Algoritmi di ricostruzione di immagini per sistemi a microonde dedicati all'imaging della mammella

Lo scopo di questa tesi è quello di presentare alcuni degli algoritmi di ricostruzione utilizzati nei sistemi a microonde per l'imaging della mammella. Sebbene, la mammografia a raggi X sia la tecnica che a oggi presenta le migliori caratteristiche per la rilevazione di lesioni tumorali ai tessuti del seno, la compressione necessaria nel processo di imaging e la probabilità non trascurabile di falsi negativi hanno portato alla ricerca e allo sviluppo di metodi alternativi di imaging alla mammella. Tra questi, l'imaging attraverso microonde sfrutta la differenza delle proprietà dielettriche tra tessuto sano e tumorale. Nel seguente elaborato verrà descritto come è ottenuta l'immagine dell'interno della mammella attraverso gli algoritmi di ricostruzione utilizzati da vari prototipi di sistemi di imaging. Successivamente verranno riportati degli esempi che mostrano i risultati ottenuti attraverso simulazioni o, quando possibile, in ambiente clinico.

Dimensionamento di una pinna da windsurf mediante tecniche di ottimizzazione

Nel presente lavoro viene trattato il problema del dimensionamento di una pinna da windsurf con l’ottica di massimizzarne le prestazioni idrodinamiche. Il sistema windsurf è stato analizzato e su questo studio è stato sviluppato un modello utile a ricavare condizioni dimensionanti per la pinna. Facendo uso del metodo Monte Carlo è stato elaborato un modello di ottimizzazione dei parametri geometrici e aerodinamici della pinna, e su tale configurazione di pinna è stato eseguito un calcolo dei principali carichi strutturali. I modelli sono stati testati per due date condizione operativa del windsurf e i risultati confrontati.

Implementazione ed analisi di un framework basato su Cloud per la valutazione di algoritmi di data Distribution Management

Il Data Distribution Management (DDM) è un componente dello standard High Level Architecture. Il suo compito è quello di rilevare le sovrapposizioni tra update e subscription extent in modo efficiente. All'interno di questa tesi si discute la necessità di avere un framework e per quali motivi è stato implementato. Il testing di algoritmi per un confronto equo, librerie per facilitare la realizzazione di algoritmi, automatizzazione della fase di compilazione, sono motivi che sono stati fondamentali per iniziare la realizzazione framework. Il motivo portante è stato che esplorando articoli scientifici sul DDM e sui vari algoritmi si è notato che in ogni articolo si creavano dei dati appositi per fare dei test. L'obiettivo di questo framework è anche quello di riuscire a confrontare gli algoritmi con un insieme di dati coerente. Si è deciso di testare il framework sul Cloud per avere un confronto più affidabile tra esecuzioni di utenti diversi. Si sono presi in considerazione due dei servizi più utilizzati: Amazon AWS EC2 e Google App Engine. Sono stati mostrati i vantaggi e gli svantaggi dell'uno e dell'altro e il motivo per cui si è scelto di utilizzare Google App Engine. Si sono sviluppati quattro algoritmi: Brute Force, Binary Partition, Improved Sort, Interval Tree Matching. Sono stati svolti dei test sul tempo di esecuzione e sulla memoria di picco utilizzata. Dai risultati si evince che l'Interval Tree Matching e l'Improved Sort sono i più efficienti. Tutti i test sono stati svolti sulle versioni sequenziali degli algoritmi e che quindi ci può essere un riduzione nel tempo di esecuzione per l'algoritmo Interval Tree Matching.

Geophotohunt: Studio di algoritmi di confronto di immagini per realizzare una caccia al tesoro fotografica

Questo studio si propone di realizzare un’applicazione per dispositivi Android che permetta, per mezzo di un gioco di ruolo strutturato come caccia al tesoro, di visitare in prima persona città d’arte e luoghi turistici. Gli utenti finali, grazie alle funzionalità dell’app stessa, potranno giocare, creare e condividere cacce al tesoro basate sulla ricerca di edifici, monumenti, luoghi di rilevanza artistico-storica o turistica; in particolare al fine di completare ciascuna tappa di una caccia al tesoro il giocatore dovrà scattare una fotografia al monumento o edificio descritto nell’obiettivo della caccia stessa. Il software grazie ai dati rilevati tramite GPS e giroscopio (qualora il dispositivo ne sia dotato) e per mezzo di un algoritmo di instance recognition sarà in grado di affermare se la foto scattata rappresenta la risposta corretta al quesito della tappa. L’applicazione GeoPhotoHunt rappresenta non solo uno strumento ludico per la visita di città turistiche o più in generale luoghi di interesse, lo studio propone, infatti come suo contributo originale, l’implementazione su piattaforma mobile di un Content Based Image Retrieval System (CBIR) del tutto indipendente da un supporto server. Nello specifico il server dell’applicazione non sarà altro che uno strumento di appoggio con il quale i membri della “community” di GeoPhotoHunt potranno pubblicare le cacce al tesoro da loro create e condividere i punteggi che hanno totalizzato partecipando a una caccia al tesoro. In questo modo quando un utente ha scaricato sul proprio smartphone i dati di una caccia al tesoro potrà iniziare l’avventura anche in assenza di una connessione internet. L’intero studio è stato suddiviso in più fasi, ognuna di queste corrisponde ad una specifica sezione dell’elaborato che segue. In primo luogo si sono effettuate delle ricerche, soprattutto nel web, con lo scopo di individuare altre applicazioni che implementano l’idea della caccia al tesoro su piattaforma mobile o applicazioni che implementassero algoritmi di instance recognition direttamente su smartphone. In secondo luogo si è ricercato in letteratura quali fossero gli algoritmi di riconoscimento di immagini più largamente diffusi e studiati in modo da avere una panoramica dei metodi da testare per poi fare la scelta dell’algoritmo più adatto al caso di studio. Quindi si è proceduto con lo sviluppo dell’applicazione GeoPhotoHunt stessa, sia per quanto riguarda l’app front-end per dispositivi Android sia la parte back-end server. Infine si è passati ad una fase di test di algoritmi di riconoscimento di immagini in modo di avere una sufficiente quantità di dati sperimentali da permettere di effettuare una scelta dell’algoritmo più adatto al caso di studio. Al termine della fase di testing si è deciso di implementare su Android un algoritmo basato sulla distanza tra istogrammi di colore costruiti sulla scala cromatica HSV, questo metodo pur non essendo robusto in presenza di variazioni di luminosità e contrasto, rappresenta un buon compromesso tra prestazioni, complessità computazionale in modo da rendere la user experience quanto più coinvolgente.

Studio di ottimizzazione di una turbina per motori da competizione

Studio e progettazione di un gruppo turbocompressore ad altissimo rapporto di compressione. Saranno progettati la girante del compressore centrifugo, il diffusore, la voluta e la girante della turbina centripeta.

Tecniche di ottimizzazione dell'advertising online tramite eye-tracking: un modello sperimentale

La tesi analizza l'attuale offerta dell'advertising online, ne individua alcune problematiche e valuta una possibile soluzione, tramite l'elaborazione di un nuovo modello di costo. Tale modello è basato sul tempo di persistenza dello sguardo rilevato tramite dispositivo di eye-tracking. L'obiettivo della tesi è quindi la creazione di un tool per raccogliere i dati dal dispositivo e, infine, restituire i risultati grafici e testuali generati dalla funzione di costo.

Metodi di ottimizzazione di portafoglio

Argomento di questa tesi è l’ottimizzazione di un portafoglio, cioè, dato un portafoglio, massimizzarne il guadagno minimizzando il rischio. Nel primo capitolo illustrerò le nozioni matematiche basi della finanza, come i mercati discreti, la definizione di portafoglio, il modello binomiale,l’arbitraggio e la misura martingala. Nel secondo capitolo presenterò i due metodi risolutivi del problema di ottimizzazione:il Metodo Martingala e il Metodo della Programmazione Dinamica. Nell’ultimo capitolo parto dalla funzione d'utilità esponenziale e calcolo il portafoglio ottimizzato utilizzando i due metodi precedenti.

Sviluppo di algoritmi di localizzazione per reti di sensori ad ultrasuoni

Studio di un nuovo algoritmo di localizzazione per rete di sensori ad ultrasuoni e sviluppo di un simulatore di propagazione di onda sonora.

La trasformata veloce di Fourier (FFT): analisi e implementazione in C++

La trasformata di Fourier (FT) è uno strumento molto potente implementato, oggi, in un enorme numero di tecnologie. Il suo primo esempio di applicazione fu proprio il campionamento e la digitalizzazione di segnali analogici. Nel tempo l'utilizzo della FT è stato ampliato a più orizzonti in ambito digitale, basti pensare che il formato di compressione '.jpg' utilizza una FT bidimensionale, mentre uno degli ultimi esempi di applicazione si ha nell'imaging digitale in ambito medico (risonanza magnetica nucleare, tomografia assiale computerizzata TAC ecc...). Nonostante gli utilizzi della FT siano molto diversificati il suo basilare funzionamento non è mai cambiato: essa non fa altro che modificare il dominio di una funzione del tempo (un segnale) in un dominio delle frequenze, permettendo così lo studio della composizione in termini di frequenza, ampiezza e fase del segnale stesso. Parallelamente all'evoluzione in termini di applicazioni si è sviluppato uno studio volto a migliorare e ottimizzare la computazione della stessa, data l'esponenziale crescita del suo utilizzo. In questa trattazione si vuole analizzare uno degli algoritmi di ottimizzazione più celebri e utilizzati in tal senso: la trasformata veloce di Fourier (Fast Fourier Transformation o FFT). Si delineeranno quindi le caratteristiche salienti della FT, e verrà introdotto l'algoritmo di computazione tramite linguaggio C++ dedicando particolare attenzione ai limiti di applicazione di tale algoritmo e a come poter modificare opportunamente la nostra funzione in modo da ricondurci entro i limiti di validità.

Dynamic Adaptive Streaming over Http: implementazione e analisi sperimentale di algoritmi di rate adaptation su client Android

Il lavoro svolto in questa tesi consiste nell'implementare un'applicazione Android per lo streaming video, conforme allo standard MPEG-DASH. L'obiettivo è quello di fornire un valido strumento al fine di eseguire delle analisi sperimentali su algoritmi particolari, detti di rate adaptation. MPEG-Dynamic Adaptive Streaming over Http è uno standard emergente ed è considerato da molti il futuro dello streaming multimediale. Questa tecnologia consente di auto-regolare la qualità del video in base alle condizioni della rete, la capacità del dispositivo o le preferenze dell'utente. Inoltre, essendo uno standard, permette di rendere interoperabili i server e i device dei vari fornitori di contenuti multimediali. Nei primi capitoli introduttivi verrà presentato lo standard e i lavori correlati, successivamente verrà descritta la mia proposta applicativa: DashPlayer. In conclusione, verrà compiuta una valutazione sperimentali sugli algoritmi sopracitati che costituiscono la parte logico-funzionale dell'applicazione.

Studio di ottimizzazione di una turbina idraulica a flusso libero

Progettazione ed ottimizzazione di parte di un sistema pico-idroelettrico ad acqua fluente (potenza < 5 kW) per sfruttare grandi corsi d’acqua.

Sviluppo di un modello di ottimizzazione per il car sharing elettrico dell'Università di Bologna

Sviluppo di un modello di ottimizzazione per lo scheduling dei veicoli elettrici in car sharing dell'Università di Bologna.

Algoritmi di Compressione secondo Lempel Ziv

Molti metodi di compressione lossless si basano sulle idee che nel 1977 i ricercatori israeliani Abraham Lempel e Jacob Ziv hanno presentato nell’articolo “A universal Algorithm for sequential Data Compression”. In questa tesi viene descritto il metodo di fattorizzazione LZ77, illustrato appunto da Lempel e Ziv, e vengono esposte le strutture dati fondamentali per la sua realizzazione. Sono inoltre descritti due algoritmi CPS1 e CPS2 che realizzano LZ77. Infine, sfruttando i dati raccolti sperimentalmente da Al-Haffedh et al. in “A Comparison of Index-Based Lempel-Ziv LZ77 Factorization Algorithms” [2012], gli algoritmi descritti vengono confrontati in termini di spazio e tempo.

Implementazione di algoritmi di localizzazione di sorgenti audio

Questo progetto è stato ideato con lo scopo di implementare e simulare un algoritmo di stima della posizione di una sorgente sonora. E' stato scelto di utilizzare MATLAB come strumento di sviluppo. Tutti i dispositivi hardware utilizzati sono compatibili, interfacciabili tra loro ed ampiamente descritti all'interno di questo elaborato.

Sperimentazione di algoritmi di localizzazione per sorgenti acustiche

L'obiettivo di questo elaborato è quello di realizzare un sistema di acquisizione real-time e low cost, in grado di stimare la posizione di una sorgente sonora. Per acquisizione real-time si intende un sistema in grado di seguire gli spostamenti della sorgente audio nell'ambiente, limitando il più possibile i tempi di latenza fra un'acquisizione e l'altra. A tal fine si sfrutteranno due coppie di microfoni, che concorrereranno in maniera sequenziale alla stima dell'angolo di arrivo del suono (e quindi della retta su cui giace il punto di provenienza del suono). Combinando i dati raccolti dai quattro microfoni sarà dunque possibile risalire alla posizione di provenienza della sorgente sonora. Il software (implementato in MATLAB) verrà ampiamente discusso nei seguenti capitoli, il suo scopo sarà quello di gestire l'acquisizione dati, garantire il funzionamento real-time e fornire una stima di posizione della sorgente sonora, mostrando il relativo errore commesso durante la misura, nel caso in cui si conosca a priori la posizione della sorgente.