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.

New regularization method for EXAFS analysis: Application to uranium and plutonium sorption onto kaolinite

Die Röntgenabsorptionsspektroskopie (Extended X-ray absorption fine structure (EXAFS) spectroscopy) ist eine wichtige Methode zur Speziation von Schwermetallen in einem weiten Bereich von umweltrelevanten Systemen. Um Strukturparameter wie Koordinationszahl, Atomabstand und Debye-Waller Faktoren für die nächsten Nachbarn eines absorbierenden Atoms zu bestimmen, ist es für experimentelle EXAFS-Spektren üblich, unter Verwendung von Modellstrukturen einen „Least-Squares-Fit“ durchzuführen. Oft können verschiedene Modellstrukturen mit völlig unterschiedlicher chemischer Bedeutung die experimentellen EXAFS-Daten gleich gut beschreiben. Als gute Alternative zum konventionellen Kurven-Fit bietet sich das modifizierte Tikhonov-Regularisationsverfahren an. Ergänzend zur Tikhonov-Standardvariationsmethode enthält der in dieser Arbeit vorgestellte Algorithmus zwei weitere Schritte, nämlich die Anwendung des „Method of Separating Functionals“ und ein Iterationsverfahren mit Filtration im realen Raum. Um das modifizierte Tikhonov-Regularisationsverfahren zu testen und zu bestätigen wurden sowohl simulierte als auch experimentell gemessene EXAFS-Spektren einer kristallinen U(VI)-Verbindung mit bekannter Struktur, nämlich Soddyit (UO2)2SiO4 x 2H2O, untersucht. Die Leistungsfähigkeit dieser neuen Methode zur Auswertung von EXAFS-Spektren wird durch ihre Anwendung auf die Analyse von Proben mit unbekannter Struktur gezeigt, wie sie bei der Sorption von U(VI) bzw. von Pu(III)/Pu(IV) an Kaolinit auftreten. Ziel der Dissertation war es, die immer noch nicht voll ausgeschöpften Möglichkeiten des modifizierten Tikhonov-Regularisationsverfahrens für die Auswertung von EXAFS-Spektren aufzuzeigen. Die Ergebnisse lassen sich in zwei Kategorien einteilen. Die erste beinhaltet die Entwicklung des Tikhonov-Regularisationsverfahrens für die Analyse von EXAFS-Spektren von Mehrkomponentensystemen, insbesondere die Wahl bestimmter Regularisationsparameter und den Einfluss von Mehrfachstreuung, experimentell bedingtem Rauschen, etc. auf die Strukturparameter. Der zweite Teil beinhaltet die Speziation von sorbiertem U(VI) und Pu(III)/Pu(IV) an Kaolinit, basierend auf experimentellen EXAFS-Spektren, die mit Hilfe des modifizierten Tikhonov-Regularisationsverfahren ausgewertet und mit Hilfe konventioneller EXAFS-Analyse durch „Least-Squares-Fit“ bestätigt wurden.

Applicability of Process Mining Techniques in Business Environments

This thesis analyses problems related to the applicability, in business environments, of Process Mining tools and techniques. The first contribution is a presentation of the state of the art of Process Mining and a characterization of companies, in terms of their "process awareness". The work continues identifying circumstance where problems can emerge: data preparation; actual mining; and results interpretation. Other problems are the configuration of parameters by not-expert users and computational complexity. We concentrate on two possible scenarios: "batch" and "on-line" Process Mining. Concerning the batch Process Mining, we first investigated the data preparation problem and we proposed a solution for the identification of the "case-ids" whenever this field is not explicitly indicated. After that, we concentrated on problems at mining time and we propose the generalization of a well-known control-flow discovery algorithm in order to exploit non instantaneous events. The usage of interval-based recording leads to an important improvement of performance. Later on, we report our work on the parameters configuration for not-expert users. We present two approaches to select the "best" parameters configuration: one is completely autonomous; the other requires human interaction to navigate a hierarchy of candidate models. Concerning the data interpretation and results evaluation, we propose two metrics: a model-to-model and a model-to-log. Finally, we present an automatic approach for the extension of a control-flow model with social information, in order to simplify the analysis of these perspectives. The second part of this thesis deals with control-flow discovery algorithms in on-line settings. We propose a formal definition of the problem, and two baseline approaches. The actual mining algorithms proposed are two: the first is the adaptation, to the control-flow discovery problem, of a frequency counting algorithm; the second constitutes a framework of models which can be used for different kinds of streams (stationary versus evolving).

Development of glass-ceramics from combination of industrial wastes together with boron mining waste

The utilization of borate mineral wastes with glass-ceramic technology was first time studied and primarily not investigated combinations of wastes were incorporated into the research. These wastes consist of; soda lime silica glass, meat bone and meal ash and fly ash. In order to investigate possible and relevant application areas in ceramics, kaolin clay, an essential raw material for ceramic industry was also employed in some studied compositions. As a result, three different glass-ceramic articles obtained by using powder sintering method via individual sintering processes. Light weight micro porous glass-ceramic from borate mining waste, meat bone and meal ash and kaolin clay was developed. In some compositions in related study, soda lime silica glass waste was used as an additive providing lightweight structure with a density below 0.45 g/cm3 and a crushing strength of 1.8±0.1 MPa. In another study within the research, compositions respecting the B2O3–P2O5–SiO2 glass-ceramic ternary system were prepared from; borate wastes, meat bone and meal ash and soda lime silica glass waste and sintered up to 950ºC. Low porous, highly crystallized glass-ceramic structures with density ranging between 1.8 ± 0,7 to 2.0 ± 0,3 g/cm3 and tensile strength ranging between 8,0 ± 2 to 15,0 ± 0,5 MPa were achieved. Lastly, diopside - wollastonite (SiO2-Al2O3-CaO )glass-ceramics from borate wastes, fly ash and soda lime silica glass waste were successfully obtained with controlled rapid sintering between 950 and 1050ºC. The wollastonite and diopside crystal sizes were improved by adopting varied combinations of formulations and heating rates. The properties of the obtained materials show; the articles with a uniform pore structure could be useful for thermal and acoustic insulations and can be embedded in lightweight concrete where low porous glass-ceramics can be employed as building blocks or additive in cement and ceramic industries.

Tecniche di text mining per l'autoorganizzazione della conoscenza

L'elaborato ha come scopo l'analisi delle tecniche di Text Mining e la loro applicazione all'interno di processi per l'auto-organizzazione della conoscenza. La prima parte della tesi si concentra sul concetto del Text Mining. Viene fornita la sua definizione, i possibili campi di utilizzo, il processo di sviluppo che lo riguarda e vengono esposte le diverse tecniche di Text Mining. Si analizzano poi alcuni tools per il Text Mining e infine vengono presentati alcuni esempi pratici di utilizzo. Il macro-argomento che viene esposto successivamente riguarda TuCSoN, una infrastruttura per la coordinazione di processi: autonomi, distribuiti e intelligenti, come ad esempio gli agenti. Si descrivono innanzi tutto le entità sulle quali il modello si basa, vengono introdotte le metodologie di interazione fra di essi e successivamente, gli strumenti di programmazione che l'infrastruttura mette a disposizione. La tesi, in un secondo momento, presenta MoK, un modello di coordinazione basato sulla biochimica studiato per l'auto-organizzazione della conoscenza. Anche per MoK, come per TuCSoN, vengono introdotte le entità alla base del modello. Avvalendosi MoK dell'infrastruttura TuCSoN, viene mostrato come le entità del primo vengano mappate su quelle del secondo. A conclusione dell'argomento viene mostrata un'applicazione per l'auto-organizzazione di news che si avvale del modello. Il capitolo successivo si occupa di analizzare i possibili utilizzi delle tecniche di Text Mining all'interno di infrastrutture per l'auto-organizzazione, come MoK. Nell'elaborato vengono poi presentati gli esperimenti effettuati sfruttando tecniche di Text Mining. Tutti gli esperimenti svolti hanno come scopo la clusterizzazione di articoli scientifici in base al loro contenuto, vengono quindi analizzati i risultati ottenuti. L'elaborato di tesi si conclude mettendo in evidenza alcune considerazioni finali su quanto svolto.

Metodi di previsione di indici di borsa con tecniche di text & opinion mining applicate a twitter

Il problema relativo alla predizione, la ricerca di pattern predittivi all‘interno dei dati, è stato studiato ampiamente. Molte metodologie robuste ed efficienti sono state sviluppate, procedimenti che si basano sull‘analisi di informazioni numeriche strutturate. Quella testuale, d‘altro canto, è una tipologia di informazione fortemente destrutturata. Quindi, una immediata conclusione, porterebbe a pensare che per l‘analisi predittiva su dati testuali sia necessario sviluppare metodi completamente diversi da quelli ben noti dalle tecniche di data mining. Un problema di predizione può essere risolto utilizzando invece gli stessi metodi : dati testuali e documenti possono essere trasformati in valori numerici, considerando per esempio l‘assenza o la presenza di termini, rendendo di fatto possibile una utilizzazione efficiente delle tecniche già sviluppate. Il text mining abilita la congiunzione di concetti da campi di applicazione estremamente eterogenei. Con l‘immensa quantità di dati testuali presenti, basti pensare, sul World Wide Web, ed in continua crescita a causa dell‘utilizzo pervasivo di smartphones e computers, i campi di applicazione delle analisi di tipo testuale divengono innumerevoli. L‘avvento e la diffusione dei social networks e della pratica di micro blogging abilita le persone alla condivisione di opinioni e stati d‘animo, creando un corpus testuale di dimensioni incalcolabili aggiornato giornalmente. Le nuove tecniche di Sentiment Analysis, o Opinion Mining, si occupano di analizzare lo stato emotivo o la tipologia di opinione espressa all‘interno di un documento testuale. Esse sono discipline attraverso le quali, per esempio, estrarre indicatori dello stato d‘animo di un individuo, oppure di un insieme di individui, creando una rappresentazione dello stato emotivo sociale. L‘andamento dello stato emotivo sociale può condizionare macroscopicamente l‘evolvere di eventi globali? Studi in campo di Economia e Finanza Comportamentale assicurano un legame fra stato emotivo, capacità nel prendere decisioni ed indicatori economici. Grazie alle tecniche disponibili ed alla mole di dati testuali continuamente aggiornati riguardanti lo stato d‘animo di milioni di individui diviene possibile analizzare tali correlazioni. In questo studio viene costruito un sistema per la previsione delle variazioni di indici di borsa, basandosi su dati testuali estratti dalla piattaforma di microblogging Twitter, sotto forma di tweets pubblici; tale sistema include tecniche di miglioramento della previsione basate sullo studio di similarità dei testi, categorizzandone il contributo effettivo alla previsione.

Identification and dissolution behavior of the secondary uranium minerals in the corrosion products of Depleted Uranium (DU) ammunition formed in soils

In der vorliegenden Studie wurden verschiedene Techniken eingesetzt um drei Proben (4, 7, and 8) die aus denrnKorrosionsprodukten von aus dem Kosovo Krieg stammenden Munitionskugeln, bestehend aus abgereichertem Uranrn(Depleted Uranium - DU), zu untersuchen. Als erstes Verfahren wurde die Raman-Spektroskopie eingesetzt. Hierbeirnzeigte sichin den Proben, charakterisiert durch einen Doppelpeak, die Anwesenheit von Schoepitrn(UO2)8O2(OH)12(H2O)12. Der erste und zweite Peakzeigte sich im Spektralbereich von 840,3-842,5 cm-1rnbeziehungsweise 853,6-855,8 cm-1. Diese Werte stimmen mit den Literaturwerten für Raman-Peaks für Schoepitrnüberein. Des Weiteren wurde bei dieser Untersuchungsmethode Becquerelite Ca(UO2)6O4(OH)6(H2O)8 mit einemrnPeak im Bereich zwischen 829 to 836 cm-1 gefunden. Aufgrund des Fehlens des Becquerelitespektrums in derrnSpektralbibliothek wurde eine in der Natur vorkommende Variante analysiert und deren Peak bei 829 cm-1 bestimmt,rnwas mit den Ergebnissen in den Proben korrespondiert. Mittels Röntgenbeugung (X-Ray Diffraction, XRD) zeigtenrnsich in allen Proben ähnliche Spektren. Das lässt darauf schließen, dass das pulverisierte Material in allen Probenrndas gleiche ist. Hierbei zeigte sich eine sehr gute Übereinstimmung mit Schoepit und/oder meta-rnSchoepit(UO2)8O2(OH)12(H2O)10, sowie Becquerelite. Weiterhin war weder Autunit, Sabugalit noch Uranylphosphatrnanwesend, was die Ergebnisse einer anderen Studie, durchgeführt an denselben Proben, wiederlegt. DiernAnwesenheit von P, C oder Ca im Probenmaterial konnte ausgeschlossen werden. Im Falle von Calciumkann diesrnmit der Anwesenheit von Uran erklärt werden, welches aufgrund seines Atomradius bevorzugt in Becquerelite (1:6)rneingebaut wird. Die beiden Hauptpeaks für Uran lagen im Falle von U 4f 7/2 bei 382.0 eV und im Falle von U 4f 5/2rnbei 392 eV. Diese Werte mit den Literaturwerten für Schoepit und meta-Schoepitüberein. Die Ergebnissernelektronenmikroskopischen Untersuchung zeigen U, O, Ca, Ti als dominante Komponenten in allen Messungen.rnElemente wie Si, Al, Fe, S, Na, und C wurden ebenfalls detektiert; allerdings kann nicht ausgeschlossen werden,rndass diese Elemente aus dem Boden in der unmittelbaren Umgebung der Munitionsgeschosse stammen. Gold wurdernebenfalls gemessen, was aber auf die Goldarmierung in den Probenaufbereitungsbehältern zurückgeführt werdenrnkann. Die Elektronenmikroskopie zeigte außerdem einige Stellen in denen elementares Uran und Bodenmineralernsowie sekundäre Uranminerale auftraten. Die Elementübersicht zeigt einen direkten Zusammenhang zwischen U andrnCa und gleichzeitig keine Korrelation zwischen U und Si, oder Mg. Auf der anderen Seite zeigte sich aber einrnZusammenhang zwischen Si und Al da beide Konstituenten von Bodenmineralen darstellen. Eine mit Hilfe derrnElektronenstrahlmikroanalyse durchgeführte quantitative Analyse zeigte den Massenanteil von Uran bei ca. 78 - 80%,rnwas mit den 78,2% and 79,47% für Becquerelite beziehungsweise Schoepit aufgrund ihrer Summenformelrnkorrespondiert. Zusätzlich zeigt sich für Calcium ein Massenanteil von 2% was mit dem Wert in Becquerelite (2.19%)rnrecht gut übereinstimmt. Der Massenanteil von Ti lag in einigen Fällen bei 0,77%, was auf eine noch nicht korrodierternDU-Legierung zurückzuführen ist. Ein Lösungsexperiment wurde weiterhin durchgeführt, wobei eine 0,01 M NaClO4-rnLösung zum Einsatz kam in der die verbliebene Probensubstanz der Korrosionsprodukte gelöst wurde;rnNatriumperchlorate wurde hierbei genutzt um die Ionenstärke bei 0,01 zu halten. Um Verunreinigungen durchrnatmosphärisches CO2 zu vermeiden wurden die im Versuch für die drei Hauptproben genutzten 15 Probenbehälterrnmit Stickstoffgas gespült. Eine Modelkalkulation für den beschriebenen Versuchsaufbau wurde mit Visual MINTEQrnv.3.0 für die mittels vorgenannten Analysemethoden beschriebenen Mineralphasen im pH-Bereich von 6 – 10 imrnFalle von Becquerelite, und Schoepit berechnet. Die modellierten Lösungskurven wurden unter An- und Abwesenheitrnvon atmosphärischem CO2 kalkuliert. Nach dem Ende des Lösungsexperiments (Dauer ca. 6 Monate) zeigten diernKonzentrationen des gelösten Urans, gemessen mittels ICP-OES, gute Übereinstimmung mit den modelliertenrnSchoepit und Becquerelite Kurven. Auf Grund des ähnlichen Löslichkeitverhaltens war es nicht möglich zwichen denrnbeiden Mineralen zu unterscheiden. Schoepit kontrolliert im sauren Bereich die Löslichkeit des Urans, währendrnbecquerelit im basichen am wenigsten gelöst wird. Des Weiteren bleibt festzuhalten, dass ein Anteil an CO2 in diernverschlossenen Probenbehälter eingedrungen ist, was sich mit der Vorhersage der Modeldaten deckt. Die Löslichkeitrnvon Uran in der Lösung als Funktion des pH-Wertes zeigte die niedrigsten Konzentrationen im Falle einer Zunahmerndes pH-Wertes von 5 auf 7 (ungefähr 5,1 x 10-6 mol/l) und einer Zunahme des pH-Wertes auf 8 (ungefähr 1,5 x 10-6rnmol/l bei). Oberhalb dieses Bereichs resultiert jeder weitere Anstieg des pH-Wertes in einer Zunahme gelösten Uransrnin der Lösung. Der ph-Wert der Lösung wie auch deren pCO2-Wert kontrollieren hier die Menge des gelösten Urans.rnAuf der anderen Seite zeigten im Falle von Becquerelite die Ca-Konzentrationen höhere Werte als erwartet, wobeirnwahrscheinlich auf eine Vermischung der Proben mit Bodensubstanz zurückgeführt werden kann. Abschließendrnwurde, unter Berücksichtigung der oben genannten Ergebnisse, eine Fallstudie aus Basrah (Irak) diskutiert, wo inrnzwei militärischen Konflikten Uranmunition in zwei Regionen unter verschiedenen Umweltbedingungen eingesetztrnwurden.

Hypergraph Mining for Social Networks

Nowadays, more and more data is collected in large amounts, such that the need of studying it both efficiently and profitably is arising; we want to acheive new and significant informations that weren't known before the analysis. At this time many graph mining algorithms have been developed, but an algebra that could systematically define how to generalize such operations is missing. In order to propel the development of a such automatic analysis of an algebra, We propose for the first time (to the best of my knowledge) some primitive operators that may be the prelude to the systematical definition of a hypergraph algebra in this regard.

Studio ed analisi di tecniche di opinion mining per contesti di promozione turistica su piattaforme di social media

Negli ultimi anni Internet ha cambiato le modalità di creazione e distribuzione delle informazioni turistiche. Un ruolo fondamentale viene ricoperto dalle piattaforme di social media, tecnologie che permettono ai consumatori di condividere le proprie esperienze ed opinioni. Diventa necessario, quindi, comprendere i cambiamenti in queste tecnologie e nel comportamento dei viaggiatori per poter applicare strategie di marketing di successo. In questo studio, utilizzando Opinion Finder, un software spesso impiegato nel campo dell'opinion mining, si esamineranno da un punto di vista qualitativo i post e commenti estratti da alcuni profili degli enti di promozione turistica nazionale in Europa, dividendo l'analisi per fattori che possono influenzare il sentimento degli utenti. Attraverso i risultati ottenuti, si può dimostrare che l'analisi delle opinioni e del sentimento si presenta come un ottimo strumento per evidenziare possibili fenomeni utili per la pianificazione di strategie di marketing per gli enti. Studi futuri potrebbero migliorare la valutazione di questi dati attraverso la creazione di un corpus di apprendimento per il software che contenga testi relativi al mondo del turismo e permettendo ad Opinion Finder di incrementare la validità della classificazione del sentimento, contestualizzando le espressioni in maniera corretta.

Mining linkedin social media: Tecniche di data e text mining applicate a recommender system per la ricerca ed offerta di lavoro

La tesi riguarda lo sviluppo di recommender system che hanno lo scopo di supportare chi è alla ricerca di un lavoro e le aziende che devono selezionare la giusta figura. A partire da un insieme di skill il sistema suggerisce alla persona la posizione lavorativa più affine al suo profilo, oppure a partire da una specifica posizione lavorativa suggerisce all'azienda la persona che più si avvicina alle sue esigenze.

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.