Analysis and definition of restoration strategies with H-BIM applications. The case study of Vittorio Giorgini's “Casa Esagono” in Baratti, Italy

This contribution is focused on the “Casa Esagono” realized in 1957 by Vittorio Giorgini in Baratti (LI), Italy. The research objective is to lay the foundations for a restoration plan of this experimental wooden architecture, which is now in precarious conditions due to its location near the sea, and whose constructive features, has always raised great questions about the technical feasibility of a full restoration. The paper describes the workflow for the implementation of the H-BIM model, aimed to organise all the data deriving from the historical and on-site research, and the restoration programme. The historical analysis about the house and the architect was the basis for the geometric survey and the analysis of building materials. All building components were subjected to visual analysis aimed to identify deterioration forms. The proposed conservation approach aims to maintain as much of the original elements as possible, while increasing their durability. H-BIM revealed to be the ideal tool to manage the entire restoration process, whose ultimate goal is to celebrate Giorgini’s work, to exploit the potential of the house as a cultural attraction

ARIANNA: A research environment for neuroimaging studies in autism spectrum disorders

The complexity and heterogeneity of Autism Spectrum Disorders (ASD) require the implementation of dedicated analysis techniques to obtain the maximum from the interrelationship among many variables that describe affected individuals, spanning from clinical phenotypic characterization and genetic profile to structural and functional brain images. The ARIANNA project has developed a collaborative interdisciplinary research environment that is easily accessible to the community of researchers working on ASD (https://arianna.pi.infn.it). The main goals of the project are: to analyze neuroimaging data acquired in multiple sites with multivariate approaches based on machine learning; to detect structural and functional brain characteristics that allow the distinguishing of individuals with ASD from control subjects; to identify neuroimaging-based criteria to stratify the population with ASD to support the future development of personalized treatments. Secure data handling and storage are guaranteed within the project, as well as the access to fast grid/cloud-based computational resources. This paper outlines the web-based architecture, the computing infrastructure and the collaborative analysis workflows at the basis of the ARIANNA interdisciplinary working environment. It also demonstrates the full functionality of the research platform. The availability of this innovative working environment for analyzing clinical and neuroimaging information of individuals with ASD is expected to support researchers in disentangling complex data thus facilitating their interpretation

Ortoressia Nervosa: un’indagine del costrutto e delle caratteristiche psicometriche della versione italiana dell’Eating Habits Questionnaire-21(EHQ-21)

L’Ortoressia Nervosa (ON) si riferisce a una preoccupazione eccessiva per l’alimentazione sana che implica l’evitamento di generi alimentari valutati «non salutari», un’eccessiva quantità di tempo dedicata ad acquisire informazioni sulla composizione del cibo e a preparare specifici alimenti sulla base di criteri percepiti come salutari. Lo studio corrente si è proposto di descrivere le caratteristiche dell’ON sulla base della letteratura scientifica e di indagare le proprietà psicometriche della versione italiana dell’Eating Habits Questionnaire-21 considerando un gruppo di 204 soggetti non clinici. L’Analisi Fattoriale Esplorativa e Confermativa hanno messo in evidenza che l’EHQ-21 ha indici di affidabilità adeguati e si compone di 3 fattori che valutano le conoscenze rispetto all’alimentazione sana (Convinzioni; Knowledge), i relativi problemi associati (Problemi; Problems), le sensazioni e le emozioni correlate (Emozioni; Feelings). Il punteggio dell’EHQ-21 (totale) correla positivamente con i punteggi del test Eating Disorder Inventory-3-Referral Form (EDI-3-RF), che valuta la sintomatologia dei disturbi alimentari, mentre non sono emerse correlazioni rilevanti tra l’EHQ-21 e test che indagano componenti di ansia e depressione. I risultati ottenuti sostengono la possibilità di utilizzare l‘EHQ-21 con la popolazione italiana

Comparing Models of the Childrens Yale-Brown Obsessive-Compulsive Scale (CY-BOCS) in an Italian Clinical Sample

Background: Obsessive-Compulsive Disorder (OCD) is a mental disorder that interferes with daily functioning and may arise during childhood. The current study is the first attempt by Italian researchers to validate the Children's Yale-Brown Obsessive-Compulsive Scale (CY-BOCS). Aims: The study's primary aim was to investigate the best CY-BOCS model fit, adopting a Bayesian model comparison strategy, among four different factor models: a one-factor model; a two-factor model based on Obsessions and Compulsions; Storch et al.'s and Mc Kay et al.'s two-factor model based on Disturbance and Severity. The study also aimed to investigate the types of treatments found in a sample of Italian OCD children patients. Methods: The study sample was made up of 53 children with OCD and 14 children with Tourette Syndrome and TIC. Results: An analysis of our data demonstrated that the Obsessions and Compulsions model was the most plausible one, as it demonstrated the best fit indices, strong convergent validity, and good reliability. The study results additionally uncovered that 24.5% of the children in the OCD sample had not yet begun any treatment pathway a year after a diagnosis was formulated. Conclusions: These findings suggest that the Obsessions and Compulsions scales of the CY-BOCS separately represent appropriate instruments to evaluate children with OCD

Geometria delle Varietà algebriche - PRIN 2010-2011 (prot. 2010S47ARA_004)

La geometria algebrica è da sempre un’area di ricerca rilevante e centrale delle scienze matematiche, di cui sono note, e storicamente ben radicate, la ricchezza e la varietà delle tematiche di ricerca. Tali caratteristiche hanno sempre determinato, d' altra parte, forti e profonde interazioni con altri domini scientifici. Ciò vale per interazioni storicamente consolidate, come ad esempio quelle con la fisica teorica o con l' aritmetica, ma anche per diversi altri casi molto più recenti. In proposito basti ricordare l' influenza crescente, teorica e applicativa, che i metodi provenienti dalla geometria algebrica stanno acquisendo nel campo delle tecnologie di avanguardia, in diversi settori che vanno dall' ingegneria robotica, alla biomedicina, all' astrofisica. Nello stesso tempo la geometria algebrica si presenta oggi come un campo di ricerca particolarmente fertile, dove risultati di grandissimo interesse, collegabili ai recenti fondamentali sviluppi nella teoria di classificazione delle varietà algebriche, hanno creato grandi fermenti e una forte accelerazione verso nuovi sviluppi di grande portata in tutti i settori. Infine, il contributo italiano alle ricerche contemporanee in geometria algebrica occupa una posizione di primo piano nel panorama internazionale. Il Progetto che viene qui presentato fa riferimento a questo retroterra scientifico e culturale, esso si propone di ottimizzare ed organizzare al meglio tutte le potenzialità presenti su questo terreno. Confluirà nel Progetto una parte rilevante e cospicua degli specialisti italiani in geometria algebrica, portando con sè competenze scientifiche eccellenti e relazioni internazionali molto ampie e di particolare importanza. L' obiettivo generale di tutte le attività sarà quello di ottenere risultati di ricerca nuovi e di assoluto rilievo, che possano determinare un forte aumento delle conoscenze sulle varietà algebriche. Per le sue caratteristiche il Progetto 'Geometria delle Varietà Algebriche' appare in grado di collocarsi tra i networks di maggiore interesse e rilievo della ricerca internazionale in geometria algebrica dei prossimi anni. Le attività di ricerca si articoleranno in una vasta area della geometria algebrica e in aree limitrofe di particolare interesse. Le tematiche di ricerca scelte sono dominanti nell' area e coerentemente collegate, esse sono inoltre al centro dell' interesse attuale e della evoluzione storica della geometria algebrica. Il Programma delle Ricerche è organizzato in sezioni generali e temi al loro interno, a cui faranno riferimento i lavori. L' indice del Programma è il seguente: A) CLASSIFICAZIONE DELLE VARIETA' ALGEBRICHE 1- Metodi di classificazione e geometria birazionale 2- Struttura algebrica e geometrica delle immersioni proiettive 3- Temi della geometria algebrica classica B) CURVE ALGEBRICHE 1- Curve e loro moduli 2- Curve, jacobiane e varietà abeliane 3- Geometria tropicale delle curve algebriche C) SUPERFICI ALGEBRICHE 1- Superfici di tipo generale 2- Geometria delle superfici algebriche D) VARIETA' DI CALABI-YAU E RELAZIONI CON LA FISICA 1- Varietà di Calabi-Yau e Myrror Symmetry 2- Ulteriori connessioni con la fisica E) GEOMETRIA DERIVATA E TEORIE FONDAZIONALI 1- Varietà algebriche e categorie derivate. 2- Altri aspetti fondazionali F) METODI EFFETTIVI IN GEOMETRIA ALGEBRICA 1- Metodi della geometria algebrica computazionale 2- Aspetti applicativi Infine il progetto si propone di coinvolgere nelle proprie attività giovani dottorandi e post-doc, meritevoli ed interessati alla geometria delle varietà algebriche, fornendo loro solidi legami con la comunita' scientifica internazionale e forti interazioni con i partecipanti senior. Per sostenere queste finalità il Progetto ha in programma di impegnare in borse o assegni di ricerca a favore dei giovani tra il 20 e il 25 per cento dei finanziamenti acquisiti

Systematic assessment and characterization of chronic pain in multiple sclerosis patients

Pain is one of the most disabling clinical symptoms in patients with multiple sclerosis (MS). Several studies have already assessed the prevalence of pain in MS patients, reporting variable results, probably due to methodological differences. The aim of this single-centre cross-sectional study was to define the prevalence and characteristics of chronic pain in a population of MS patients using validated tools, and to analyse these data in relation to demographic and clinical features, including disease duration and disability (EDSS and its single functional system scores). Of 397 enrolled patients, 23 were excluded due to a Beck\ue2\u80\u99s Depression Inventory Score > 19. In the remaining 374 patients, the overall prevalence of chronic pain was 52.1%, most frequently affecting the lower limbs (36.9%). Neuropathic pain was the most frequent type of chronic pain (89 patients, overall prevalence of 23.7%) and was associated with a sensory functional system involvement. Pain intensity was significantly higher in patients with neuropathic pain as opposed to patients with non-neuropathic pain. Patients with chronic pain and, in particular, patients with neuropathic pain had significantly higher EDSS scores than those without pain. Only 24% of patients with chronic pain and 33% of patients with neuropathic pain were on a specific long-lasting treatment for pain. The present study supports the routine assessment of neuropathic pain in MS patients, especially in those with a sensory functional system involvement, in order to avoid underdiagnosing and undertreating a potentially disabling condition

ARIANNA: un Ambiente di Ricerca Interdisciplinare per l’Analisi di Neuroimmagini Nell’Autismo

I Disturbi dello Spettro Autistico (DSA) comprendono un gruppo eterogeneo di disturbi del neurosviluppo caratterizzati da alterazioni nelle abilità sociali e comunicative e dalla presenza di comportamenti e interessi ristretti e ripetitivi. Recenti studi epidemiologici hanno riportato una prevalenza di un caso ogni 68 nati negli Stati Uniti, molto più elevata rispetto alle precedenti stime, riconducibile ad un generale aumento di riconoscimento dei DSA, all’inclusione di forme più lievi e alla possibile influenza di fattori non-genetici. Nonostante i bambini con DSA abbiano mostrato di ottenere notevoli benefici da interventi precoci, quando la plasticità cerebrale è massima e l’influenza dell’ambiente può avere i maggiori benefici, la diagnosi precoce è ancora estremamente complessa. Infatti, sebbene alcuni aspetti comuni definiscano la condizione di DSA, i soggetti mostrano un’estrema eterogeneità nella severità dei sintomi, nelle funzioni adattive, cognitive e nelle abilità di linguaggio, oltre alla compresenza di ulteriori patologie medico/psichiatriche. Inoltre, una serie di altri disturbi del neurosviluppo possono manifestarsi con sintomi parzialmente sovrapponibili a quelli dei DSA e quindi devono essere presi in considerazione per la diagnosi differenziale. In questo complesso scenario i ricercatori stanno cercando di identificare dei biomarcatori in grado di favorire il riconoscimento precoce delle sue manifestazioni patologiche dei DSA, facilitarne la diagnosi precoce e gettare nuove luci sui meccanismi neurobiologici di questi disturbi. Le neuroimmagini, nonostante abbiano ancora una limitata utilità diagnostica, hanno già rivelato un ruolo fondamentale nella caratterizzazione dei DSA attraverso l’osservazione in vivo del coinvolgimento cerebrale in tali disturbi. Grazie al fatto che si tratta di tecniche non invasive, le immagini di risonanza magnetica cerebrale sono state usate in molti studi per rivelare anomalie nella volumetria di determinate aree del cervello (attraverso la risonanza magnetica di tipo strutturale), per identificare modelli ricorrenti di attività funzionale e di connettività tra diverse aree (attraverso la risonanza magnetica funzionale) e di connettività strutturale (attraverso le tecniche di risonanza magnetica pesate in diffusione). La complessità del problema impone la necessità di lavorare su ampie basi di dati, ben caratterizzati dal punto di vista clinico e dei dati di imaging. Pertanto sono essenziali studi collaborativi multicentrici, dal momento che la condivisione dei dati riduce la difficoltà di raccoglierne sufficienti quantità tali da permettere risposte statisticamente supportate ai vari quesiti scientifici. Tuttavia lavorare con ampie basi di dati esige corrispondenti approcci sufficientemente potenti dal punto di vista computazionale e la necessità di sviluppare algoritmi innovativi in grado di analizzare dati provenienti da diversi centri e di diversa tipologia. Infatti i dati multicentrici richiedono un processo di armonizzazione e strategie innovative per estrarre anche informazioni e relazioni nascoste, ma significative, tra i dati. Per affrontare queste sfide, il progetto ARIANNA (Ambiente di Ricerca Interdisciplinare per l’Analisi di Neuroimmagini Nell’Autismo) si propone di sviluppare un nuovo ambiente di ricerca dedicato allo studio delle neuroimmagini nell’ambito dei DSA. L’approccio innovativo di ARIANNA consiste nel separare durante uno studio di ricerca clinica le fasi di progettazione e acquisizione dei dati dall’analisi di questi ultimi. Le prime due fasi verranno condotte dai neuropsichiatri e dal personale esperto di acquisizione di immagini di risonanza magnetica, mentre la fase di analisi dei dati verrà affidata ad un gruppo dedicato. In particolare, il team di analisti dati ha sia le competenze nell’ambito delle tecniche più innovative di elaborazione di dati multicentrici e multi-modali sia l’accesso a risorse computazionali adeguate a gestire grandi quantità di dati. L’obbiettivo finale di ARIANNA è pertanto quello di rendere disponibile alla comunità scientifica dei neuroscienziati un sistema informatico, accessibile tramite web, in grado di raccogliere dati di imaging cerebrale con le relative informazioni cliniche e di offrire un servizio di analisi avanzato