Modelli compartimentali per l'analisi di segnali ottenuti tramite DCE MRI per studi di perfusione epatica

Il presente lavoro di tesi si inserisce all'interno di uno studio dal titolo: "Strategia di posizionamento multi-step come approccio pragmatico per ridurre il rischio di encefalopatia epatica post-TIPS (shunt trans-giugulare porto-sistemico intraepatico) in pazienti cirrotici con ascite refrattaria". Il progetto di tesi si è concentrato sull'analisi dei segnali ottenuti tramite DCE MRI, con lo scopo di implementare in ambiente MatLab due modelli differenti (Dual input - Mono compartment e Dual input - Dual compartment) che descrivono la cinetica del tracciante all'interno del sistema vascolare epatico e valutare l'efficacia dei parametri di perfusione associati nella descrizione delle variazioni in termini di microcircolazione introdotte dall'inserimento del TIPS. Inizialmente si sono voluti valutare, tramite simulazione, gli effetti in termini di amplificazione del rumore e stima dei parametri perfusionali dell'approssimazione lineare nella conversione da intensità di segnale MR a concentrazione di mezzo di contrasto. Successivamente, sempre attraverso simulazioni, per entrambi i modelli considerati è stato scelto uno schema di model-fitting e quindi testata l'affidabilità in termini di accuratezza e precisione delle stime dei parametri ottenute in funzione del livello di rumore associato alle curve di intensità di segnale. Parallelamente all'implementazione dei modelli per la stima di parametri di perfusione, sono stati realizzati dei phantom con l'obiettivo di simulare il parenchima epatico prima e dopo l'arrivo del mezzo di contrasto e poter testare la sequenza utilizzata durante l'acquisizione dei dati su paziente. Infine sono stati considerati gli esami di DCE MRI effettuati su un campione di nove pazienti pre e post-TIPS, utilizzando per l'analisi dei segnali entrambi i modelli implementati in fase di simulazione e successivamente valutando le variazioni nel valori associati ai parametri di perfusione introdotte dall'inserimento del TIPS.

Modelli di memoria semantica e lessicale: Studio dei meccanismi neurali di apprendimento e formazione di categorie

Le basi neurali della memoria semantica e lessicale sono oggetto di indagine da anni nelle neuroscienze cognitive. In tale ambito, un ruolo crescente è svolto dall’uso di modelli matematici basati su reti di neuroni. Scopo del presente lavoro è di utilizzare e migliorare un modello sviluppato in anni recenti, per spiegare come la conoscenza del significato di parole e concetti sia immagazzinata nel sistema nervoso e successivamente utilizzata. Il principio alla base del modello è che la semantica di un concetto è descritta attraverso una collezione di proprietà, che sintetizzano la percezione del concetto stesso nelle diverse regioni corticali. Gli aspetti semantici e lessicali sono memorizzati in regioni separate, ma reciprocamente connesse sulla base dell’esperienza passata, secondo un meccanismo di apprendimento Hebbiano. L’obiettivo del lavoro è stato quello di indagare i meccanismi che portano alla formazione di categorie. Una importante modifica effettuata è consistita nell’utilizzare un meccanismo di apprendimento Hebbiano a soglia variabile, in grado di adattarsi automaticamente alla statistica delle proprietà date in input. Ciò ha portato ad un miglioramento significativo dei risultati. In particolare, è stato possibile evitare che un proprietà comune a molti (ma non a tutti) i membri di una categoria (come la proprietà “vola” per la categoria “uccelli”) sia erroneamente attribuita all’intera categoria. Nel lavoro viene presentato lo stesso modello con quattro differenti tassonomie, relative ad animali e a oggetti artificiali. La rete, una volta addestrata con una delle 4 tassonomie, è in grado di risolvere compiti di riconoscimento e denominazione di concetti, mantenendo una distinzione tra le categorie e i suoi membri, e attribuendo un diverso ruolo alle proprietà salienti rispetto alle proprietà marginali. Le tassonomie presentano un numero di concetti e features crescente, per avvicinarsi al reale funzionamento della memoria semantica, in cui ai diversi concetti è associato un numero diverso di caratteristiche.

Gamma convergenza tra modelli di transizione di fase

Nel lavoro di tesi si sono studiati i modelli di transizione di fase studiati in precedenza da Gibbs e da Cahn-Hilliard. Si è poi verificato che i due modelli sono equivalenti sotto le ipotesi della gamma convergenza

Modelli taciti e infinito

L'evoluzione del concetto di infinito nella storia presenta difficoltà che ancora oggi non sono sono state eliminate: la nostra mente è adattata al finito, per questo quando ha a che fare con oggetti troppo grandi o troppo piccoli, essa crea delle immagini che le permettono di vederli e manipolarli. Bisogna tuttavia stare attenti alle insidie che questi modelli nascondono, perché attribuiscono agli enti originali alcune proprietà fuorvianti, che ci portano a conclusioni distorte.

Analisi sperimentale sull'utilizzo del Microsoft Kinect One come sistema di Body Tracking per la realta virtuale in riabilitazione

In questo progetto di tesi sarà innanzitutto presentato il Kinect One e sarà fatta una panoramica sull’uso della realtà virtuale in ambito riabilitativo. In seguito sarà analizzato l’algoritmo di Body tracking, valutandone il comportamento in diverse situazioni pratiche e poi stimandone la precisione in statica. Sarà presentato un filtraggio per limitare il rumore in tempo reale e valutarne i pro ed i contro in funzione delle caratteristiche impostabili. Saranno presentate inoltre le metodologie con cui gli algoritmi integrati del Kinect permettono di ricavare una stima dell’orientamento delle parti anatomiche nello spazio ed alcune considerazioni circa le implicazioni pratiche di tali metodologie, anche in base alle osservazioni sul campo ottenute durante i mesi di realizzazione di questo progetto. Lo scopo è determinare se e come sia possibile utilizzare il Microsoft Kinect One come unico sistema di motion tracking del paziente in applicazioni cliniche di riabilitazione, quali limiti ci sono nel suo utilizzo e quali categorie di scenari e prove potrebbe supportare.

Modelli matematici di cardiomiociti derivanti da cellule staminali: una nuova formulazione per riprodurre gli effetti proaritmici del blocco della corrente di potassio

I cardiomiociti derivanti da cellule staminali pluripotenti indotte (hiPSC-CMs) costituiscono un nuovo approccio per lo studio delle proprietà delle cellule cardiache sia degli individui sani che di quelli affetti da malattie ereditarie e possono rappresentare inoltre una piattaforma in vitro per la scoperta di nuovi farmaci e terapie rigenerative. Il grande impatto delle hiPSC-CMs nell’ambito della ricerca si deve soprattutto alle loro proprietà elettrofisiologiche: queste cellule non solo esprimono fenotipi genici e proprietà delle correnti ioniche tipiche delle cellule cardiache, ma sono anche in grado di riprodurre fenomeni aritmici, come le EAD, a seguito della somministrazione di farmaci. Grazie anche alla grande potenza di calcolo oggi disponibile è possibile supportare la pratica in vitro con modelli in silico, abbattendo sia i costi che i tempi richiesti dagli esperimenti in laboratorio. Lo scopo di questo lavoro è quello di simulare il comportamento delle hiPSC-CMs di tipo ventricolare in risposta alla somministrazione di farmaci che interagiscono con la corrente di potassio IKr, principale responsabile della ripolarizzazione cardiaca. L’assunzione di certi farmaci può comportare infatti una riduzione della IKr, con conseguente prolungamento della fase di ripolarizzazione del potenziale d’azione cardiaco. Questo meccanismo è causa dell’insorgenza della sindrome del QT lungo di tipo 2, che in casi estremi può degenerare in aritmie gravi. Ciò suggerisce che queste cellule rappresentano un importante strumento per la valutazione del rischio pro-aritmico che può essere facilitata da simulazioni in silico effettuate utilizzando modelli computazionali basati su dati fisiologici.

Analisi comparativa dei modelli per gli incendi di liquidi infiammabili

I depositi di liquidi infiammabili sono stabilimenti industriali in cui avvengono spesso incendi di grandi dimensioni a causa degli ingenti quantitativi di sostanze infiammabili detenute. Gli incendi tipici dei liquidi infiammabili sono gli incendi di pozza in caso di rilascio del liquido al suolo e gli incendi di serbatoio in caso di ignizione del liquido all’interno del serbatoio stesso. Tali incendi hanno la potenzialità di danneggiare le apparecchiature limitrofe, determinandone il cedimento e dunque l’incremento delle dimensioni dell’incendio e dell’area di danno; tale fenomeno è detto effetto domino. Per la modellazione degli incendi sono disponibili diversi strumenti, divisibili essenzialmente in due categorie: modelli semplici, ovvero basati su correlazioni semi-empiriche e modelli avanzati, costituiti dai codici CFD. L’obiettivo principale del presente lavoro di tesi è il confronto tra le diverse tipologie di strumenti disponibili per la modellazione degli incendi di liquidi infiammabili. In particolare sono stati confrontati tra loro il codice FDS (Fire Dynamics Simulator), il metodo del TNO ed il modello per gli incendi di pozza incorporato nel software ALOHA. Il codice FDS è un modello avanzato, mentre il metodo del TNO ed il modello implementato nel software ALOHA sono modelli semplici appartenenti alla famiglia dei Solid Flame Models. La prima parte del presente lavoro di tesi è dedicata all’analisi delle caratteristiche e delle problematiche di sicurezza dei depositi di liquidi infiammabili, con specifico riferimento all’analisi storica. Nella seconda parte invece i tre metodi sopra citati sono applicati ad un parco serbatoi di liquidi infiammabili ed è effettuato il confronto dei risultati, anche ai fini di una valutazione preliminare dell’effetto domino. La tesi è articolata in 6 capitoli. Dopo il Capitolo 1, avente carattere introduttivo, nel Capitolo 2 vengono richiamati i principali concetti riguardanti gli incendi e vengono analizzate le caratteristiche e le problematiche di sicurezza dei depositi di liquidi infiammabili. Il Capitolo 3 è dedicato alla discussione delle caratteristiche degli incendi di pozza, alla presentazione delle tipologie di strumenti a disposizione per la loro modellazione ed alla descrizione di dettaglio dei modelli utilizzati nel presente lavoro di tesi. Il Capitolo 4 contiene la presentazione del caso di studio. Nel Capitolo 5, che costituisce il cuore del lavoro, i modelli descritti sono applicati al caso di studio, con un’approfondita discussione dei risultati e una valutazione preliminare dell’effetto domino. Nel Capitolo 6 infine sono riportate alcune considerazioni conclusive.

Elasticity in Cloud Computing: Tecnologia e applicazione aziendale presso Onit

Il Cloud Computing permette di utilizzare al meglio le risorse distribuite allo scopo di risolvere problemi di computazione su larga scala, e viene distribuito dai provider all'utente finale sotto forma di servizio. Presentati i diversi modelli di distribuzione dei servizi Cloud, si discutono le varie tipologie di servizi offerti. Efficaci meccanismi di elasticità e scalabilità hanno permesso al Cloud Computing di superare lo scoglio iniziale di utilizzo medio dei server al 10%. L'elasticità (rapid elasticity) è l’abilità di acquisire e rilasciare le risorse di un'infrastruttura Cloud su richiesta, l’abilità di un'applicazione di cambiare le sue dimensione durante il suo tempo di esecuzione; la scalabilità è un prerequisito per ottenere una buona elasticità per il sistema, ed è l'abilità che ha un layer di sostenere carichi di lavoro variabili continuando ad adempiere agli obblighi imposti dallo SLA allocando o disallocando risorse computazionali. Le diverse modalità di scaling e il loro utilizzo determinano la scalabilità e di conseguenza l'elasticità del sistema, e sfruttano la virtualizzazione per poter funzionare. Ciò ha portato notevoli benefici perchè aumenta l'utilizzo dei server, migliora l'efficienza del sistema, e dona flessibilità in caso di errori massimizzando il tempo di funzionamento. Sono stati introdotti due esempi di sistemi elastici basati ovviamente sulla virtualizzazione come Amazon Web Services e Microsoft Azure, che dominano il mercato del Cloud Computing e fanno uso dei più efficenti meccanismi d'elasticità. Il cuore di questo elaborato è l'analisi dell'ampliamento dell'adozione del Cloud Computing in azienda Onit Group srl. L'obiettivo è trattare i punti fondamentali per il Cloud Computing, analizzarli e immagazzinare tutte queste conoscenze per analizzare lo stato attuale del Cloud nell'azienda focalizzando l'attenzione sui vantaggi e sugli svantaggi che un sostanziale ampliamento dell'adozione ai sistemi Cloud poteva apportare.

Validazione e taratura dei modelli di cavitazione di Merkle e Kunz implementati in OpenFOAM

Il presente lavoro si prefigge come scopo la validazione e successiva taratura dei modelli di cavitazione di Merkle e Kunz, basati sulla modellazione del trasferimento di massa, implementati nel software OpenFOAM. Lo studio riguarda la fluidodinamica computazionale. L'operazione di taratura e condotta dall'utente variando i parametri liberi dei vari modelli, con lo scopo di avvicinare il risultato computazionale a quello sperimentale.

Valutazione degli effetti del ritiro del calcestruzzo in un impalcato da ponte a sezione mista con modelli analitici e numerici

Il lavoro si pone l’obiettivo di studiare in modo approfondito il fenomeno del ritiro del calcestruzzo, in un primo momento come fenomeno fisico verificandone gli effetti su elementi strutturali semplici, per poi approfondire in un secondo momento gli effetti indotti su una struttura reale, nello specifico su un impalcato da ponte a sezione mista. Tramite questo percorso di studio articolato in fasi di studio prettamente teoriche, seguite dall’analisi del fenomeno su modelli realizzati con software FEM, si vuole indagare il fenomeno del ritiro del calcestruzzo dal punto di vista fisico, capire l’entità delle azioni che si manifestano nelle strutture come effetto di tale fenomeno ed infine valutare se effettivamente il ritiro abbia rilevanza pratica solo nell’ambito delle verifiche allo Stato Limite di Esercizio.

Modelli e Strumenti di Classifciazione Automatica per il Controllo dell'Accesso su Piattaforme Big Data

Dall'analisi dei big data si possono trarre degli enormi benefici in svariati ambiti applicativi. Uno dei fattori principali che contribuisce alla ricchezza dei big data, consiste nell'uso non previsto a priori di dati immagazzinati in precedenza, anche in congiunzione con altri dataset eterogenei: questo permette di trovare correlazioni significative e inaspettate tra i dati. Proprio per questo, il Valore, che il dato potenzialmente porta con sè, stimola le organizzazioni a raccogliere e immagazzinare sempre più dati e a ricercare approcci innovativi e originali per effettuare analisi su di essi. L’uso fortemente innovativo che viene fatto dei big data in questo senso e i requisiti tecnologici richiesti per gestirli hanno aperto importanti problematiche in materia di sicurezza e privacy, tali da rendere inadeguati o difficilmente gestibili, gli strumenti di sicurezza utilizzati finora nei sistemi tradizionali. Con questo lavoro di tesi si intende analizzare molteplici aspetti della sicurezza in ambito big data e offrire un possibile approccio alla sicurezza dei dati. In primo luogo, la tesi si occupa di comprendere quali sono le principali minacce introdotte dai big data in ambito di privacy, valutando la fattibilità delle contromisure presenti all’attuale stato dell’arte. Tra queste anche il controllo dell’accesso ha riscontrato notevoli sfide causate dalle necessità richieste dai big data: questo elaborato analizza pregi e difetti del controllo dell’accesso basato su attributi (ABAC), un modello attualmente oggetto di discussione nel dibattito inerente sicurezza e privacy nei big data. Per rendere attuabile ABAC in un contesto big data, risulta necessario l’ausilio di un supporto per assegnare gli attributi di visibilità alle informazioni da proteggere. L’obiettivo di questa tesi consiste nel valutare fattibilità, caratteristiche significative e limiti del machine learning come possibile approccio di utilizzo.

Metodologie di sviluppo agile per il corporate banking

L’applicazione dei metodi tradizionali dell’ingegneria del software non garantiscono il successo di un progetto, per questo motivo da circa quindici anni è emersa una nuova filosofia di sviluppo nota come Agile Software Development. In questa tesi è stata decritta una panoramica sulle metodologie agili, con particolare attenzione al framework Scrum e un caso di studio reale al quale Scrum è stato applicato. Il caso di studio riguarda l’implementazione di una applicazione web per la gestione del front-end di un Corporate Banking. L’applicazione di Scrum ha permesso di ottenere la soddisfazione del cliente finale, la crescita dello Scrum Team e un tasso di manutenzione correttiva accettabile.