Elaborazione di un algoritmo di pianificazione di ricostruzioni del cavo orale, dell'orofaringe, della mandibola.

1.Ricostruzione mandibolare La ricostruzione mandibolare è comunemente eseguita utilizzando un lembo libero perone. Il metodo convenzionale (indiretto) di Computer Aided Design e Computer Aided Manifacturing prevede il modellamento manuale preoperatorio di una placca di osteosintesi standard su un modello stereolitografico della mandibola. Un metodo innovativo CAD CAM diretto comprende 3 fasi: 1) pianificazione virtuale 2) computer aided design della dima di taglio mandibolari, della dima di taglio del perone e della placca di osteosintesi e 3) Computer Aided Manufacturing dei 3 dispositivi chirurgici personalizzati. 7 ricostruzioni mandibolari sono state effettuate con il metodo diretto. I risultati raggiunti e le modalità di pianificazione sono descritte e discusse. La progettazione assistita da computer e la tecnica di fabbricazione assistita da computer facilita un'accurata ricostruzione mandibolare ed apporta un miglioramento statisticamente significativo rispetto al metodo convenzionale. 2. Cavità orale e orofaringe Un metodo ricostruttivo standard per la cavità orale e l'orofaringe viene descritto. 163 pazienti affetti da cancro della cavità orale e dell'orofaringe, sono stati trattati dal 1992 al 2012 eseguendo un totale di 175 lembi liberi. La strategia chirurgica è descritta in termini di scelta del lembo, modellamento ed insetting. I modelli bidimensionali sono utilizzati per pianificare una ricostruzione tridimensionale con il miglior risultato funzionale ed estetico. I modelli, la scelta del lembo e l' insetting sono descritti per ogni regione. Complicazioni e risultati funzionali sono stati valutati sistematicamente. I risultati hanno mostrato un buon recupero funzionale con le tecniche ricostruttive descritte. Viene proposto un algoritmo ricostruttivo basato su template standard.

Stimolazione precoce della consolidazione ossea in pazienti con frattura di gamba attraverso campi elettromagnetici pulsati basata su un algoritmo predittivo del rischio diritardo di consolidazione ossea (ARRCO – Algoritmo Rischio Ritardo Consolidazione Ossea – IGEA®).

E' stato sviluppato un algoritmo predittivo del rischio di consolidazione ossea (ARRCO – Algoritmo Rischio Ritardo Consolidazione Ossea - IGEA, Carpi, Italy) che combina diversi fattori correlati al rischio di ritardata o mancata guarigione di una frattura. Questo algoritmo ha permesso di idntificare una popolazione di pazienti affetti da fratture con aumentato rischio di ritardo di consolidazione o mancata guarigione. Questi pazienti sono stati sottoposti precocemente a stimolazione biofisica precoce mediante Campi Elettromagnetici Pulsati a bassa frequenza (CEMP), ottenendo la guarigione della frattura nella maggior parte dei casi e in tempi considerati fisiologici. Pertanto in un gruppo selezionato di pazienti, il trattamento può essere indirizzato all'applicazione precoce di CEMP, al fine di promuovere la consolidazione ossea di una frattura "a richio", il cui trattamento richiederebbe altrimenti tempi più prolungati e un costo virtuale maggiore dell'intero trattamento sanitario.

Sviluppo e validazione di un algoritmo per la classificazione veglia-sonno

La sonnolenza durante la guida è un problema di notevole entità e rappresenta la causa di numerosi incidenti stradali. Rilevare i segnali che precedono la sonnolenza è molto importante in quanto, é possibile mettere in guardia i conducenti dei mezzi adottando misure correttive e prevenendo gli incidenti. Attualmente non esiste una metodica efficace in grado di misurare la sonnolenza in maniera affidabile, e che risulti di facile applicazione. La si potrebbe riconoscere da mutazioni di tipo comportamentale del soggetto come: presenza di sbadigli, chiusura degli occhi o movimenti di caduta della testa. I soggetti in stato di sonnolenza presentano dei deficit nelle loro capacità cognitive e psicomotorie. Lo stesso vale per i conducenti i quali, quando sono mentalmente affaticati non sono in grado di mantenere un elevato livello di attenzione. I tempi di reazione si allungano e la capacità decisionale si riduce. Ciò è associato a cambiamenti delle attività delta, theta e alfa di un tracciato EEG. Tramite lo studio dei segnali EEG è possibile ricavare informazioni utili sullo stato di veglia e sull'insorgenza del sonno. Come strumento di classificazione per elaborare e interpretare tali segnali, in questo studio di tesi sono state utilizzate le support vector machines(SVM). Le SVM rappresentano un insieme di metodi di apprendimento che permettono la classicazione di determinati pattern. Necessitano di un set di dati di training per creare un modello che viene testato su un diverso insieme di dati per valutarne le prestazioni. L'obiettivo è quello di classicare in modo corretto i dati di input. Una caratteristica delle SVM è una buona capacità di generalizzare indipendentemente dalla dimensione dello spazio di input. Questo le rende particolarmente adatte per l'analisi di dati biomedici come le registrazioni EEG multicanale caratterizzate da una certa ridondanza intrinseca dei dati. Nonostante sia abbastanza semplice distinguere lo stato di veglia dallo stato di sonno, i criteri per valutarne la transizione non sono ancora stati standardizzati. Sicuramente l'attività elettro-oculografica (EOG) riesce a dare informazioni utili riguardo l'insorgenza del sonno, in quanto essa è caratterizzata dalla presenza di movimenti oculari lenti rotatori (Slow Eye Movements, SEM) tipici della transizione dalla veglia alla sonno. L'attività SEM inizia prima dello stadio 1 del sonno, continua lungo tutta la durata dello stesso stadio 1, declinando progressivamente nei primi minuti dello stadio 2 del sonno fino a completa cessazione. In questo studio, per analizzare l'insorgere della sonnolenza nei conducenti di mezzi, sono state utilizzate registrazioni provenienti da un solo canale EEG e da due canali EOG. Utilizzare un solo canale EEG impedisce una definizione affidabile dell'ipnogramma da parte dei clinici. Quindi l'obiettivo che ci si propone, in primo luogo, è quello di realizzare un classificatore del sonno abbastanza affidabile, a partire da un solo canale EEG, al fine di verificare come si dispongono i SEM a cavallo dell'addormentamento. Quello che ci si aspetta è che effettivamente l'insorgere della sonnolenza sia caratterizzata da una massiccia presenza di SEM.

Algoritmo di scelta della posizione degli scaricatori di tensione per la protezione delle reti di distribuzione elettrica dalle fulminazioni indirette

Le reti di distribuzione sono normalmente esposte ai fulmini, i quali producono sovratensioni sia da eventi diretti che indiretti. Le sovratensioni indotte, prodotte da fulminazioni indirette, sono le più frequenti nelle reti di media tensione, e sono una delle maggiori cause di guasto e di malfunzionamento dei dispositivi della rete. E’ per ciò essenziale realizzare un’accurata valutazione delle prestazioni dei mezzi di protezione delle reti di distribuzione dai fulmini al fine di migliorare la continuità e la qualità del servizio. L’obiettivo della tesi è sviluppare una procedura basata sull'algoritmo genetico in grado di determinare il numero di scaricatori ed i punti ottimali di installazione, tenendo conto della particolare configurazione della rete oggetto di studio, in modo da garantire la protezione della rete e in particolare dei componenti più vulnerabili. La procedura deve essere generica, ovvero deve risolvere il problema per una qualsiasi topologia di rete di media tensione.

Sviluppo di un algoritmo di calibrazione per analisi quantitative di immagini in microscopia a fluorescenza

Questo progetto di tesi ha come obiettivo lo sviluppo di un algoritmo per la correzione e la calibrazione delle immagini in microscopia a fluorescenza e della sua implementazione come programma. Infatti, senza tale calibrazione le immagini di microscopia a fluorescenza sarebbero intrinsecamente affette da molteplici tipi di distorsioni ottiche. Questo limita fortemente la possibilità di effettuare analisi quantitative del livello di fluorescenza osservato. Il difetto sul quale ci siamo soffermati è la disomogeneità di campo, ossia una non uniforme fluorescenza causata dalla forma irregolare del fascio di eccitazione. Per conseguire l'obiettivo da noi proposto è necessaria l'acquisizione, in parallelo al campione in esame, di immagini di calibrazione contenenti sfere nanometriche a fluorescenza nota. A partire da queste, tramite procedure di image processing da noi implementate, abbiamo stimato la funzione di correzione della fluorescenza, localmente per ogni punto dell'immagine. Per la creazione di tale algoritmo abbiamo ipotizzato una possibile distribuzione dell'intensità dovuta alla non omogeneità del fascio ed abbiamo quindi stimato i parametri tramite un'apposita procedura di maximum likelihood. Tale stima è stata eseguita tenendo conto di possibili effetti dovuti alla luminosità di background, alla sovrapposizione di più nanosfere e ad effetti di bordo nel corso dell'elaborazione. Questa procedura è stata ripetuta su quattro diverse immagini di calibrazione, per valutarne la consistenza e la validità. Inoltre, per poter verificare che il software di elaborazione abbia le desiderate proprietà di linearità tra segnale misurato ed intensità nota, ci siamo serviti di un'ulteriore immagine di calibrazione contenente una mistura di sfere nanometriche con intensità variabili su due ordini di grandezza. Il risultato di questo lavoro di tesi verrà incluso in un programma per la calibrazione delle immagini in fluorescenza acquisite al laboratorio di biofisica del Dipartimento di Fisica ed Astronomia di Bologna.

Wavetrack, implementazione ottimizzata di un algoritmo di pitch tracking basato su wavelet

WaveTrack é un'implementazione ottimizzata di un algoritmo di pitch tracking basato su wavelet, nello specifico viene usata la trasformata Fast Lifting Wavelet Transform con la wavelet di Haar. La libreria è stata scritta nel linguaggio C e tra le sue peculiarità può vantare tempi di latenza molto bassi, un'ottima accuratezza e una buona flessibilità d'uso grazie ad alcuni parametri configurabili.

Catene anaforiche e forza di antecedente e ripresa. Uno studio empirico.

L’elaborato prevede lo studio delle catene anaforiche con l’obiettivo di indagare le meccaniche che guidano la scelta della ripresa, in rapporto alle caratteristiche dell’antecedente. Nel primo capitolo sarà presentato il fenomeno dell’anafora e della catena anaforica. Quindi prima di tutto sarà illustrato che cos’è un referente testuale e quando viene attivato e in seguito il focus si sposterà sulla ripresa anaforica, distinguendo anafora coreferenziale, non coreferenziale e anafore particolari. La parte finale poi sarà dedicata a un confronto tra anafora, deissi testuale e deissi situazionale. Il secondo capitolo verterà sull’anafora con identità di referente, e presenterà due importanti studi che si propongono di indagare i meccanismi che guidano la selezione della ripresa: quelli di Givòn e di Berretta. Quindi si partirà dal concetto di topicalità per arrivare al principio innovativo introdotto da Givòn, la continuità tematica (topic continuity). Successivamente sarà presentato il modello di analisi di Berretta, che si basa sullo studio di catene anaforiche “difficili”, ovvero costituite da antecedenti di rango topicale basso, opponendosi al metodo di Givòn basato su catene “facili”, con antecedenti umani, singolari e nel ruolo di soggetto. Nel terzo capitolo, invece, verrà introdotta la parte sperimentale dell’elaborato: l’annotazione di un testo per lo studio delle catene anaforiche. In questo capitolo sarà presentato nel dettaglio il modello di analisi adottato, ovvero un modello integrato che comprende le variabili considerate sia da Givòn sia da Berretta. Il procedimento di marcatura prevede l’annotazione manuale di tutti gli antecedenti (soggetti e non soggetti, umani e non umani, in ruolo sintattico topicale e non topicale) e le rispettive riprese, oltre alle unità testuali quali capitolo, paragrafo e frase. Il quarto e ultimo capitolo, invece, rappresenta l’analisi empirica dei dati estratti dal testo annotato. In questa sezione, sotto forma di tabelle e grafici, saranno presentati i dati considerando diverse variabili e correlazioni.

Studio di un algoritmo per confrontare documenti xml

Tesi sullo studio di algoritmi per il confronto di documenti XML, panoramica sui vari algoritmi. Focalizzazione sull'algoritmo NDiff e in particolare sulla gestione degli attributi.

Implementazione dell'algoritmo filtered back-projection (FBP) per architetture low-power di tipo systems-on-chip

Il presente lavoro di tesi, svolto presso i laboratori dell'X-ray Imaging Group del Dipartimento di Fisica e Astronomia dell'Università di Bologna e all'interno del progetto della V Commissione Scientifica Nazionale dell'INFN, COSA (Computing on SoC Architectures), ha come obiettivo il porting e l’analisi di un codice di ricostruzione tomografica su architetture GPU installate su System-On-Chip low-power, al fine di sviluppare un metodo portatile, economico e relativamente veloce. Dall'analisi computazionale sono state sviluppate tre diverse versioni del porting in CUDA C: nella prima ci si è limitati a trasporre la parte più onerosa del calcolo sulla scheda grafica, nella seconda si sfrutta la velocità del calcolo matriciale propria del coprocessore (facendo coincidere ogni pixel con una singola unità di calcolo parallelo), mentre la terza è un miglioramento della precedente versione ottimizzata ulteriormente. La terza versione è quella definitiva scelta perché è la più performante sia dal punto di vista del tempo di ricostruzione della singola slice sia a livello di risparmio energetico. Il porting sviluppato è stato confrontato con altre due parallelizzazioni in OpenMP ed MPI. Si è studiato quindi, sia su cluster HPC, sia su cluster SoC low-power (utilizzando in particolare la scheda quad-core Tegra K1), l’efficienza di ogni paradigma in funzione della velocità di calcolo e dell’energia impiegata. La soluzione da noi proposta prevede la combinazione del porting in OpenMP e di quello in CUDA C. Tre core CPU vengono riservati per l'esecuzione del codice in OpenMP, il quarto per gestire la GPU usando il porting in CUDA C. Questa doppia parallelizzazione ha la massima efficienza in funzione della potenza e dell’energia, mentre il cluster HPC ha la massima efficienza in velocità di calcolo. Il metodo proposto quindi permetterebbe di sfruttare quasi completamente le potenzialità della CPU e GPU con un costo molto contenuto. Una possibile ottimizzazione futura potrebbe prevedere la ricostruzione di due slice contemporaneamente sulla GPU, raddoppiando circa la velocità totale e sfruttando al meglio l’hardware. Questo studio ha dato risultati molto soddisfacenti, infatti, è possibile con solo tre schede TK1 eguagliare e forse a superare, in seguito, la potenza di calcolo di un server tradizionale con il vantaggio aggiunto di avere un sistema portatile, a basso consumo e costo. Questa ricerca si va a porre nell’ambito del computing come uno tra i primi studi effettivi su architetture SoC low-power e sul loro impiego in ambito scientifico, con risultati molto promettenti.

Studio ed implementazione di un algoritmo per la gestione dell'handover in ambiente Android

In questo elaborato di tesi, viene progettata ed implementata una soluzione per gestire il processo di handover in ambiente Android. Tale proposta, è costituita da un algoritmo in grado di gestire automaticamente le interfacce di connessione dei dispostivi, in relazione alle preferenze e agli spostamenti effettuati dall'utente. Le prove sperimentali effettuate, confermano che tale proposta è una buona base per risolvere il problema dell'handover e si presta bene a cooperare con altri protocolli quali ABPS (Always Best Packet Switching). Inoltre l'applicazione si presta bene ad un semplice utilizzo e può essere impiegata anche come servizio eseguito in background, non richiedendo frequenti interazioni da parte dell'utente. Oltre all'algoritmo citato in precedenza, sono stati proposti altri dettagli implementativi, non presenti in letteratura. In particolare, vengono modificate alcune impostazioni di sistema, accedendo agli opportuni file, in modo tale che Android gestisca correttamente le scansioni delle interfacce e la loro attivazione/disattivazione.

Un approccio per la disambiguazione di autori di articoli scientifici: algoritmo e implementazione

Dalla necessità di risolvere il problema della disambiguazione di un insieme di autori messo a disposizione dall'Università di Bologna, il Semantic Lancet, è nata l'idea di progettare un algoritmo di disambiguazione in grado di adattarsi, in caso di bisogno, a qualsiasi tipo di lista di autori. Per la fase di testing dell'algoritmo è stato utilizzato un dataset generato (11724 autori di cui 1295 coppie da disambiguare) dalle informazioni disponibili dal "database systems and logic programming" (DBLP), in modo da essere il più etereogeneo possibile, cioè da contenere il maggior numero di casi di disambiguazione possibile. Per i primi test di sbarramento è stato definito un algoritmo alternativo discusso nella sezione 4.3 ottenendo una misura di esattezza dell'1% ed una di completezza dell'81%. L'algoritmo proposto impostato con il modello di configurazione ha ottenuto invece una misura di esattezza dell'81% ed una di completezza del 70%, test discusso nella sezione 4.4. Successivamente l'algoritmo è stato testato anche su un altro dataset: Semantic Lancet (919 autori di cui 34 coppie da disambiguare), ottenendo, grazie alle dovute variazioni del file di configurazione, una misura di esattezza del 84% e una di completezza del 79%, discusso nella sezione 4.5.

Implementazione di un algoritmo SDF per la determinazione dello spessore di componenti meccanici

Implementazione di un algoritmo sdf per la determinazione dello spessore di componenti meccanici

Progetto e implementazione di un algoritmo per la navigazione a piedi su un dispositivo Windows Mobile

Presentazione di un'applicazione per Windows Phone in grado di contare il numero dei passi effettuati e stimare la distanza percorsa. Tale stima viene effettuata sulla base della lunghezza del passo calcolata istante per istante tramite un algoritmo in base all'altezza di una persona e alla frequenza di passo.

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.