Analisi di dati citofluorimetrici con tecniche di Data Mining

Il citofluorimetro è uno strumento impiegato in biologia genetica per analizzare dei campioni cellulari: esso, analizza individualmente le cellule contenute in un campione ed estrae, per ciascuna cellula, una serie di proprietà fisiche, feature, che la descrivono. L’obiettivo di questo lavoro è mettere a punto una metodologia integrata che utilizzi tali informazioni modellando, automatizzando ed estendendo alcune procedure che vengono eseguite oggi manualmente dagli esperti del dominio nell’analisi di alcuni parametri dell’eiaculato. Questo richiede lo sviluppo di tecniche biochimiche per la marcatura delle cellule e tecniche informatiche per analizzare il dato. Il primo passo prevede la realizzazione di un classificatore che, sulla base delle feature delle cellule, classifichi e quindi consenta di isolare le cellule di interesse per un particolare esame. Il secondo prevede l'analisi delle cellule di interesse, estraendo delle feature aggregate che possono essere indicatrici di certe patologie. Il requisito è la generazione di un report esplicativo che illustri, nella maniera più opportuna, le conclusioni raggiunte e che possa fungere da sistema di supporto alle decisioni del medico/biologo.

Data Mining in Clinical Practice for the Quantification of Motor Impairment in Parkinson's Disease

Advances in biomedical signal acquisition systems for motion analysis have led to lowcost and ubiquitous wearable sensors which can be used to record movement data in different settings. This implies the potential availability of large amounts of quantitative data. It is then crucial to identify and to extract the information of clinical relevance from the large amount of available data. This quantitative and objective information can be an important aid for clinical decision making. Data mining is the process of discovering such information in databases through data processing, selection of informative data, and identification of relevant patterns. The databases considered in this thesis store motion data from wearable sensors (specifically accelerometers) and clinical information (clinical data, scores, tests). The main goal of this thesis is to develop data mining tools which can provide quantitative information to the clinician in the field of movement disorders. This thesis will focus on motor impairment in Parkinson's disease (PD). Different databases related to Parkinson subjects in different stages of the disease were considered for this thesis. Each database is characterized by the data recorded during a specific motor task performed by different groups of subjects. The data mining techniques that were used in this thesis are feature selection (a technique which was used to find relevant information and to discard useless or redundant data), classification, clustering, and regression. The aims were to identify high risk subjects for PD, characterize the differences between early PD subjects and healthy ones, characterize PD subtypes and automatically assess the severity of symptoms in the home setting.

Applicazioni di tecniche di data mining di dati di chimica clinica

Coniato negli anni‘90 il termine indica lo scavare tra i dati con chiara metafora del gold mining, ossia la ricerca dell’oro. Oggi è sinonimo di ricerca di informazione in vasti database, ed enfatizza il processo di analisi all’interno dei dati in alternativa all’uso di specifici metodi di analisi. Il data mining è una serie di metodi e tecniche usate per esplorare e analizzare grandi set di dati, in modo da trovare alcune regole sconosciute o nascoste, associazioni o tendenze.

Analisi e applicazione dei processi di data mining al flusso informativo di sistemi real-time: Implementazione e analisi di un algoritmo autoadattivo per la ricerca di frequent patterns su macchine automatiche.

Analisi e applicazione dei processi di data mining al flusso informativo di sistemi real-time. Implementazione e analisi di un algoritmo autoadattivo per la ricerca di frequent patterns su macchine automatiche.

Analisi e applicazione dei processi di data mining al flusso informativo di sistemi real-time: Adattamento di un algoritmo di apprendimento automatico per la caratterizzazione e la ricerca di frequent patterns su macchine automatiche

La tesi da me svolta durante questi ultimi sei mesi è stata sviluppata presso i laboratori di ricerca di IMA S.p.a.. IMA (Industria Macchine Automatiche) è una azienda italiana che naque nel 1961 a Bologna ed oggi riveste il ruolo di leader mondiale nella produzione di macchine automatiche per il packaging di medicinali. Vorrei subito mettere in luce che in tale contesto applicativo l’utilizzo di algoritmi di data-mining risulta essere ostico a causa dei due ambienti in cui mi trovo. Il primo è quello delle macchine automatiche che operano con sistemi in tempo reale dato che non presentano a pieno le risorse di cui necessitano tali algoritmi. Il secondo è relativo alla produzione di farmaci in quanto vige una normativa internazionale molto restrittiva che impone il tracciamento di tutti gli eventi trascorsi durante l’impacchettamento ma che non permette la visione al mondo esterno di questi dati sensibili. Emerge immediatamente l’interesse nell’utilizzo di tali informazioni che potrebbero far affiorare degli eventi riconducibili a un problema della macchina o a un qualche tipo di errore al fine di migliorare l’efficacia e l’efficienza dei prodotti IMA. Lo sforzo maggiore per riuscire ad ideare una strategia applicativa è stata nella comprensione ed interpretazione dei messaggi relativi agli aspetti software. Essendo i dati molti, chiusi, e le macchine con scarse risorse per poter applicare a dovere gli algoritmi di data mining ho provveduto ad adottare diversi approcci in diversi contesti applicativi: • Sistema di identificazione automatica di errore al fine di aumentare di diminuire i tempi di correzione di essi. • Modifica di un algoritmo di letteratura per la caratterizzazione della macchina. La trattazione è così strutturata: • Capitolo 1: descrive la macchina automatica IMA Adapta della quale ci sono stati forniti i vari file di log. Essendo lei l’oggetto di analisi per questo lavoro verranno anche riportati quali sono i flussi di informazioni che essa genera. • Capitolo 2: verranno riportati degli screenshoot dei dati in mio possesso al fine di, tramite un’analisi esplorativa, interpretarli e produrre una formulazione di idee/proposte applicabili agli algoritmi di Machine Learning noti in letteratura. • Capitolo 3 (identificazione di errore): in questo capitolo vengono riportati i contesti applicativi da me progettati al fine di implementare una infrastruttura che possa soddisfare il requisito, titolo di questo capitolo. • Capitolo 4 (caratterizzazione della macchina): definirò l’algoritmo utilizzato, FP-Growth, e mostrerò le modifiche effettuate al fine di poterlo impiegare all’interno di macchine automatiche rispettando i limiti stringenti di: tempo di cpu, memoria, operazioni di I/O e soprattutto la non possibilità di aver a disposizione l’intero dataset ma solamente delle sottoporzioni. Inoltre verranno generati dei DataSet per il testing di dell’algoritmo FP-Growth modificato.

Index Tracking Using Data-Mining Techniques and Mixed-Binary Linear Programming

Index tracking has become one of the most common strategies in asset management. The index-tracking problem consists of constructing a portfolio that replicates the future performance of an index by including only a subset of the index constituents in the portfolio. Finding the most representative subset is challenging when the number of stocks in the index is large. We introduce a new three-stage approach that at first identifies promising subsets by employing data-mining techniques, then determines the stock weights in the subsets using mixed-binary linear programming, and finally evaluates the subsets based on cross validation. The best subset is returned as the tracking portfolio. Our approach outperforms state-of-the-art methods in terms of out-of-sample performance and running times.

New algorithms for automated phylogenetic reconstruction using artificial intelligence and data mining techniques

Academic and industrial research in the late 90s have brought about an exponential explosion of DNA sequence data. Automated expert systems are being created to help biologists to extract patterns, trends and links from this ever-deepening ocean of information. Two such systems aimed on retrieving and subsequently utilizing phylogenetically relevant information have been developed in this dissertation, the major objective of which was to automate the often difficult and confusing phylogenetic reconstruction process. ^ Popular phylogenetic reconstruction methods, such as distance-based methods, attempt to find an optimal tree topology (that reflects the relationships among related sequences and their evolutionary history) by searching through the topology space. Various compromises between the fast (but incomplete) and exhaustive (but computationally prohibitive) search heuristics have been suggested. An intelligent compromise algorithm that relies on a flexible “beam” search principle from the Artificial Intelligence domain and uses the pre-computed local topology reliability information to adjust the beam search space continuously is described in the second chapter of this dissertation. ^ However, sometimes even a (virtually) complete distance-based method is inferior to the significantly more elaborate (and computationally expensive) maximum likelihood (ML) method. In fact, depending on the nature of the sequence data in question either method might prove to be superior. Therefore, it is difficult (even for an expert) to tell a priori which phylogenetic reconstruction method—distance-based, ML or maybe maximum parsimony (MP)—should be chosen for any particular data set. ^ A number of factors, often hidden, influence the performance of a method. For example, it is generally understood that for a phylogenetically “difficult” data set more sophisticated methods (e.g., ML) tend to be more effective and thus should be chosen. However, it is the interplay of many factors that one needs to consider in order to avoid choosing an inferior method (potentially a costly mistake, both in terms of computational expenses and in terms of reconstruction accuracy.) ^ Chapter III of this dissertation details a phylogenetic reconstruction expert system that selects a superior proper method automatically. It uses a classifier (a Decision Tree-inducing algorithm) to map a new data set to the proper phylogenetic reconstruction method. ^

Adapting autonomously classification data mining algorithms for ubiquitous devices

Abstract Due to recent scientific and technological advances in information sys¬tems, it is now possible to perform almost every application on a mobile device. The need to make sense of such devices more intelligent opens an opportunity to design data mining algorithm that are able to autonomous execute in local devices to provide the device with knowledge. The problem behind autonomous mining deals with the proper configuration of the algorithm to produce the most appropriate results. Contextual information together with resource information of the device have a strong impact on both the feasibility of a particu¬lar execution and on the production of the proper patterns. On the other hand, performance of the algorithm expressed in terms of efficacy and efficiency highly depends on the features of the dataset to be analyzed together with values of the parameters of a particular implementation of an algorithm. However, few existing approaches deal with autonomous configuration of data mining algorithms and in any case they do not deal with contextual or resources information. Both issues are of particular significance, in particular for social net¬works application. In fact, the widespread use of social networks and consequently the amount of information shared have made the need of modeling context in social application a priority. Also the resource consumption has a crucial role in such platforms as the users are using social networks mainly on their mobile devices. This PhD thesis addresses the aforementioned open issues, focusing on i) Analyzing the behavior of algorithms, ii) mapping contextual and resources information to find the most appropriate configuration iii) applying the model for the case of a social recommender. Four main contributions are presented: - The EE-Model: is able to predict the behavior of a data mining algorithm in terms of resource consumed and accuracy of the mining model it will obtain. - The SC-Mapper: maps a situation defined by the context and resource state to a data mining configuration. - SOMAR: is a social activity (event and informal ongoings) recommender for mobile devices. - D-SOMAR: is an evolution of SOMAR which incorporates the configurator in order to provide updated recommendations. Finally, the experimental validation of the proposed contributions using synthetic and real datasets allows us to achieve the objectives and answer the research questions proposed for this dissertation.