Il sistema Trauma Tracker - individuazione e analisi di parametri vitali acquisiti da monitor multiparametrico.

Lo scopo della presente tesi è lo studio e la progettazione di un sistema Hands-Free applicato in ambito Healthcare, volto ad aiutare il personale sanitario nello svolgimento delle mansioni lavorative. Il progetto, denominato Trauma Tracker, ha avuto origine grazie alla collaborazione con medici ed infermieri dell'ospedale Maurizio Bufalini di Cesena. In particolare, il sistema in prodotto si prende carico della compilazione del report finale contenente tutte le operazioni svolte sui pazienti nell'ambito del Pronto Soccorso, riducendo così notevolmente le possibilità di errori dovuti a fattori umani. Durante le fasi di sviluppo e progettazione sono state aggiunte ulteriori funzionalità al sistema, fino a farlo diventare vero e proprio oggetto incantato, in grado di esibire proprietà finora inimmaginabili in questo campo di applicazione. Trauma Tracker, almeno in queste prime fasi, non si propone come uno strumento immediatamente utilizzabile sul campo e pronto ad affiancare i medici, poiché necessiterebbe subito di qualità come robustezza ed affidabilità a livelli estremamente elevati. Per questo motivo il progetto è stato trattato come un "Proof of Concept", ossia un prototipo che ha lo scopo di dimostrare la fattibilità di tale sistema nella realtà, e di verificarne l'utilità una volta applicato in uno scenario concreto. L'argomento trattato ha quindi una grande importanza, poiché getta le basi di una tecnologia che un giorno potrà aiutare medici ed infermieri a svolgere al meglio l'impegnativo compito di salvare vite. In questa tesi, è stato approfondito in particolare il sottosistema utilizzato per il riconoscimento dei parametri vitali dal monitor multi-parametrico posto nei diversi reparti ospedalieri. Esso ha richiesto lunghe fasi di implementazione e collaudo per ottenere dei risultati soddisfacenti, che alla fine sono stati raggiunti.

Sviluppo del software di un sistema per l'analisi in tempo reale della combustione di motori endotermici alternativi

Limiti sempre più stringenti sulle emissioni inquinanti ed una maggiore attenzione ai consumi, all'incremento di prestazioni e alla guidabilità, portano allo sviluppo di algoritmi di controllo motore sempre più complicati. Allo stesso tempo, l'unità di propulsione sta diventando un insieme sempre più variegato di sottosistemi che devono lavorare all'unisono. L'ingegnere calibratore si trova di fronte ad una moltitudine di variabili ed algoritmi che devono essere calibrati e testati e necessita di strumenti che lo aiutino ad analizzare il comportamento del motore fornendo risultati sintetici e facilmente accessibili. Nel seguente lavoro è riportato lo sviluppo di un sistema di analisi della combustione: l'obbiettivo è stato quello di sviluppare un software che fornisca le migliori soluzioni per l'analisi di un motore a combustione interna, in termini di accuratezza dei risultati, varietà di calcoli messi a disposizione, facilità di utilizzo ed integrazione con altri sistemi tramite la condivisione dei risultati calcolati in tempo reale.

Valutazione cimenatica di tre tecniche di ricostruzione di legamento crociato anteriore con sistema di navigazione intraoperatorio

In caso di una lesione del legamento crociato anteriore (ACL), l'approccio chirurgico gold standard è la tecnica di ricostruzione ACL Single-Bundle (SB). Recentemente, sono state proposte altre tecniche alternative per ridurre il rischio di lassità residua post-operatoria, come la ricostruzione del Single Bundle con aggiunta di palstica latearle (SBLP) e le procedure a doppio fascio (DB). Quarantadue pazienti sottoposti a ricostruzione ACL sono stati inclusi prospetticamente nello studio. È stata eseguita una randomizzazione per allocare i pazienti nei diversi gruppi di studio: Single-Bundle-Lateral-Plasty, Single-Bundle e Double-Bundle. Un sistema di navigazione intraoperatorio è stato utilizzato per valutare i valori di lassità. I valori di lassità pre e post-chirurgici sono stati valutati tramite i test Lachman test (AP30), Drawer test (AP90), Varus-Valgus stress test a 0° e 30° flessione del ginocchio (VV0, VV30), rotazione esterna interna (IE30, IE90), e il test del pivot shift (PS). . In tutti e tre i gruppi, i valori di lassità post-ricostruzione sono risultati statisticamente ridotti rispetto ai valori pre-ricostruzione (P < 0,05) per tutti i test analizzati. Considerando l'analisi del test del cassetto e della rotazione interna-esterna a 30 e 90 gradi di flessione del ginocchio, è stata identificata una differenza significativa tra le diverse ricostruzioni chirurgiche. La tecnica SBLP ha portato ad avere i valori di migliori rispetto alle tecniche SB (PIE90 - 0,001) e DB (PAP90 - 0.012; PIE30 - 0,021; PIE90 - 0,003). La tecnica SBLP ha ottenuto risultati significativamente migliori rispetto alle altre tecniche studiate in termini di riduzione della lassità antero-posteriore e interna-esterna a tempo zero dopo la ricostruzione del legamento crociato anteriore.

Applicazione di tecniche AI per la progettazione di un sistema a supporto del paziente iperteso

In questa tesi si è cercato di trovare le soluzioni più efficaci a supporto delle questioni legate all'ipertensione di seguito descritte attraverso l'uso di tecniche riguardanti l'intelligenza artificiale e l'Internet of Things. Uno tra i compiti dei medici che si occupano di curare i malati di ipertensione è quello di elaborare protocolli per quanto riguarda la prevenzione e la cura di questa malattia, i quali vengono periodicamente aggiornati. Per supportare ciò, il primo progetto sviluppato è consistito in un'analisi dei dati sul dataset ottenuto a partire dall'elaborazione delle risposte date ai questionari che sono stati distribuiti durante la Giornata Mondiale dell'Ipertensione. A partire da questo, si è cercato di evidenziare la classe di persone che con più probabilità sono malate di ipertensione in modo tale che le linee guida aggiornate si concentrino maggiormente su costoro. La seconda questione affrontata è che non sempre le cure che vengono prescritte sono efficaci, talvolta a causa del medico, talvolta a causa del paziente. Si rende perciò necessario fornire ai pazienti degli strumenti che li aiutino direttamente nella cura della loro malattia. Devono avere anche lo scopo di aiutare il medico nel suo lavoro di monitoraggio periodico delle condizioni di salute del paziente, perché possa avere realmente il polso della situazione. Per fare questo, il secondo progetto ha riguardato lo sviluppo di un chatbot disponibile sulla piattaforma di messaggistica istantanea Telegram ad uso dei malati di ipertensione. Questo assistente virtuale permette loro di registrare le misurazioni di pressione che settimanalmente devono effettuare e ricorda loro di farlo quando passa troppo tempo dall'ultima misurazione. Il sistema permette inoltre di visualizzare medie e grafici delle misurazioni che sono state raccolte cosicché il medico può affidarsi ad uno strumento più evoluto del semplice libretto diario in cui il paziente annota tutte le misurazioni.

Monitoraggio e Sviluppo di un sistema di Health Technology Management in contesti poveri di risorse: il caso dell'ospedale St. Luke Hospital, Wolisso

L’elaborato descrive il progetto di tesi volto allo studio, con implementazione pratica, del monitoraggio e sviluppo di un sistema di Health Technology Management in paesi con scarse risorse. Questo ha l’obbiettivo di minimizzare gli sprechi e le situazioni di emergenza dovute all’indisponibilità di dispositivi. Il progetto è stato sviluppato presso il St. Luke Catholic Hospital di Wolisso, in Etiopia dove la gestione dei dispositivi medici era stata avviata in una precedente missione con la creazione de: il primo Equipment Inventory, assegnati i ruoli del team, avviate le prime PPM e un Maintenance Record System. L’elaborato tratterà di una panoramica generale del sistema di HTM, degli obbiettivi e i benefici che apporta. A seguire si descriverà la gestione dei dispositivi nei relativi step, prendendo come linea guida l’Ospedale Bufalini, struttura in cui si è svolto il tirocinio in preparazione. Successivamente si contestualizzerà il luogo di svolgimento del progetto per dare maggiore consapevolezza della situazione sociosanitaria presente. Dopo di che si descriveranno le fasi di lavoro svolte sul campo. Nel follow up, si è attuata un’analisi generale dello stato della Struttura Sanitaria e di ciò che si era mantenuto nel tempo, svolgendo un controllo dell’aderenza dell’Inventory, con l’attuale situazione presente ed è stato aggiornato. Sono stati controllati i processi gestionali volti a garantire una chiara tracciabilità dei guasti e dei costi sostenuti. A seguire si tratterà il monitoraggio dei Piani di Manutenzione Preventiva, i loro svolgimenti e il relativo ampliamento in termini di dispositivi e protocolli; si accenna, al funzionamento e la manutenzione di un’ambiente nuovo nell’ospedale, quale l’Oxygen Plant. Infine, si tratterà lo sviluppo di un software gestionale contenente il planner delle manutenzioni preventive. Si conclude l’elaborato con una raccolta di tutti i risultati ottenuti e con riflessioni volte a possibili sviluppi futuri.

Tecniche di Deep Learning per il riconoscimento di errori nel codice

Il ruolo dell’informatica è diventato chiave del funzionamento del mondo moderno, ormai sempre più in progressiva digitalizzazione di ogni singolo aspetto della vita dell’individuo. Con l’aumentare della complessità e delle dimensioni dei programmi, il rilevamento di errori diventa sempre di più un’attività difficile e che necessita l’impiego di tempo e risorse. Meccanismi di analisi del codice sorgente tradizionali sono esistiti fin dalla nascita dell’informatica stessa e il loro ruolo all’interno della catena produttiva di un team di programmatori non è mai stato cosi fondamentale come lo è tuttora. Questi meccanismi di analisi, però, non sono esenti da problematiche: il tempo di esecuzione su progetti di grandi dimensioni e la percentuale di falsi positivi possono, infatti, diventare un importante problema. Per questi motivi, meccanismi fondati su Machine Learning, e più in particolare Deep Learning, sono stati sviluppati negli ultimi anni. Questo lavoro di tesi si pone l’obbiettivo di esplorare e sviluppare un modello di Deep Learning per il riconoscimento di errori in un qualsiasi file sorgente scritto in linguaggio C e C++.

progettazione e sviluppo software per l’automatizzazione dei processi di acquisto su piattaforme retail

Software bot per l’automatizzazione dell’acquisto su piattaforme retail (tech). Un sistema scritto interamente in Python riguardante web scraping, richieste HTTP, l’utilizzo di Cookie per il processo di checkout, sistemi di sicurezza, captcha, acquisto di un articolo in maniera autonoma, un sistema di autenticazione per la commercializzazione, sistema di log degli errori, sistema di notifiche. Il tutto sulla base di un cambiamento sociale che ha portato sempre più prodotti ad essere limitati rendendo difficile all’acquisto.

Fotovoltaico di I^ e II^ generazione: differenze tecniche e vantaggi di installazione. Studio di un caso mediante software PVSyst

Le energie rinnovabili rappresentano il presente e allo stesso tempo il futuro della produzione elettrica mondiale. Produrre sempre più energia da fonti rinnovabili è una necessità condivisa da tutti i Paesi del mondo per cercare di dare un freno agli evidenti problemi climatici e alle continue minacce subite dall’ecosistema, che stanno condizionando il pianeta negli ultimi anni. Nel corso di questo elaborato ci si è concentrati soprattutto sul fotovoltaico, che a differenza delle altre fonti, essendo alimentato dall’energia solare è ben distribuito in quasi tutto il pianeta e nel corso degli ultimi anni ha avuto una crescita e una diffusione esponenziali in Italia e nel resto del mondo. La sempre crescente innovazione nel campo dei materiali utilizzati, permette ad oggi una maggiore scelta della tipologia di pannello da installare, sulla base dei vari fattori che possono influenzarne efficienza e rendimento. L’obiettivo finale è quello di avere tutti i dati necessari per effettuare l’analisi e il confronto tra le simulazioni di funzionamento di diverse tipologie di fotovoltaico, valutandone, oltre all’aspetto tecnico, anche la convenienza e i vantaggi in termini di rendimento. Durante lo sviluppo della tesi, le simulazioni sono state condotte prendendo come riferimento un capannone industriale ubicato nella stazione ferroviaria di Bologna Interporto, analizzando poi i dati mediante l’ausilio del software PVSyst. per confrontare i dati e i risultati ottenuti all’interno di un resoconto che evidenzi le maggiori differenze e la soluzione più vantaggiosa in termini di rendimento.

Progettazione e ottimizzazione di un Turbo Encoder parallelo su dispositivo FPGA

In questi anni, c’è stato un grande sviluppo negli standard wireless nel mondo della televisione, della radio e delle comunicazioni mobili. Questo ha portato con sé problemi di compatibilità tra le reti wireless e ha limitato lo sviluppo di nuove funzionalità e servizi. La Software Defined Radio rappresenta una soluzione di flessibilità per affrontare questa serie di problematiche. In un sistema di comunicazione digitale, le informazioni viaggiano su un canale che è soggetto a rumore ed interferenza; perciò, per garantire robustezza e affidabilità alle applicazioni nella comunicazione digitale, i sistemi richiedono l’uso di codici di correzione degli errori, basati su schemi di codifica di canale. Esistono diverse tipologie di codici per la correzione degli errori, tra le quali il turbo codice, utilizzato nei sistemi LTE. Questo lavoro presenta la progettazione e la successiva ottimizzazione di un turbo encoder per sistemi LTE su una scheda FPGA, la quale, a differenza di altri dispositivi, meglio si presta a questo scopo, grazie alla caratteristica di riprogrammabilità. Dapprima viene presentato un turbo encoder sequenziale, il quale viene ottimizzato creandone una versione parallela. I risultati mostrano che l’architettura parallela presenta prestazioni, in termini di throughput, quattro volte migliori di quella sequenziale, a fronte di un lieve aumento dell’uso delle risorse della scheda. Confrontando questo turbo encoder ottimizzato con un progetto presente in letteratura, si nota che l’efficienza d’area risulta maggiore con un fattore circa pari a 3.

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.

Benchmarking di sistemi di additive manufacturing in termini di precisione di forma con ispirazione al sistema GD&T

Questo studio si pone come obiettivo lo sviluppo e la sperimentazione di un metodo per eseguire un benchmarking di due diversi sistemi di Additive Manufacturing mediante macchina di misura a coordinate Renishaw Cyclone. In particolare sono valutate le prestazioni in termini di precisione di forma di un sistema di tipo FDM e di uno di tipo PolyJet al fine di ottenere dati indicanti le potenzialità di queste due tecnologie per parti di piccole dimensioni. Dopo un’introduzione generale sull’Additive Manufacturing, si scende nei dettagli delle due tecniche oggetto dello studio e si discute di come strutturare il piano sperimentale in funzione degli obiettivi dell’attività e dei metodi scelti per l’acquisizione e la valutazione dei dati. Si parte, infatti, con la fabbricazione di un modello di benchmark, le cui geometrie vengono poi rilevate tramite una macchina di misura a coordinate per ottenere i valori di precisione di forma, che sono presentati come tolleranze geometriche del sistema GD&T. Successivamente, si descrivono tutte le fasi dell’attività sperimentale, iniziando con l’ideazione del modello di benchmark e proseguendo con i processi di fabbricazione e misurazione, per poi arrivare alla deduzione dei valori di precisione di forma tramite un post-processing dei dati. Infine, si presentano i valori di tolleranza ottenuti e si traggono le conclusioni riguardo la riuscita dell’attività sperimentale e il confronto tra le due tecnologie di Additive Manufacturing.

Sviluppo di un sistema di climatizzazione automatico distribuito con l'utilizzo di tecniche di machine learning

Nella sede dell’azienda ospitante Alexide, si è ravvisata la mancanza di un sistema di controllo automatico da remoto dell’intero impianto di climatizzazione HVAC (Heating, Ventilation and Air Conditioning) utilizzato, e la soluzione migliore è risultata quella di attuare un processo di trasformazione della struttura in uno smart building. Ho quindi eseguito questa procedura di trasformazione digitale progettando e sviluppando un sistema distribuito in grado di gestire una serie di dati provenienti in tempo reale da sensori ambientali. L’architettura del sistema progettato è stata sviluppata in C# su ambiente dotNET, dove sono stati collezionati i dati necessari per il funzionamento del modello di predizione. Nella fattispecie sono stati utilizzati i dati provenienti dall’HVAC, da un sensore di temperatura interna dell'edificio e dal fotovoltaico installato nella struttura. La comunicazione tra il sistema distribuito e l’entità dell’HVAC avviene mediante il canale di comunicazione ModBus, mentre per quanto riguarda i dati della temperatura interna e del fotovoltaico questi vengono collezionati da sensori che inviano le informazioni sfruttando un canale di comunicazione che utilizza il protocollo MQTT, e lo stesso viene utilizzato come principale metodo di comunicazione all’interno del sistema, appoggiandosi ad un broker di messaggistica con modello publish/subscribe. L'automatizzazione del sistema è dovuta anche all'utilizzo di un modello di predizione con lo scopo di predire in maniera quanto più accurata possibile la temperatura interna all'edificio delle ore future. Per quanto riguarda il modello di predizione da me implementato e integrato nel sistema la scelta è stata quella di ispirarmi ad un modello ideato da Google nel 2014 ovvero il Sequence to Sequence. Il modello sviluppato si struttura come un encoder-decoder che utilizza le RNN, in particolare le reti LSTM.

Tecniche avanzate per le previsioni di rottura delle auto

La tesi ha come obiettivo quello di confrontare i metodi di previsione delle rotture affrontati durante il corso di studi e avvalorati dal libro di Horst Rinne del 2008. Nell'applicare la teoria al sistema reale, si evincono i problemi che sorgono nelle previsioni, come: l’incertezza, la mancanza e l’impossibilità di utilizzo della totalità dei dati a disposizione. E' stato necessario, pertanto, adattare i dati prima di utilizzarli e sfruttare nuovi metodi per raggiungere i risultati prefissati.

Applicazione delle tecniche della Lean Manufacturing con focus sul dimensionamento dei materiali a Kanban in un sistema produttivo: il caso Magni Telescopic Handlers.

L’attività di Tesi svolta presso l’azienda Magni Telescopic Handlers è stata finalizzata all’implementazione e l’ottimizzazione dei principi fondamentali della teoria della Lean Manufacturing. Lo scopo del percorso si è concentrato in prima battuta sulla valutazione e analisi delle previsioni dei consumi delle macchine, per poi proseguire con la realizzazione di un database aggiornato costituito esclusivamente dal materiale gestito a Kanban. In questa maniera è stato possibile predisporre la formulazione della mappatura dei componenti a Kanban lungo le tre linee di montaggio dell’azienda, per riuscire a verificare il corretto collocamento dei codici. Sono quindi successivamente sviluppate due metodologie di implementazione per il dimensionamento del Kanban al fine di ottimizzare i processi interni, in accordo con la filosofia Lean Thinking. Al termine dell'elaborato sono illustrati i risultati e i vantaggi che si sono ottenuti per consentire un miglior livello di ottimizzazione delle attività di montaggio lungo la linea e uno standard di efficienza produttiva più elevato.