Image-Based Monitoring of Cracks: Effectiveness Analysis of an Open-Source Machine Learning-Assisted Procedure

The proper inspection of a cracks pattern over time is a critical diagnosis step to provide a thorough knowledge of the health state of a structure. When monitoring cracks propagating on a planar surface, adopting a single-image-based approach is a more convenient (costly and logistically) solution compared to subjective operators-based solutions. Machine learning (ML)- based monitoring solutions offer the advantage of automation in crack detection; however, complex and time-consuming training must be carried out. This study presents a simple and automated ML-based crack monitoring approach implemented in open sources software that only requires a single image for training. The effectiveness of the approach is assessed conducting work in controlled and real case study sites. For both sites, the generated outputs are significant in terms of accuracy (~1 mm), repeatability (sub-mm) and precision (sub-pixel). The presented results highlight that the successful detection of cracks is achievable with only a straightforward ML-based training procedure conducted on only a single image of the multi-temporal sequence. Furthermore, the use of an innovative camera kit allowed exploiting automated acquisition and transmission fundamental for Internet of Things (IoTs) for structural health monitoring and to reduce user-based operations and increase safety

Cellular and Molecular Players in the Interplay between Adipose Tissue and Breast Cancer

The incidence and severity of obesity are rising in most of the world. In addition to metabolic disorders, obesity is associated with an increase in the incidence and severity of a variety of types of cancer, including breast cancer (BC). The bidirectional interaction between BC and adipose cells has been deeply investigated, although the molecular and cellular players involved in these mechanisms are far from being fully elucidated. Here, we review the current knowledge on these interactions and describe how preclinical research might be used to clarify the effects of obesity over BC progression and morbidity, with particular attention paid to promising therapeutic interventions

Cross-group Friendships, Extended Contact, and Humanity Attributions to Homosexuals

The aim of the present paper was to test whether cross-group friendships and extended contact (knowing that ingroup members have a friendly relationship with outgroup members) are related to reduced outgroup infrahumanization. The relationship between heterosexuals and homosexuals was considered. Participants were university students; all were heterosexual. A questionnaire was used and structural equation models were evaluated. Findings showed that only extended contact was related to reduced infrahumanization and increased outgroup humanization; the key-mediator in these relationships was the mechanism of including the outgroup in the self. Practical implications of findings are discussed

Attribuzioni di Competenza e Calore ai Leader in Contesti Organizzativi

Secondo il modello del contenuto degli stereotipi, i giudizi sociali si articolano in due dimensioni: competenza e calore. Il calore comprende caratteristiche relazionali come amichevolezza e cordialit\ue0; la competenza comprende le capacit\ue0 che consentono di realizzare i propri obiettivi (ad es., intelligenza, abilit\ue0, sicurezza). Tale modello \ue8 soprattutto applicato allo studio del pregiudizio e dei rapporti intergruppi; nell\u2019ambito della psicologia delle organizzazioni, incominciano ad apparire studi che riguardano, ad esempio, la valutazione e la selezione del personale. Nel presente contributo analizziamo competenza e calore come attributi percepiti della leadership e consideriamo le loro relazioni con importanti variabili organizzative. Sono stati condotti due studi correlazionali, in cui si sono indagate le relazioni tra attribuzioni di competenza e calore al proprio superiore e le seguenti variabili: burnout (esaurimento emotivo e disaffezione lavorativa, Studio 1 e 2); comportamenti di cittadinanza (Studio 1 e 2); intenzioni di turnover (Studio 2). In entrambi gli studi, \ue8 stato testato l\u2019effetto mediatore dell\u2019impegno organizzativo affettivo. Attraverso la somministrazione di questionari in due organizzazioni (una societ\ue0 di gestione del servizio idrico, una banca), ai partecipanti, dipendenti delle due organizzazioni, si chiedeva di valutare il proprio diretto superiore e di compilare le scale relative all\u2019impegno organizzativo e alle variabili-risultato. I dati sono stati analizzati utilizzando il programma PROCESS che consente di verificare ipotesi di mediazione. I risultati hanno mostrato effetti della competenza; si \ue8 trovato, infatti, che percepire il proprio diretto superiore come competente sia correlato negativamente con il burnout e le intenzioni di lasciare l\u2019azienda e positivamente con i comportamenti di cittadinanza. Come ipotizzato, tali relazioni risultano mediate dall\u2019impegno affettivo. Non si sono rilevate relazioni significative nel caso del calore. Naturalmente, la ricerca va replicata in contesti lavorativi in cui il calore percepito del leader possa essere pi\uf9 influente. Questo contributo dimostra l\u2019utilit\ue0 di usare competenza e calore come attributi della leadership

Attribuzioni di Competenza e Calore ai Leader in Contesti Organizzativi

Secondo il modello del contenuto degli stereotipi, i giudizi sociali si articolano in due dimensioni: competenza e calore. Il calore comprende caratteristiche relazionali come amichevolezza e cordialità; la competenza comprende le capacità che consentono di realizzare i propri obiettivi (ad es., intelligenza, abilità, sicurezza). Tale modello è soprattutto applicato allo studio del pregiudizio e dei rapporti intergruppi; nell’ambito della psicologia delle organizzazioni, incominciano ad apparire studi che riguardano, ad esempio, la valutazione e la selezione del personale. Nel presente contributo analizziamo competenza e calore come attributi percepiti della leadership e consideriamo le loro relazioni con importanti variabili organizzative. Sono stati condotti due studi correlazionali, in cui si sono indagate le relazioni tra attribuzioni di competenza e calore al proprio superiore e le seguenti variabili: burnout (esaurimento emotivo e disaffezione lavorativa, Studio 1 e 2); comportamenti di cittadinanza (Studio 1 e 2); intenzioni di turnover (Studio 2). In entrambi gli studi, è stato testato l’effetto mediatore dell’impegno organizzativo affettivo. Attraverso la somministrazione di questionari in due organizzazioni (una società di gestione del servizio idrico, una banca), ai partecipanti, dipendenti delle due organizzazioni, si chiedeva di valutare il proprio diretto superiore e di compilare le scale relative all’impegno organizzativo e alle variabili-risultato. I dati sono stati analizzati utilizzando il programma PROCESS che consente di verificare ipotesi di mediazione. I risultati hanno mostrato effetti della competenza; si è trovato, infatti, che percepire il proprio diretto superiore come competente sia correlato negativamente con il burnout e le intenzioni di lasciare l’azienda e positivamente con i comportamenti di cittadinanza. Come ipotizzato, tali relazioni risultano mediate dall’impegno affettivo. Non si sono rilevate relazioni significative nel caso del calore. Naturalmente, la ricerca va replicata in contesti lavorativi in cui il calore percepito del leader possa essere più influente. Questo contributo dimostra l’utilità di usare competenza e calore come attributi della leadership

Non-covalently crosslinked chitosan nanofibrous mats prepared by electrospinning as substrates for soft tissue regeneration

Chitosan (CS) membranes obtained by electrospinning are potentially ideal substrates for soft tissue engineering as they combine the excellent biological properties of CS with the extracellular matrix (ECM)-like structure of nanofibrous mats. However, the high amount of acid solvents required to spun CS solutions interferes with the biocompatibility of CS fibres. To overcome this limitation, novel CS based solutions were investigated in this work. Low amount of acidic acid (0.5 M) was used and dibasic sodium phosphate (DSP) was introduced as ionic crosslinker to improve nanofibres water stability and to neutralize the acidic pH of electrospun membranes after fibres soaking in biological fluids. Randomly oriented and aligned nanofibres (128 +/- 19 nm and 140 +/- 41 nm, respectively) were obtained through electrospinning process (voltage of 30 kV, 30 mu L/min flow rate and temperature of 39 degrees C) showing mechanical properties similar to those of soft tissues (Young Modulus lower than 40 MPa in dry condition) and water stability until 7 days. C2C12 myoblast cell line was cultured on CS fibres showing that the aligned architecture of substrate induces cell orientation that can enhance skeletal muscle regeneration

Towards an automated machine learning and image processing supported procedure for crack monitoring

[EN] Development of automated and remotely controlled procedures for accurate crack detection and analysis is an advantageous solution when compared to time-consuming and subjective crack examination conducted by operators. Recent studies have demonstrated that Machine Learning (ML) algorithms have sufficient potential for crack measurements. However, training of large amount of data is essential. When working on single sites with permanently installed fixed cameras adoption of ML solutions may be redundant. The purpose of this work is to assess the performance of a procedure for crack detection based on an easy to implement workflow supported by the use of ML and image processing algorithms. The datasets used in this work are composed of temporal sequence of single digital images. The workflow proposed includes three main modules covering acquisition, optimization and crack detection. Each module is automated and basic manual input by an operator is only required to train the classifier. The processing modules are implemented in modular open-source programs (e.g., ImageJ and Ilastik). Results obtained in controlled conditions led to a satisfactory level of detection (about 99% of the crack pattern detected). Experiments conducted on real-sites highlighted variable detection capabilities of the proposed approach (from 12 to 96%). The main limitation of the approach is the production of false-positive detection due to significant variation in illumination conditions. Further work is being conducted to define scalability of the approach and to verify deformation detection capabilities.Parente, L.; Castagnetti, C.; Falvo, E.; Rossi, P.; Grassi, F.; Mancini, F.; Capra, A. (2023). Towards an automated machine learning and image processing supported procedure for crack monitoring. Editorial Universitat Politècnica de València. 237-242. https://doi.org/10.4995/JISDM2022.2022.1382823724