How did the carrier shell Xenophora crispa (König, 1825) build its shell? Evidence from the Recent and fossil record

The genus Xenophora comprises species of marine gastropods (Cretaceous-Recent) able to add fragments of various origins to their shell surface. Agglutination potentials vary, from species lacking attachments to species completely covered by agglutinated materials, as in the Mediterranean species Xenophora crispa. Here, we analyse Recent and fossil specimens of Xenophora crispa from the Mediterranean area using SEM and XRD, to better understand their biomineralization patterns and the mechanisms leading to the agglutination of shells, bioclasts and lithoclasts, and their evolution in time. We also provide new data on poorly studied gastropod shell microstructures. We conclude that: (1) most of the Xenophora crispa shell consists of an aragonitic crossed lamellar fabric, but fibrous to spherulitic prismatic fabrics, seemingly of calcite, have been found in the columella and peripheral edge (the thickest parts of the shell); (2) attachment of objects is mediated by a prismatic microstructure, indicating that this may be the most functional fabric in attachment areas in molluscs; and (3) the functional purpose of the agglutination in Xenophora crispa may be related to a snowshoe strategy to successfully colonize muddy substrates, coupled with tactile and olfactory camouflage. Indeed, this species secretes in the columella and peripheral edge a less dense and a more organic rich calcitic fabric, possibly to lighten the shell thickest parts in order not to sink in soft sediments and to facilitate the shell raising from the substrate to create a protected feeding area. This behaviour seems to have been maintained by X. crispa over 2 My time span

Validation of a smart mirror for gesture recognition in gym training performed by a vision-based deep learning system

This paper illustrates the development and validation of a smart mirror for sports training. The application is based on the skeletonization algorithm MediaPipe and runs on an embedded device Nvidia Jetson Nano equipped with two fisheye cameras. The software has been evaluated considering the exercise biceps curl. The elbow angle has been measured by both MediaPipe and the motion capture system BTS (ground truth), and the resulting values have been compared to determine angle uncertainty, residual errors, and intra-subject and inter-subject repeatability. The uncertainty of the joints’ estimation and the quality of the image captured by the cameras reflect on the final uncertainty of the indicator over time, highlighting the areas of improvement for further development

Misura delle fasi del passo tramite algoritmi di machine learning durante camminate in esterna assistite da esoscheletro

Negli ultimi anni si è assistito ad uno sviluppo sempre maggiore di dispositivi robotici indossabili (esoscheletri) per il supporto degli arti inferiori, che permettono ad utilizzatori paraplegici di tornare a camminare. L’utilizzo di questi esoscheletri è purtroppo spesso limitato all’interno di laboratori specializzati muniti di diversi tipi di trasduttori per l’analisi della cinematica e della dinamica della camminata assistita. È noto che le performance nell’utilizzo di questi esoscheletri migliora notevolmente quando il paziente cammina in un ambiente maggiormente “user-friendly” quale ad esempio l’ambiente esterno. Secondo questa logica, durante gli scorsi anni, sono state sviluppate all’interno del nostro gruppo di ricerca delle stampelle strumentate in grado di misurare sia il carico scambiato tra stampella e piano d’appoggio della stessa, sia la fase del passo (stance o swing) in cui si trova l’utilizzatore dell’esoscheletro. In questo modo il fisioterapista è in grado di valutare la qualità della camminata del paziente in relazione alla fase del passo che sta attualmente svolgendo. L’algoritmo di misura della fase del passo è stato validato in un ambiente interno mostrando risultati incoraggianti: si è ottenuta una accuratezza di classificazione pari all’85% (deviazione standard pari al 3%). La presente memoria descrive la procedura di validazione dell’algoritmo per la misura delle fasi del passo durante prove di camminata assistite svolte in ambiente esterno, in diverse condizioni

Gesture recognition per robotica collaborativa: primo approccio

Con il nuovo paradigma di Industria 4.0 si introducono i robot collaborativi, che condividono l’area di lavoro con l’operatore. Risulta necessario non solo elaborare adeguate strategie per assicurare la sicurezza degli operatori, ma anche metodi efficaci per comunicare con i robot collaborativi in modo naturale, tramite comandi vocali o gesti. Come primo approccio al problema della comunicazione umano-robot si è adottato un sistema di riconoscimento gesti basato su un algoritmo di Deep Learning, sviluppato sulla piattaforma MATLAB 2017b, in grado di riconoscere quattro diversi tipi di gesto a partire da immagini RGB, come riportato in Fig. 1. I gesti proposti sono caratterizzati da tre condizioni: devono essere eseguiti usando entrambe le mani con la sinistra chiusa a pugno, il più possibile alla stessa altezza e non troppo distanti tra loro. Il sistema è stato testato offline su quattro diversi dataset acquisiti sperimentalmente per valutare le performance in diverse condizioni. L’applicazione è stata poi testata in real-time per valutare la velocità del sistema nell’effettuare i riconoscimenti

Strumentazione ottica per la misura di strutture trabecolari: caratterizzazione metrologica e confronto tra setup sperimentali

L’additive manufacturing (prototipazione rapida o stampa 3D) è una tecnica che permette di riprodurre oggetti senza i vincoli geometrici tipici della manifattura classica. Questa tecnica consente di realizzare particolari di estrema complessità tra cui le cosiddette “strutture trabecolari”, strutture che presentano proprietà fisiche, meccaniche e topologiche molto vantaggiose. Grazie a queste caratteristiche, negli ultimi anni, esse sono state sempre più utilizzate in ambiti applicativi quali ad esempio la biomedica e l’automotive. Nonostante l’elevata flessibilità delle macchine per la prototipazione, la complessità di queste strutture è tale da generare spesso differenze tra la struttura progettata e il risultato finale della stampa 3D. Risulta quindi necessario progettare e realizzare dei banchi di misura che possano individuare tali differenze. Attualmente la caratterizzazione sperimentale è infatti limitata alla valutazione delle curve di sforzo (mediante test di compressione), e alla valutazione della porosità della superficie (tramite microscopi elettronici). Queste valutazioni vengono eseguite tramite tecniche quali, ad esempio, la Digital Image Correlation. Un altro approccio di misura comprende la visione 2D e 3D, con la quale è possibile effettuare misure dimensionali di campioni di strutture trabecolari prototipate. La presente memoria descrive i primi risultati ottenuti tramite due diversi setup sperimentali per la misura dimensionale di una struttura trabecolare realizzata tramite additive manufacturing. In particolare sono stati utilizzati due trasduttori di misura differenti, un triangolatore laser e una telecamera con ottica telecentrica, per la misura delle dimensioni caratteristiche di un campione prototipato. Le misure effettuate sono state valutate sia in termini di accuratezza di misura che di conformità con il progetto di partenza

Preclinical study of dimebon on β-amyloid-mediated neuropathology in Alzheimer's disease

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Dimebon is a retired non-selective antihistamine drug currently being investigated as a therapeutic agent for the treatment of Alzheimer's disease (AD). Results from several completed clinical trials are mixed and contradictory. Proper interpretations of these clinical observations, as well as future development of dimebon in AD treatment are complicated by the lack of concrete information on the mechanisms by which dimebon might benefit AD.</p> <p>Results</p> <p>The present studies are designed specifically to assess whether dimebon might modulate β-amyloid (Aβ)-mediated responses which are central to the development and progression of AD dementia. We found that dimebon is bioavailable in the brains of mice following oral administration. AD mice chronically treated with dimebon exhibited a trend of improvement in spatial memory function without affecting the levels of total Aβ as well as soluble oligomeric Aβ in the brain. The same trend of behavior improvement is also seen in wild type animals chronically treated with dimebon.</p> <p>Conclusion</p> <p>Collectively, our preclinical studies using the TgCRND8 AD mouse model demonstrated that dimebon might have some beneficial effect in improving cognitive function independent of Alzheimer's disease-type Aβ-related mechanisms or global energy metabolism in the brain. Observations from our study and others suggesting dimebon might improve cognition in wild type mice and rats raises the possibility that dimebon might be able to benefit cognitive function in patients with other neurodegenerative disorders, such as Huntington's disease, or in the aging population. Additional studies will be necessary to clarify the mechanisms by which dimebon might directly or indirectly benefit cognitive function.</p

Caratterizzazione metrologica di un sistema di tracking uomo-oggetti per applicazioni di robotica collaborativa

Negli ultimi anni, il panorama industriale ha subito un forte cambiamento, muovendosi sempre più rapidamente verso processi automatizzati e intelligenti nell’ottica della quarta Rivoluzione Industriale, definita oggi anche come Industry 4.0. Tale approccio significa essere in grado di monitorare i processi aziendali in tempo reale, in modo da implementare soluzioni di coordinazione in grado di restituire valore aggiunto alla produzione. Le attività devono essere svolte in piena sicurezza per l’operatore, che si trova a dover condividere lo stesso spazio di lavoro con un robot industriale. Per tale ragione, risulta di vitale importanza studiare l’affidabilità di un sistema che, sfruttando le informazioni di colore e di profondità di una telecamera RGB-D, determini in tempo reale la presenza di persone e oggetti e ne restituisca la posizione nello spazio. A tal proposito, la presente memoria descrive le metodologie adottate per la caratterizzazione metrologica del sistema descritto in [1], in grado di affrontare le tematiche affrontate utilizzando due Kinect di seconda generazione (Kinect v2) basate su tecnologia TOF, considerate ancora oggi la scelta migliore in termini di qualità/prezzo