Caratteristiche innovative nell'acquisizione di dati di informatica forense in ambienti virtuali

Come risposta positiva alle richieste provenienti dal mondo dei giuristi, spesso troppo distante da quello scientifico, si vuole sviluppare un sistema solido dal punto di vista tecnico e chiaro dal punto di vista giurico finalizzato ad migliore ricerca della verità. L’obiettivo ci si prefigge è quello di creare uno strumento versatile e di facile utilizzo da mettere a disposizione dell’A.G. ed eventualmente della P.G. operante finalizzato a consentire il proseguo dell’attività d’indagine in tempi molto rapidi e con un notevole contenimento dei costi di giustizia rispetto ad una normale CTU. La progetto verterà su analisi informatiche forensi di supporti digitali inerenti vari tipi di procedimento per cui si dovrebbe richiedere una CTU o una perizia. La sperimentazione scientifica prevede un sistema di partecipazione diretta della P.G. e della A.G. all’analisi informatica rendendo disponibile, sottoforma di macchina virtuale, il contenuto dei supporti sequestrati in modo che possa essere visionato alla pari del supporto originale. In questo modo il CT diventa una mera guida per la PG e l’AG nell’ambito dell’indagine informatica forense che accompagna il giudice e le parti alla migliore comprensione delle informazioni richieste dal quesito. Le fasi chiave della sperimentazione sono: • la ripetibilità delle operazioni svolte • dettare delle chiare linee guida per la catena di custodia dalla presa in carico dei supporti • i metodi di conservazione e trasmissione dei dati tali da poter garantire integrità e riservatezza degli stessi • tempi e costi ridotti rispetto alle normali CTU/perizie • visualizzazione diretta dei contenuti dei supporti analizzati delle Parti e del Giudice circoscritte alle informazioni utili ai fini di giustizia

Studio e sperimentazione di una scheda per l'acquisizione di concentrazioni di sostanze presenti in atmosfera

Guida per la programmazione e l'utilizzo di una scheda per l'acquisizione di dati relativi ai gas presenti nell'atmosfera mediante l'utilizzo di sensori.

Principi di funzionamento della pet/tc e campi applicativi

Una delle aree di maggiore innovazione nella diagnostica per immagini è rappresentata dalla possibilità di fondere le scansioni PET e TC in un sistema di acquisizione ibrido che realizza entrambi gli studi in un'unica seduta. Questa tecnica abbina infatti la capacità di raccogliere le immagini ad alta definizione della TC che può essere eseguita anche con il mezzo di contrasto tradizionale, con informazioni metaboliche estremamente dettagliate raccolte dalla PET, unificandole in un sistema di immagini ibride. Attualmente la PET ha un preminente utilizzo in campo oncologico, tanto che circa l’80% degli esami effettuati è mirato a monitorare la risposta dei pazienti a trattamenti contro il cancro e a discriminare o caratterizzare lesioni dubbie evidenziate in studi morfologici effettuati con CT e MRI. Oltre all’ambito delle patologie neoplastiche, le tecniche di imaging PET/CT hanno dimostrato una importanza rilevante anche in applicazioni di cardiologia e neurologia.

Sperimentazione con una libreria per la decodifica di bar code in immagini

In questa tesi viene studiata la libreria zbar.h il cui compito è decodificare i barcode presenti in immagini. Per acquisire le immagini si utilizzano funzioni contenute nella libreria OpenCV. Successivamente viene creata un'interfaccia tra OpenCV e ZBar. Vengono effettuati alcuni test per verificare l'efficienza sia di ZBar e sia dell'interfaccia. Concludendo, si crea una nuova libreria in cui sono inglobate le funzioni di ZBar e l'interfaccia OpenCV-ZBar

Ricostruzione di immagini in norma L1

In questa tesi è stato trattato il problema della ricostruzione di immagini di tomografia computerizzata considerando un modello che utilizza la variazione totale come termine di regolarizzazione e la norma 1 come fidelity term (modello TV/L1). Il problema è stato risolto modificando un metodo di minimo alternato utilizzato per il deblurring e denoising di immagini affette da rumore puntuale. Il metodo è stato testato nel caso di rumore gaussiano e geometria fan beam e parallel beam. Infine vengono riportati i risultati ottenuti dalle sperimentazioni.

Rassegna, implementazione e confronto di diversi metodi di filtraggio per le bio-immagini

Descrive il filtraggio delle bioimmagini mediante filtri, spiegazione caratteristiche di alcuni di essi ed esempi pratici.

Trattamento radioterapico ipofrazionato ad alte dosi del carcinoma prostatico con tecnica ad intensità modulata (IMRT) guidata dalle immagini (IGRT)

Obiettivo: valutare la tossicità ed il controllo di malattia di un trattamento radioterapico ipofrazionato ad alte dosi con tecnica ad intensità modulata (IMRT) guidata dalle immagini (IGRT) in pazienti affetti da carcinoma prostatico a rischio intermedio, alto ed altissimo di recidiva. Materiali e metodi: tutti i pazienti candidati al trattamento sono stati stadiati e sottoposti al posizionamento di tre “markers” fiduciali intraprostatici necessari per l’IGRT. Mediante tecnica SIB – IMRT sono stati erogati alla prostata 67,50 Gy in 25 frazioni (EQD2 = 81 Gy), alle vescichette 56,25 Gy in 25 frazioni (EQD2 = 60,35 Gy) e ai linfonodi pelvici, qualora irradiati, 50 Gy in 25 frazioni. La tossicità gastrointestinale (GI) e genitourinaria (GU) è stata valutata mediante i CTCAE v. 4.03. Per individuare una possibile correlazione tra i potenziali fattori di rischio e la tossicità registrata è stato utilizzato il test esatto di Fisher e la sopravvivenza libera da malattia è stata calcolata mediante il metodo di Kaplan-Meier. Risultati: sono stati arruolati 71 pazienti. Il follow up medio è di 19 mesi (3-35 mesi). Nessun paziente ha dovuto interrompere il trattamento per la tossicità acuta. Il 14% dei pazienti (10 casi) ha presentato una tossicità acuta GI G ≥ 2 e il 15% (11 pazienti) ha riportato una tossicità acuta GU G2. Per quanto riguarda la tossicità tardiva GI e GU G ≥ 2, essa è stata documentata, rispettivamente, nel 14% dei casi (9 pazienti) e nell’11% (7 pazienti). Non è stata riscontrata nessuna tossicità, acuta o cronica, G4. Nessun fattore di rischio correlava con la tossicità. La sopravvivenza libera da malattia a 2 anni è del 94%. Conclusioni: il trattamento radioterapico ipofrazionato ad alte dosi con IMRT-IGRT appare essere sicuro ed efficace. Sono comunque necessari ulteriori studi per confermare questi dati ed i presupposti radiobiologici dell’ipofrazionamento del carcinoma prostatico.

Caratterizzazione di epid a silicio amorfo per controlli dosimetrici su fasci di fotoni ad alta energia.

Il presente lavoro è stato svolto presso la struttura di Radioterapia del Policlinico S. Orsola - Malpighi e consiste nella caratterizzazione di un sistema di acquisizione per immagini portali (EPID) come dosimetro relativo bidimensionale da usare nei controlli di qualità sui LINAC. L’oggetto di studio è il sistema di acquisizione di immagini portali OPTIVUE 1000ST (Siemens), dispositivo flat panel di silicio amorfo (a-Si) assemblato all’acceleratore lineare Siemens Oncor. La risposta dell’EPID è stata analizzata variando i parametri di consegna della dose, mantenendo fissa la distanza fuoco-rivelatore. Le condizioni di stabilità, ottimali per lavorare, si hanno intorno alle 50 U.M. Dalle curve dei livelli di grigio ottenute risulta evidente che in diverse condizioni d’irraggiamento il sistema risponde con curve di Dose-Risposta differenti, pur restando nello stesso range di dose. Lo studio include verifiche sperimentali effettuate con l’OPTIVUE e usate per espletare alcuni controlli di qualità di tipo geometrico come la coincidenza campo luminoso – campo radiante e la verifica del corretto posizionamento delle lamelle del collimatore multilamellare. Le immagini portali acquisite verranno poi confrontate con quelle ottenute irraggiando tradizionalmente una CR (computed radiography), per la coincidenza e una pellicola radiocromica EBT 3, per l’MLC. I risultati ottenuti mostrano che, per il primo controllo, in entrambi i modi, si è avuta corrispondenza tra campo radiante e campo luminoso; il confronto fra le due metodiche di misura risulta consistente entro i valori di deviazioni standard calcolati, l’OPTIVUE può essere utilizzato efficacemente in tale controllo di qualità. Nel secondo controllo abbiamo ottenuto differenze negli errori di posizionamento delle lamelle individuati dai due sistemi di verifica dell’ordine di grandezza dei limiti di risoluzione spaziale. L’OPTIVUE è in grado di riconoscere errori di posizionamento preesistenti con un’incertezza che ha come limite la dimensione del pixel. Il sistema EPID, quindi, è efficace, affidabile, economico e rapido.

Segmentazione di immagini mammografiche con convolutional neural networks

Il tumore al seno si colloca al primo posto per livello di mortalità tra le patologie tumorali che colpiscono la popolazione femminile mondiale. Diversi studi clinici hanno dimostrato come la diagnosi da parte del radiologo possa essere aiutata e migliorata dai sistemi di Computer Aided Detection (CAD). A causa della grande variabilità di forma e dimensioni delle masse tumorali e della somiglianza di queste con i tessuti che le ospitano, la loro ricerca automatizzata è un problema estremamente complicato. Un sistema di CAD è generalmente composto da due livelli di classificazione: la detection, responsabile dell’individuazione delle regioni sospette presenti sul mammogramma (ROI) e quindi dell’eliminazione preventiva delle zone non a rischio; la classificazione vera e propria (classification) delle ROI in masse e tessuto sano. Lo scopo principale di questa tesi è lo studio di nuove metodologie di detection che possano migliorare le prestazioni ottenute con le tecniche tradizionali. Si considera la detection come un problema di apprendimento supervisionato e lo si affronta mediante le Convolutional Neural Networks (CNN), un algoritmo appartenente al deep learning, nuova branca del machine learning. Le CNN si ispirano alle scoperte di Hubel e Wiesel riguardanti due tipi base di cellule identificate nella corteccia visiva dei gatti: le cellule semplici (S), che rispondono a stimoli simili ai bordi, e le cellule complesse (C) che sono localmente invarianti all’esatta posizione dello stimolo. In analogia con la corteccia visiva, le CNN utilizzano un’architettura profonda caratterizzata da strati che eseguono sulle immagini, alternativamente, operazioni di convoluzione e subsampling. Le CNN, che hanno un input bidimensionale, vengono solitamente usate per problemi di classificazione e riconoscimento automatico di immagini quali oggetti, facce e loghi o per l’analisi di documenti.

Acquisizione, ricostruzione ed analisi di dati rotazionali da dispositivo mobile

Abbiamo analizzato il comportamento di dispositivi mobili allo scopo di acquisire, ricostruire ed analizzare dati rotazionali da veicoli in movimento. E' possibile ricostruire solo l'urto iniziale di un incidente tra automobili attraverso segnale GPS e accelerometri interni ai veicoli, non è possibile ricostruire l'intera dinamica dell'incidente poiché si perde la rotazione assunta dai mezzi di trasporto dopo l'urto. Per questo scopo abbiamo studiato il comportamento di un dispositivo mobile capace di percepire movimenti rotatori. Abbiamo creato un'architettura software per ricostruire graficamente ed analizzare le rotazioni di una piattaforma Arduino, ovvero un prototipo dotato di accelerometro e giroscopio. Per studiare le rotazioni è stata applicata la matematica dei quaternioni. Abbiamo trovato algoritmi che ricavano le rotazioni attraverso le velocità angolari fornite dalla piattaforma, ed anche attraverso componenti hardware specializzati in rotazioni. Entrambe le soluzioni riescono ad interpretare correttamente la rotazioni del dispositivo nell'intervallo di tempo in cui si può sviluppare un incidente.

Schemi di soluzione numerica dell'equazione delle onde per l'individuazione di punti salienti in immagini

L’obiettivo di questa tesi è stato quello di migliorare l’efficacia e l’efficienza di una proposta allo stato dell’arte per l’individuazione di punti salienti in immagini digitali [1]. Questo algoritmo sfrutta le proprietà dell’equazione alle derivate parziali che modella l’evoluzione di un’onda. Per migliorarlo sono stati implementati alcuni schemi numerici di risoluzione dell’equazione delle onde bidimensionale e sono stati valutati rispetto allo schema già utilizzato. Sono stati implementati sia schemi impliciti sia schemi espliciti, tutti in due versioni: con interlacciamento con l’equazione del calore (diffusivi) e senza. Lo studio dei migliori schemi è stato approfondito e questi ultimi sono stati confrontati con successo con la versione precedentemente proposta dello schema esplicito INT 1/4 con diffusione [1]. In seguito è stata realizzata una versione computazionalmente più efficiente dei migliori schemi di risoluzione attraverso l’uso di una struttura piramidale ottenuta per sotto-campionamento dell’immagine. Questa versione riduce i tempi di calcolo con limitati cali di performance. Il tuning dei parametri caratteristici del detector è stato effettuato utilizzando un set di immagini varianti per scala, sfocamento (blur), punto di vista, compressione jpeg e variazione di luminosità noto come Oxford dataset. Sullo stesso sono stati ricavati risultati sperimentali che identificano la proposta presentata come il nuovo stato dell’arte. Per confrontare le performance di detection con altri detector allo stato dell’arte sono stati utilizzati tre ulteriori dataset che prendono il nome di Untextured dataset, Symbench dataset e Robot dataset. Questi ultimi contengono variazioni di illuminazione, momento di cattura, scala e punto di vista. I detector sviluppati risultano i migliori sull’Untextured dataset, raggiungono performance simili al miglior detector disponibile sul Symbench dataset e rappresentano il nuovo stato dell’arte sul Robot dataset.

Classificazione di oggetti in immagini attraverso il modello Bag of Visual Words

Generic object recognition is an important function of the human visual system and everybody finds it highly useful in their everyday life. For an artificial vision system it is a really hard, complex and challenging task because instances of the same object category can generate very different images, depending of different variables such as illumination conditions, the pose of an object, the viewpoint of the camera, partial occlusions, and unrelated background clutter. The purpose of this thesis is to develop a system that is able to classify objects in 2D images based on the context, and identify to which category the object belongs to. Given an image, the system can classify it and decide the correct categorie of the object. Furthermore the objective of this thesis is also to test the performance and the precision of different supervised Machine Learning algorithms in this specific task of object image categorization. Through different experiments the implemented application reveals good categorization performances despite the difficulty of the problem. However this project is open to future improvement; it is possible to implement new algorithms that has not been invented yet or using other techniques to extract features to make the system more reliable. This application can be installed inside an embedded system and after trained (performed outside the system), so it can become able to classify objects in a real-time. The information given from a 3D stereocamera, developed inside the department of Computer Engineering of the University of Bologna, can be used to improve the accuracy of the classification task. The idea is to segment a single object in a scene using the depth given from a stereocamera and in this way make the classification more accurate.

Algoritmi di regolarizzazione con variazione totale nella ricostruzione di immagini di tomosintesi

La tomografia computerizzata (CT) è una metodica di diagnostica per immagini che consiste in una particolare applicazione dei raggi X. Essa, grazie ad una valutazione statistico-matematica (computerizzata) dell'assorbimento di tali raggi da parte delle strutture corporee esaminate, consente di ottenere immagini di sezioni assiali del corpo umano. Nonostante le dosi di radiazioni somministrate durante un esame siano contenute, questa tecnica rimane sconsigliata per pazienti sensibili, perciò nasce il tentativo della tomosintesi: ottenere lo stesso risultato della CT diminuendo le dosi somministrate. Infatti un esame di tomosintesi richiede poche proiezioni distribuite su un range angolare di appena 40°. Se da una parte la possibilità di una ingente diminuzione di dosi e tempi di somministrazione costituisce un grosso vantaggio dal punto di vista medico-diagnostico, dal punto di vista matematico esso comporta un nuovo problema di ricostruzione di immagini: infatti non è banale ottenere risultati validi come per la CT con un numero basso di proiezioni,cosa che va a infierire sulla mal posizione del problema di ricostruzione. Un possibile approccio al problema della ricostruzione di immagini è considerarlo un problema inverso mal posto e studiare tecniche di regolarizzazione opportune. In questa tesi viene discussa la regolarizzazione tramite variazione totale: verranno presentati tre algoritmi che implementano questa tecnica in modi differenti. Tali algoritmi verranno mostrati dal punto di vista matematico, dimostrandone ben posizione e convergenza, e valutati dal punto di vista qualitativo, attraverso alcune immagini ricostruite. Lo scopo è quindi stabilire se ci sia un metodo più vantaggioso e se si possano ottenere buoni risultati in tempi brevi, condizione necessaria per una applicazione diffusa della tomosintesi a livello diagnostico. Per la ricostruzione si è fatto riferimento a problemi-test cui è stato aggiunto del rumore, così da conoscere l'immagine originale e poter vedere quanto la ricostruzione sia ad essa fedele. Il lavoro principale dunque è stata la sperimentazione degli algoritmi su problemi test e la valutazione dei risultati, in particolare per gli algoritmi SGP e di Vogel, che in letteratura sono proposti per problemi di image deblurring.

Metodi di tipo level set per la segmentazione di immagini di nevi

La tesi in oggetto propone un algoritmo che viene incontro alla necessità di segmentare in modo regolare immagini di nevi. Si è fatto uso di metodi level set region-based in una formulazione variazionale. Tale metodo ha permesso di ottenere una segmentazione precisa, adattabile a immagini di nevi con caratteristiche molto diverse ed in tempi computazionali molto bassi.

Progettazione e sviluppo di un'unità di acquisizione ed elaborazione dati provenienti da giroscopi mems triassiali per lo studio della cinematica cardiaca

La rotazione dell’apice del cuore è una delle espressioni della complessa cinematica del miocardio e rappresenta un importante indice di funzionalità cardiaca. Disporre di un sensore impiantabile che permetta un monitoraggio continuo di tale parametro consentirebbe di individuare precocemente un deterioramento della performance cardiaca e di adattare tempestivamente la terapia. L’obiettivo del lavoro di tesi è la realizzazione di un sistema di acquisizione dati per segnali provenienti da un giroscopio MEMS triassiale da utilizzarsi per lo studio della cinematica cardiaca, in particolare della rotazione del cuore. Per leggere e decodificare i segnali digitali in uscita dal giroscopio MEMS triassiale utilizzato (CMR3100, VTI Technologies) è stata progettata e sviluppata un’unità di condizionamento composta da una board Arduino ADK, associata ad un adattatore di tensione PCA9306 e a 3 convertitori digitali/analogici MCP4921, che ha richiesto lo sviluppo di software per la gestione del protocollo di comunicazione e della decodifica del segnale digitale proveniente dal sensore. Per caratterizzare e validare il sistema realizzato sono state effettuate prove di laboratorio, che hanno permesso di individuare i parametri di lavoro ottimali del sensore. Una prima serie di prove ha dimostrato come l’unità di condizionamento realizzata consenta di acquisire i segnali con una velocità di processo elevata (1 kHz) che non comporta perdita di dati in uscita dal sensore. Successivamente, attraverso un banco prova di simulazione appositamente assemblato allo scopo di riprodurre rotazioni cicliche nel range dei valori fisio-patologici, è stato quantificato lo sfasamento temporale (St) tra il segnale rilevato dal CMR3100 e decodificato dall'unità di condizionamento e un segnale analogico in uscita da un giroscopio analogico, ottenendo un valore medio St=4 ms. Attraverso lo stesso banco di simulazione, è stata infine dimostrata una buona accuratezza (errore percentuale <10%) nella misura dell'angolo di rotazione derivato dal segnale di velocità angolare rilevato direttamente dal sensore CRM300.