6,498 research outputs found

    Tourism market segmentation of Italian families for the summer season

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    In last decades, the rapid expansion of tourism sector and the major differentiation of the tourism products have stimulated several studies in segmentation of tourism markets; but the applications of that technique has always focused on single consumers, while often the real "buyer" is the family. In this paper, we deal with national leisure tourism of Italian families in summer season; for the analysis, a sample of around 3,500 Italian families from a multi-scope sample survey "Travels and Holidays", collected by the National Institute of Statistics (ISTAT) is used. The major objective of this study is to investigate holiday strategies of Italian families in connection with recent changes in family structure, in order to individuate different profiles and different customs in travel patterns

    ViVa: sistema acquisizione geometrie arteriose. Descrizione generale.

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    Lo scopo di questa attività era di produrre un modulo software in grado di estrarre una caratterizzazione geometrica dei vasi sanguigni a partire da dati volumetrici ottenuti da macchine di acquisizione di tipo clinico, ad esempio TAC a spirale

    ANALISI DEGLI STATI METASTABILI DEL CERVELLO

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    Il cervello umano è un sistema dinamico molto complesso che presenta peculiari caratteristiche di non stazionarietà: in questo lavoro di analisi dei segnali elettrofisiologici, l’attenzione è stata focalizzata proprio su questo aspetto. In particolare sono state valutate le tecniche di segmentazione dei segnali EEG, sia di tipo parametrico che di tipo non parametrico. Queste tecniche permettono la rilevazione dei processi di transizione rapida (RTP), ossia dei punti di transizione rapida tra i segmenti con caratteristiche di quasi-stazionarietà presenti negli EEG. Siamo andati ad analizzare un recente algoritmo di segmentazione, valutandone pregi e difetti. In seguito è stato sviluppato un nostro algoritmo di segmentazione e ricerca degli RTP (FinderRTP), le cui caratteristiche sono state valutate facendo ricorso a segnali EEG artificiali da noi appositamente generati. Dopo aver validato l’algoritmo, abbiamo applicato il finderRTP a dei segnali EEG sperimentali. Infine abbiamo indagato le caratteristiche statistiche degli RTP trovati e dei tempi di attesa tra gli RTP

    L’analisi empirica della segmentazione e della flessibilità del lavoro utilizzando le tecniche di job creation e destruction

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    The aim of this paper is to provide an empirical investigation of labour market segmentation and flexibility. For this purpose, the techniques based on the analysis of job creation and destruction ( see, Davis et al, 1996) have been used. The data analysed stem from a sample of manufacturing firms located in Emilia-Romagna and cover a period of eight years. This dataset allows to analyse the level of employment of both blue and white collars. The analysis shows in details the different dynamics of those two component of manufacturing employment. It is argued that white and blue collars can be considered as two different occupational sub-systems (see, Osterman 1982, 1984) and that internal labour market segmentation gives rise to divergent indicators of numerical flexibility for the two components of employment

    Segmentazione delle serie temporali nell’analisi dei dati: un esempio di applicazione a dati sismo-vulcanici.

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    Il presente report descrive quanto sviluppato dagli autori per l’analisi delle serie temporali utilizzate per il monitoraggio sismo-vulcanico del vulcano Etna. La necessità di ottenere una rappresentazione ridotta delle serie temporali ha portato alla ricerca ed alla implementazione degli algoritmi di segmentazione oggetto del presente lavoro. Le metodologie introdotte nel paragrafo 2, largamente applicate nella disciplina del data mining su serie temporali, costituiscono ad oggi lo stato dell’arte per quanto riguarda le tecniche di approssimazione di serie temporali. In particolare, l’applicazione dell’algoritmo bottom-up ha permesso una compressione elevata dei dati, consentendo quindi una rappresentazione con un numero di punti inferiore rispetto a quello delle serie temporali di partenza. In questo contesto la scelta delle soglie errore, legata indirettamente al numero di segmenti con cui si approssima la serie temporale, è stata scelta in modo empirico. Questa scelta è stata vincolata alla dimensione dei buffer di dati da impiegare per scopi di visualizzazione ed elaborazione. Future implementazioni riguarderanno l’ottimizzazione in linea degli algoritmi Sliding Window in modo da operare in real-time sugli streaming di dati ed ottimizzarne l’archiviazione e la visualizzazione

    Segmentazione di immagini biomediche con approccio "dynamic programming"

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    Introduzione Obbiettivo di questa tesi di laurea specialistica è implementare un algoritmo di segmentazione che segua la logica di funzionamento del “Dynamic Programming”. Il Dynamic Programming è un approccio abbastanza nuovo che negli ultimi tempi è stato spesso utilizzato nella segmentazione di immagini biomediche, in particolare in immagini di RMN cardiaca. Questo approccio infatti riesce molto bene, al contrario di altre metodologie, per esempio, a segmentare i ventricoli del cuore. Questo approccio fonde insieme varie informazioni relative alla parte anatomica da segmentare e pesandole opportunamente riesce ad identificare il bordo dell’oggetto. Le informazioni di cui la procedura tiene conto sono di diversi tipi. Si possono infatti considerare informazioni relative al valore dei pixel nella scala di grigio, informazioni geometriche, informazioni di gradiente. La procedura ed il suo corretto funzionamento viene a dipendere dal tipo di immagine che si vuole analizzare. Le caratteristiche che si rivelano molto importanti per una buona riuscita dell’algoritmo di segmentazione sono tutte quelle legate alla buona qualità dell’immagine stessa. Purtroppo però non sempre nella diagnostica medica le immagini rispondono alle caratteristiche sopra citate. Infatti non è opportuno, visto le possibili conseguenze negative, esporre i pazienti a elevate intensità di radiazioni per ottenere una immagine radiologica digitale oppure TC più definita e non è neppure possibile utilizzare per tutti i pazienti apparecchi RMN ad elevato campo statico visto il costi elevati di tali apparecchiature. Le immagini sono affette da vari tipi di rumore, da quello di acquisizione fino a quello biologico dovuto alla trama interna dei vari organi e tessuti; il contrasto tra tessuti vicini non sempre permette di separare in maniera semplice un tessuto da un altro. Vediamo adesso di anticipare su quali immagini si è lavorato, il funzionamento dell’algoritmo, e come si è ovviato alle problematiche precedenti. Le immagini sul quale si è messa a punto la procedura sono immagini di RMN addominale. Tali dataset di immagini raffigurano al loro interno la scansione completa dell’addome di individui umani di sesso maschile. Tra tutti i tessuti e gli organi presenti si è in particolare deciso di testare l’algoritmo di segmentazione sui reni. Prima di analizzare le immagini reali si è però deciso di realizzare un fantoccio di risonanza che permettesse di verificare su una immagine di prova da noi creata e pertanto nota in ogni dettaglio la bontà dell’approccio intrapreso. Abbiamo cercato pertanto di creare un fantoccio più simile possibile all’originale. Presa una immagine campione si sono rispettate le dimensioni, le geometrie, le posizioni, i valori dei pixel dei tessuti ed infine, cosa forse più importante le caratteristiche del rumore. Per riuscire in ciò si sono svolte misurazioni sull’immagine reale ed una approfondita indagine sul rumore. Tale indagine ha tenuto conto del fatto che la metodica di acquisizione delle immagini influenza le caratteristiche di rumore. In particolare le immagini di RMN sono affette da rumore di tipo Riciano. Vediamo ora a grandi linee l’essenza dell’algoritmo di segmentazione. L’utente che utilizza la procedura deve in primo luogo scegliere quale dataset tra quelli disponibili vuole utilizzare. Fatta questa scelta, subito dopo deve scegliere una immagine che contenga i reni, per far ciò l’utente può scorrere avanti ed in dietro tutte le immagini del dataset prescelto e digitare infine la propria preferenza. Infine trovata anche l’immagine non resta altro che scegliere quali dei due reni si vuole segmentare. Tale scelta da parte dell’utente può essere effettuata semplicemente cliccando con il mouse, il rene sinistro oppure quello destro. Tale scelta ha come prima conseguenza l’estrazione di un riquadro dall’immagine contenente al suo interno appunto il rene stesso. L’estrazione del riquadro risulta necessaria in primo luogo per due motivazioni: Ø Identificare agevolmente il centro del rene con Hough Transform Ø Alleggerire e sveltire le procedure di filtraggio Lavorando infatti sul riquadro estratto con un algoritmo di edge detection è possibile ottenere una immagine che rappresenta i bordi approssimativi del rene. Applicando a tale immagine la trasformata di Hough, nella versione che permette di riconoscere figure circolari, si ottengono le coordinate del centro e la misura del raggio del rene. Con tali valori si può ricalibrare ulteriormente la dimensione del riquadro estratto in maniera che contenga tutto il rene e che quest’ultimo appaia in posizione centrale. A questo punto è possibile applicare l’algoritmo di filtraggio. La scelta può ricadere su due tipologie di filtro quello anisotropico oppure quello NL-Means. Il secondo filtro in generale riesce a fornire risultati migliori rispetto a quello anisotropico, ma comunque spetta all’utente, visti i risultati dei filtraggi scegliere su quale immagine continuare a lavorare. L’immagine filtrata viene ora trasformata da coordinate cartesiane a coordinate polari attraverso l’utilizzo di un apposito algoritmo. Tale immagine può essere descritta nel seguente modo. Nella parte superiore troviamo una zona appartenente al rene, spostandoci verso il basso troviamo una regione di transizione, che chiameremo bordo, infine nella parte inferiore dell’immagine troviamo la parte esterna al rene. Non resta a questo punto che applicare l’algoritmo di Dynamic Programming che ci permette di separare il tessuto renale da quello circostante. E’ necessario adesso rintracciare il pixel di transizione, ovvero quello che separa la regione da segmentare da quella esterna, appartenente alla prima colonna dell’immagine in coordinate polari. Tale pixel sarà il seme di partenza dal quale l’algoritmo partirà nel suo lavoro di segmentazione. Risulta necessario adesso fornire delle regole che permettano di scegliere di volta in volta su quale pixel spostarsi per portare a compimento la procedura. Per rispettare la continuità spaziale in coordinate cartesiane infatti, la scelta del pixel successivo in coordinate polari può ricadere solamente su 3 pixels adiacenti a quello selezionato. Per consentire la scelta di uno dei 3 pixels è necessario implementare una funzione costo. La funzione costo viene calcolata per ciascuno dei 3 pixels possibili destinazione, ed infine viene scelto quello che la massimizza. La funzione costo è composta da 3 contributi: C(i,j)=Pg*g(i,j)+ Pc*c(i,j)+ Pd*d(i,j) Ø Il primo g(i,j) rappresenta il contributo del gradiente del pixel p(i,j). Ø Il secondo c(i,j) rappresenta il contributo dovuto al colore del pixel p(i,j) rispetto al pixel precedente. Ø Il terzo d(i,j) rappresenta il contributo dovuto alla distanza del pixel p(i,j) rispetto al pixel precedente. Mentre Pg, Pc, Pg rappresentano i pesi dei rispettivi contributi. Tale procedura una volta arrivata a termine, cioè all’ultima colonna dell’immagine evidenzia il bordo che separa il rene dalle zone circostanti. A questo punto si applica l’algoritmo inverso a quello di cambio di coordinate che riporta l’immagine polare in coordinate cartesiane. Per migliorare ulteriormente i risultati ottenuti si sono inoltre svolte anche ulteriori verifiche. All’immagine in coordinate polari si sono applicati anche algoritmi di clustering che permettessero di ridurre il valore dei pixel in funzione della loro appartenenza ai vari tessuti presenti, per valutare se la cosa favorisse la successiva segmentazione. Gli algoritmi scelti per svolgere questo compito sono l’algoritmo K-Means e l’algoritmo di Otsu. Il secondo riesce nella maggior parte dei casi a svolgere il proprio lavoro in maniera più accurata. Il K-Means infatti fa dipendere i risultati forniti da una inizializzazione dei centroidi casuale che porta in alcuni casi a risultati inesatti se non adirittura incoerenti. Per migliorare i risultati con questo approccio si potrebbe realizzare una procedura dedicata appunto all’inizializzazione dei centroidi. Visto comunque che l’algoritmo di Otsu riesce dove il K-Means viene meno e considerato che la procedura di segmentazione non sembra giovarsi molto di una precedente operazione di clustering non si è ritenuto opportuno approfondire l’argomento

    La Formazione dei Foglietti Embrionali, L'origine Dell'Epitelio Intestinale e la Determinazione Della Linea Germinale Femminile Nell' Haploembia Solieri

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    RIASSUNTOIn Haploembia solieri e negli altri Embiotteri esaminati, il foglietto interno si forma per migrazione diffusa di cellule dalla piastra germinativa. E assente un solco gastrulare. Non si hanno abbozzi bipolari entodermici. Costituitosi il mesoderma splancnico, l'epitelio mesenterico si forma per un processo di epibolia, e non di proliferazione, delle cellule della parete ectodermica stomodeale e proctodeale; il processo e piu intenso nel tratto mesenterico proctodeale che non in quello stomodeale. Successivamente le cellule vitelline, tranne alcune, migrano alla periferia assiepandosi sulle pareti. L'assiepamento e assai piu intenso nel quarto anteriore dove le cellule epiteliali di origine stomodeale sono piu rade. Sulla parete i nuclei dei vitellofagi subiscono ripetute divisioni amitotiche disponendosi quindi in un'assisa uniforme tra le preesistenti cellule di origine ectodermica. Al momento della schiusa, l'epitelio mesenterico e quindi di costituzione mista e di derivazione prevalentemente ..

    Ottimizzazione di Percorso Utensile per la Prototipazione Rapida FDM per la realizzazione di protesi ossee. Stato del progetto nei primi 10 mesi di attività

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    Questo documento riassume lo stato del progetto nei primi 10 mesi di attività. Un aspetto trasversale a tutto il progetto riguarda lo studio delle tecniche di modellazione geometrica solida che sono alla base del presente progetto di ricerca. Questo ambito necessita di conoscenze approfondite di programmazione in linguaggio di alto livello e di grafica computerizzata. Per questa ragione una parte significativa dell'attività è stata rivolta agli aspetti formativi sulla programmazione avanzata (linguaggio C) ed al suo utilizzo nella modellazione geometrica solida. Questa attività ha complementato gli aspetti più specifici legati al progetto che hanno riguardato lo studio delle tecniche di Prototipazione Rapida per la Prototipazione Vascolare
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