesi alcuni esempi di funzioni di interesse per la formula di "Torricelli-Barrow" e anche un notevole teorema che non sempre si trova nei libri di testo: se una funzione è derivabile in ogni punto del dominio e la sua derivata prima è sommabile allora vale la formula di "Torricelli-Barrow".

Solvent regeneration of activated carbon mixed-matrix membranes for the removal of micropollutants from wastewater

The constantly increasing demand of clean water has become challenging to deal with over the past years, water being an ever more precious resource. In recent times, the existing wastewater treatments had to be integrated with new steps, due to the detection of so-called organic micropollutants (OMPs). These compounds have been shown to adversely affect the environment and possibly human health, even when found in very low concentrations. In order to remove OMPs from wastewater, one possible technique is a hybrid process combining filtration and adsorption. In this work, polyethersulfone multi-channel mixed-matrix membranes with embedded powdered activated carbon (PAC) were tested to investigate the membrane’s adsorption and desorption performance. Micropollutants retention was analyzed using the pharmaceutical compounds diclofenac (DCF), paracetamol (PARA) and carbamazepine (CBZ) in filtration mode, combining the PAC adsorption process with the membrane’s ultrafiltration. Desorption performance was studied through solvent regeneration, using seven different solvents: pure water, pure ethanol, mixture of ethanol and water in different concentration, sodium hydroxide and a mixture of ethanol and sodium hydroxide. Regeneration experiments were carried out in forward-flushing. At first regeneration efficiency was investigated using a single-solute solution (diclofenac in water). The mixture Ethanol/Water (50:50) was found to be the most efficient with long-term retention of 59% after one desorption cycle. It was, therefore, later tested on a membrane previously loaded with a multi-solute solution. Three desorption cycles were performed after which, retention (after 30 min) reached values of 87% for PARA and 72% for CBZ and 55% for DCF, which indicates decent regenerability. A morphological analysis on the membranes confirmed that, in any case, the regeneration cycles did not affect either the membranes’ structure, or the content and distribution of PAC in the matrix.

Il problema della Nearest Correlation Matrix: il metodo delle proiezioni alternate e l'accelerazione di Anderson

Un problema frequente nell'analisi dei dati del mondo reale è quello di lavorare con dati "non coerenti", poiché raccolti a tempi asincroni o a causa di una successiva modifica "manuale" per ragioni che esulano da quelle matematiche. In particolare l'indagine dell'elaborato nasce da motivazioni di tipo finanziario, dove strumenti semplici come le matrici di correlazione, che sono utilizzate per capire le relazioni tra vari titoli o strategie, non rispettano delle caratteristiche cruciali a causa dell'incoerenza dei dati. A partire da queste matrici "invalide" si cerca la matrice di correlazione più vicina in norma, in modo da mantenere più informazioni originali possibili. Caratterizzando la soluzione del problema tramite analisi convessa, si utilizza il metodo delle proiezioni alternate, largamente utilizzato per la sua flessibilità anche se penalizzato dalla velocità di convergenza lineare. Viene quindi proposto l'utilizzo dell'accelerazione di Anderson, una tecnica per accelerare la convergenza dei metodi di punto fisso che, applicata al metodo di proiezione alternata, porta significativi miglioramenti in termini di tempo computazionale e numero di iterazioni. Si mostra inoltre come, nel caso di varianti del problema, l'applicazione dell'accelerazione di Anderson abbia un effetto maggiore rispetto al caso del problema "classico".

Synthetic generation of amyloid PET images by non-linear dimensionality reduction inversion

Privacy issues and data scarcity in PET field call for efficient methods to expand datasets via synthetic generation of new data that cannot be traced back to real patients and that are also realistic. In this thesis, machine learning techniques were applied to 1001 amyloid-beta PET images, which had undergone a diagnosis of Alzheimer’s disease: the evaluations were 540 positive, 457 negative and 4 unknown. Isomap algorithm was used as a manifold learning method to reduce the dimensions of the PET dataset; a numerical scale-free interpolation method was applied to invert the dimensionality reduction map. The interpolant was tested on the PET images via LOOCV, where the removed images were compared with the reconstructed ones with the mean SSIM index (MSSIM = 0.76 ± 0.06). The effectiveness of this measure is questioned, since it indicated slightly higher performance for a method of comparison using PCA (MSSIM = 0.79 ± 0.06), which gave clearly poor quality reconstructed images with respect to those recovered by the numerical inverse mapping. Ten synthetic PET images were generated and, after having been mixed with ten originals, were sent to a team of clinicians for the visual assessment of their realism; no significant agreements were found either between clinicians and the true image labels or among the clinicians, meaning that original and synthetic images were indistinguishable. The future perspective of this thesis points to the improvement of the amyloid-beta PET research field by increasing available data, overcoming the constraints of data acquisition and privacy issues. Potential improvements can be achieved via refinements of the manifold learning and the inverse mapping stages during the PET image analysis, by exploring different combinations in the choice of algorithm parameters and by applying other non-linear dimensionality reduction algorithms. A final prospect of this work is the search for new methods to assess image reconstruction quality.

Numerical study on viscoelastic behavior of polypropylene fiber reinforced concrete subjected to temperature variations using LDPM theory

This thesis is focused on the viscoelastic behavior of macro-synthetic fiber-reinforced concrete (MSFRC) with polypropylene studied numerically when subjected to temperature variations (-30 oC to +60 oC). LDPM (lattice discrete particle model), a meso-scale model for heterogeneous composites, is used. To reproduce the MSFRC structural behavior, an extended version of LDPM that includes fiber effects through fiber-concrete interface micromechanics, called LDPM-F, is applied. Model calibration is performed based on three-point bending, cube, and cylinder test for plain concrete and MSFRC. This is followed by a comprehensive literature study on the variation of mechanical properties with temperature for individual fibers and plain concrete. This literature study and past experimental test results constitute inputs for final numerical simulations. The numerical response of MSFRC three-point bending test is replicated and compared with the previously conducted experimental test results; finally, the conclusions were drawn. LDPM numerical model is successfully calibrated using experimental responses on plain concrete. Fiber-concrete interface micro-mechanical parameters are subsequently fixed and LDPM-F models are calibrated based on MSFRC three-point bending test at room temperature. Number of fibers contributing crack bridging mechanism is computed and found to be in good agreement with experimental counts. Temperature variations model for individual constituents of MSFRC, fibers and plain concrete, are implemented in LDPM-F. The model is validated for MSFRC three-point bending stress-CMOD (crack mouth opening) response reproduced at -30 oC, -15 oC, 0 oC, +20 oC, +40 oC and +60 oC. It is found that the model can well describe the temperature variation behavior of MSFRC. At positive temperatures, simulated responses are in good agreement. Slight disagreement in negative regimes suggests an in-depth study on fiber-matrix interface bond behavior with varying temperatures.