Could machine learning improve the prediction of pelvic nodal status of prostate cancer patients? Preliminary results of a pilot study.

We tested and compared performances of Roach formula, Partin tables and of three Machine Learning (ML) based algorithms based on decision trees in identifying N+ prostate cancer (PC). 1,555 cN0 and 50 cN+ PC were analyzed. Results were also verified on an independent population of 204 operated cN0 patients, with a known pN status (187 pN0, 17 pN1 patients). ML performed better, also when tested on the surgical population, with accuracy, specificity, and sensitivity ranging between 48-86%, 35-91%, and 17-79%, respectively. ML potentially allows better prediction of the nodal status of PC, potentially allowing a better tailoring of pelvic irradiation.

Machine Learning and Clinical Text. Supporting Health Information Flow

Fluent health information flow is critical for clinical decision-making. However, a considerable part of this information is free-form text and inabilities to utilize it create risks to patient safety and cost-­effective hospital administration. Methods for automated processing of clinical text are emerging. The aim in this doctoral dissertation is to study machine learning and clinical text in order to support health information flow.First, by analyzing the content of authentic patient records, the aim is to specify clinical needs in order to guide the development of machine learning applications.The contributions are a model of the ideal information flow,a model of the problems and challenges in reality, and a road map for the technology development. Second, by developing applications for practical cases,the aim is to concretize ways to support health information flow. Altogether five machine learning applications for three practical cases are described: The first two applications are binary classification and regression related to the practical case of topic labeling and relevance ranking.The third and fourth application are supervised and unsupervised multi-class classification for the practical case of topic segmentation and labeling.These four applications are tested with Finnish intensive care patient records.The fifth application is multi-label classification for the practical task of diagnosis coding. It is tested with English radiology reports.The performance of all these applications is promising. Third, the aim is to study how the quality of machine learning applications can be reliably evaluated.The associations between performance evaluation measures and methods are addressed,and a new hold-out method is introduced.This method contributes not only to processing time but also to the evaluation diversity and quality. The main conclusion is that developing machine learning applications for text requires interdisciplinary, international collaboration. Practical cases are very different, and hence the development must begin from genuine user needs and domain expertise. The technological expertise must cover linguistics,machine learning, and information systems. Finally, the methods must be evaluated both statistically and through authentic user-feedback.

Distributional semantics and machine learning for statistical machine translation

[EU]Lan honetan semantika distribuzionalaren eta ikasketa automatikoaren erabilera aztertzen dugu itzulpen automatiko estatistikoa hobetzeko. Bide horretan, erregresio logistikoan oinarritutako ikasketa automatikoko eredu bat proposatzen dugu hitz-segiden itzulpen- probabilitatea modu dinamikoan modelatzeko. Proposatutako eredua itzulpen automatiko estatistikoko ohiko itzulpen-probabilitateen orokortze bat dela frogatzen dugu, eta testuinguruko nahiz semantika distribuzionaleko informazioa barneratzeko baliatu ezaugarri lexiko, hitz-cluster eta hitzen errepresentazio bektorialen bidez. Horretaz gain, semantika distribuzionaleko ezagutza itzulpen automatiko estatistikoan txertatzeko beste hurbilpen bat lantzen dugu: hitzen errepresentazio bektorial elebidunak erabiltzea hitz-segiden itzulpenen antzekotasuna modelatzeko. Gure esperimentuek proposatutako ereduen baliagarritasuna erakusten dute, emaitza itxaropentsuak eskuratuz oinarrizko sistema sendo baten gainean. Era berean, gure lanak ekarpen garrantzitsuak egiten ditu errepresentazio bektorialen mapaketa elebidunei eta hitzen errepresentazio bektorialetan oinarritutako hitz-segiden antzekotasun neurriei dagokienean, itzulpen automatikoaz haratago balio propio bat dutenak semantika distribuzionalaren arloan.

Una spiaggia policentrica : progetto di un sistema di centralita' urbane per la riqualificazione di Misano Adriatico

Il miglioramento dell’ambiente urbano e, in particolare, della qualità di vita dei cittadini, così come lo scriteriato consumo di territorio in favore della barbara cementificazione delle aree non edificate, sono diventate questioni di particolare rilievo nello scenario globale finalizzato al raggiungimento di un nuovo modello di sviluppo delle città. Gli abitanti dei centri urbani, oggi, sono costretti ad affrontare il sovraffollamento e i problemi ad esso connessi: il traffico, la congestione, l’inquinamento e gli effetti che questi fattori generano alla società. L’area oggetto di questa tesi, luogo a forte vocazione turistica, presenta questo tipo di problematiche soprattutto in corrispondenza della stagione estiva mentre, per il resto dell’anno, si trova ad affrontare il problema opposto di riduzione delle attività e dello spopolamento causate dalla stagionalità. L’espansione edilizia, avvenuta con estrema rapidità e durante un periodo caratterizzato da un forte sviluppo economico , non ha seguito gli indirizzi di un Piano che avrebbe se non altro evitato sprechi di territorio e una struttura così caotica. Tradizionalmente l’idea di densità è sempre stata considerata in maniera negativa rispetto alla questione urbana, in quanto simbolo di un uso intensivo e indiscriminato del territorio e causa della scarsa qualità di vita che caratterizza molte città. In realtà il concetto di densità può assumere un significato diverso: legato all’efficienza, alla qualità e alla sostenibilità. Densificare, infatti, secondo opportune linee guida e in relazione agli standard di qualità, significa sfruttare al meglio le risorse esistenti all’interno delle città, utilizzando il territorio senza sprechi e ricucendo le fratture in grado di generare situazioni di degrado ambientale. Un complesso e minuzioso processo di “densificazione” è in grado di apportare molti benefici al cittadino e alla comunità, come la trasformazione degli spazi inutilizzati o dismessi, la riduzione delle distanze e della mobilità veicolare, la limitazione dell’impatto energetico sull’ambiente e, non ultima, la promozione di una nuova immagine urbana connessa a nuove funzionalità e strutture. Densificare è però condizione necessaria ma non sufficiente per il miglioramento dell’ambiente urbano, infatti il termine “densità” non specifica nulla sul risultato qualitativo e quantitativo che si intende ottenere. “Creazione di un ambiente più propizio alla vita ed intenzionalità estetica sono i caratteri stabili dell’architettura; questi aspetti emergono da ogni ricerca positiva ed illuminano la città come creazione umana” . È in questo senso che deve essere letta la “densificazione” proposta da questa tesi per la riqualificazione di Misano Adriatico. Occorrerà riqualificare soprattutto quelle aree marginali del tutto prive dei requisiti urbani al fine di integrarle maggiormente al resto della città. A essa dovrà essere collegata una nuova visione di quelle che saranno le infrastrutture legate alla mobilità ed i servizi necessari alla vita della comunità. Essi non dovranno più essere visti come elementi di semplice collegamento o episodi isolati distribuiti a caso nel territorio, ma dovranno recuperare quell’importanza strategica che li portavano ad essere l’elemento catalizzatore e la struttura portante dell’espansione urbana. La riqualificazione della città sviluppata in questa tesi segue “la strategia dei luoghi complementari” teorizzata da O.M. Ungers secondo cui: “la città dei -luoghi complementari- è composta dal numero più grande possibile di aree diverse, nelle quali viene sviluppato un aspetto urbano particolare tenendo conto del tutto. In un certo senso è un sistema della -città nella città-. Ogni parte ha le sue proprie caratteristiche, senza però essere perfezionata e conclusa. […] Si cerca la molteplicità, la diversità, non l’unitarietà. La contraddizione, la conflittualità sono parte del sistema e rimangono insolute” . Il fine ultimo di questa tesi è quindi quello di proporre un’idea di città del nostro tempo, un prodotto complesso, non identificabile con un unico luogo ma con un insieme di luoghi che si sovrappongono e si integrano in maniera complementare mantenendo le peculiarità intrinseche del territorio a cui appartengono.

Machine learning methods for prediction of disulphide bonding states of cysteine residues in proteins

The goal of this thesis work is to develop a computational method based on machine learning techniques for predicting disulfide-bonding states of cysteine residues in proteins, which is a sub-problem of a bigger and yet unsolved problem of protein structure prediction. Improvement in the prediction of disulfide bonding states of cysteine residues will help in putting a constraint in the three dimensional (3D) space of the respective protein structure, and thus will eventually help in the prediction of 3D structure of proteins. Results of this work will have direct implications in site-directed mutational studies of proteins, proteins engineering and the problem of protein folding. We have used a combination of Artificial Neural Network (ANN) and Hidden Markov Model (HMM), the so-called Hidden Neural Network (HNN) as a machine learning technique to develop our prediction method. By using different global and local features of proteins (specifically profiles, parity of cysteine residues, average cysteine conservation, correlated mutation, sub-cellular localization, and signal peptide) as inputs and considering Eukaryotes and Prokaryotes separately we have reached to a remarkable accuracy of 94% on cysteine basis for both Eukaryotic and Prokaryotic datasets, and an accuracy of 90% and 93% on protein basis for Eukaryotic dataset and Prokaryotic dataset respectively. These accuracies are best so far ever reached by any existing prediction methods, and thus our prediction method has outperformed all the previously developed approaches and therefore is more reliable. Most interesting part of this thesis work is the differences in the prediction performances of Eukaryotes and Prokaryotes at the basic level of input coding when ‘profile’ information was given as input to our prediction method. And one of the reasons for this we discover is the difference in the amino acid composition of the local environment of bonded and free cysteine residues in Eukaryotes and Prokaryotes. Eukaryotic bonded cysteine examples have a ‘symmetric-cysteine-rich’ environment, where as Prokaryotic bonded examples lack it.

Applicazione di strumenti e metodi per la gestione ambientale di un territorio vasto - Sviluppo di un sistema di gestione ambientale in un ente pubblico secondo lo schema europeo EMAS e analisi di un sistema energetico territoriale

Environmental Management includes many components, among which we can include Environmental Management Systems (EMS), Environmental Reporting and Analysis, Environmental Information Systems and Environmental Communication. In this work two applications are presented: the developement and implementation of an Environmental Management System in local administrations, according to the European scheme "EMAS", and the analysis of a territorial energy system through scenario building and environmental sustainability assessment. Both applications are linked by the same objective, which is the quest for more scientifically sound elements; in fact, both EMS and energy planning are oftec carachterized by localism and poor comparability. Emergy synthesis, proposed by ecologist H.T. Odum and described in his book "Environmental Accounting: Emergy and Environmental Decision Making" (1996) has been chosen and applied as an environmental evaluation tool, in order complete the analysis with an assessment of the "global value" of goods and processes. In particular, eMergy syntesis has been applied in order to improve the evaluation of the significance of environmental aspects in an EMS, and in order to evaluate the environmental performance of three scenarios of future evolution of the energy system. Regarding EMS, in this work an application of an EMS together with the CLEAR methodology for environmental accounting is discussed, in order to improve the identification of the environmental aspects; data regarding environmental aspects and significant ones for 4 local authorities are also presented, together with a preliminary proposal for the integration of the assessment of the significance of environmental aspects with eMergy synthesis. Regarding the analysis of an energy system, in this work the carachterization of the current situation is presented together with the overall energy balance and the evaluation of the emissions of greenhouse gases; moreover, three scenarios of future evolution are described and discussed. The scenarios have been realized with the support of the LEAP software ("Long Term Energy Alternatives Planning System" by SEI - "Stockholm Environment Institute"). Finally, the eMergy synthesis of the current situation and of the three scenarios is shown.

Machine-learning methods for structure prediction of β-barrel membrane proteins

Different types of proteins exist with diverse functions that are essential for living organisms. An important class of proteins is represented by transmembrane proteins which are specifically designed to be inserted into biological membranes and devised to perform very important functions in the cell such as cell communication and active transport across the membrane. Transmembrane β-barrels (TMBBs) are a sub-class of membrane proteins largely under-represented in structure databases because of the extreme difficulty in experimental structure determination. For this reason, computational tools that are able to predict the structure of TMBBs are needed. In this thesis, two computational problems related to TMBBs were addressed: the detection of TMBBs in large datasets of proteins and the prediction of the topology of TMBB proteins. Firstly, a method for TMBB detection was presented based on a novel neural network framework for variable-length sequence classification. The proposed approach was validated on a non-redundant dataset of proteins. Furthermore, we carried-out genome-wide detection using the entire Escherichia coli proteome. In both experiments, the method significantly outperformed other existing state-of-the-art approaches, reaching very high PPV (92%) and MCC (0.82). Secondly, a method was also introduced for TMBB topology prediction. The proposed approach is based on grammatical modelling and probabilistic discriminative models for sequence data labeling. The method was evaluated using a newly generated dataset of 38 TMBB proteins obtained from high-resolution data in the PDB. Results have shown that the model is able to correctly predict topologies of 25 out of 38 protein chains in the dataset. When tested on previously released datasets, the performances of the proposed approach were measured as comparable or superior to the current state-of-the-art of TMBB topology prediction.

Sviluppo sostenibile e sistema di gestione ambientale: il caso green jazz.

Analisi di tutte le attività atte a incentivare la sostenibilità ambientale nel contesto del festival musicale "Time in Jazz"

Sistema di certificazione leed e valutazioni sull'applicazione ai terminal aeroportuali: Il caso del nuovo molo partenze dell'aeroporto di Bologna

Analisi del sitema di certificazione LEED ed applicazione del protocollo Nuove Costruzioni e Ristrutturazioni al progetto del Nuovo Molo Partenze dell'Aeroporto G. Marconi di Bologna. Individuazione delle criticità di tale sistema e proposta di un protocollo specifico per le realtà aeroportuali.

Rinnovo della certificazione uni en iso 14001:2004 - il sistema di gestione ambientale quale strumento per l'attuazione del miglioramento continuo

Il mercato, in questi ultimi dieci anni, si è modificato in un qualcosa di più globale e competitivo. Questa trasformazione ha imposto alle imprese l’adozione di strategie orientate all’innovazione di prodotto e di processo, e all’efficienza industriale “Environmentally friendly” di lungo periodo. Le aziende, infatti, per competere sia nel territorio nazionale sia in quello internazionale, sono alla costante ricerca di una continua ottimizzazione, attraverso il processo “deming” del miglioramento continuo, delle proprie prestazioni; spesso però capita che massimizzino esclusivamente la performance produttiva, che è stata migliorata con l’introduzione, oramai da circa 35 anni, della Lean production e oggi quindi presenta limitati margini di miglioramento. È alla luce di questo ragionamento che le aziende, quelle più lungimiranti, stanno cercando di dirigersi verso un’altra direzione, ovvero quella che mira a ridurre gli sprechi e le perdite, di risorse naturali, nei processi produttivi, in accordo coi principi della sostenibilità ambientale. Considerando le quantità di risorse naturali messe in gioco in grandi aziende quali la VM Motori S.p.A. possiamo intuire quanta marginalità di miglioramento potremmo ottenere con l’attuazione di processi di miglioramento focalizzati sui singoli aspetti. I primi due capitoli trattano il tema dello sviluppo sostenibile e del S.G.A. in Italia e all’estero. Nel capitolo 3 introduco l’Azienda, descrivo tutte le fasi di processo per la fabbricazione di varie tipologie di motori rigorosamente diesel, l’impianto elettrico, termico e di aria compressa. Nel capitolo 4 faccio l’analisi di tutti gli aspetti e gli impatti ambientali; inoltre, per ogni fattore d’impatto ambientale, verrà compilata la cosiddetta VIA che sarà riassunta nell’ultimo paragrafo. Nel capitolo 5 affronto il concetto del miglioramento continuo applicando la filosofia del World Class Manufacturing che è stato implementato in Azienda.

Sviluppo e implementazione di un sistema di biofeedback per il controllo del sodio plasmatico in emodialisi

L’obiettivo della tesi è stato quello di integrare un feedback sul sodio plasmatico all’interno di un sistema di biofeedback sul volume ematico già esistente. I vantaggi del nuovo sistema risiedono nella capacità del sistema di rispondere in modo ancora più accurato alle specifiche esigenze dei singoli pazienti. Il sistema è stato implementato in Matlab/Simulink. Sono stati effettuate 72 simulazioni di trattamenti reali di emodialisi. Il sistema si è dimostrato capace di portare a compimento il raggiungimento dei target di sodio plasmatico e volume ematico, con rimozione delle masse di sodio dal plasma simile a quella ottenuta utilizzando il sistema privo di feedback sul sodio plasmatico.

Machine Learning applicato al Web Semantico: Statistical Relational Learning vs Tensor Factorization

Obiettivo della tesi è analizzare e testare i principali approcci di Machine Learning applicabili in contesti semantici, partendo da algoritmi di Statistical Relational Learning, quali Relational Probability Trees, Relational Bayesian Classifiers e Relational Dependency Networks, per poi passare ad approcci basati su fattorizzazione tensori, in particolare CANDECOMP/PARAFAC, Tucker e RESCAL.

Un distributore intelligente di bevande alla spina con sistema di pagamento basato su Bitcoin

I distributori automatici sono attualmente molto diffusi perché permettono di automatizzare l'erogazione di un prodotto o servizio senza la necessità di avere una persona addetta a quello scopo. Questa tesi si pone l'obiettivo di progettare e sviluppare un’applicazione per sistemi embedded Linux che consenta agli utenti di richiedere, in modo autonomo, il pagamento tramite Bitcoin con la successiva erogazione di bevande alla spina.

The aid of machine learning to overcome the classification of real health discharge reports written in Spanish

Hospitals attached to the Spanish Ministry of Health are currently using the International Classification of Diseases 9 Clinical Modification (ICD9-CM) to classify health discharge records. Nowadays, this work is manually done by experts. This paper tackles the automatic classification of real Discharge Records in Spanish following the ICD9-CM standard. The challenge is that the Discharge Records are written in spontaneous language. We explore several machine learning techniques to deal with the classification problem. Random Forest resulted in the most competitive one, achieving an F-measure of 0.876.

Simulazione agent-based di un sistema di m-Health per il self-management del diabete di tipo 1

L'obiettivo della tesi è dimostrare l'utilità e i vantaggi che può fornire il Self-Management del diabete mellito di tipo 1 in un sistema di mobile Health a partire da un modello computazionale Agent-Based. Viene quindi affrontata in maniera approfondita la tematica del mobile Health ed il suo sviluppo nei paesi a basso/medio reddito, illustrando i risultati ottenuti dalla ricerca scientifica fino ad oggi, ed il concetto di Self-Management di malattie croniche, un processo di cura caratterizzato dalla partecipazione autonoma del paziente stesso, fornendo una panoramica degli approcci computazionali sviluppati. Viene quindi studiato il diabete mellito in ogni sua caratteristica, seguito dall'illustrazione di diverse applicazioni per la gestione autonoma della suddetta patologia tutt'ora in commercio. Nel caso di studio vengono effettuate diverse simulazioni, tramite la piattaforma di simulazione MASON, per realizzare varie dinamiche della rete fisiologica di un paziente al fine di stabilire feedback qualitativi per il Self-Management della patologia.