Feasibility of Model-Assisted Probability of Detection Principles for Structural Health Monitoring Systems Based on Guided Waves for Fiber-Reinforced Composites

In many industrial sectors, structural health monitoring (SHM) is considered as an addition to nondestructive testing (NDT) that can reduce maintenance effort during the lifetime of a technical facility, structural component, or vehicle. A large number of SHM methods are based on ultrasonic waves, whose properties change depending on structural health. However, the wide application of SHM systems is limited due to the lack of suitable methods to assess their reliability. The evaluation of the system performance usually refers to the determination of the probability of detection (POD) of a test procedure. Up until now, only a few limited methods exist to evaluate the POD of SHM systems, which prevents them from being standardized and widely accepted in the industry. The biggest hurdle concerning the POD calculation is the large number of samples needed. A POD analysis requires data from numerous identical structures with integrated SHM systems. Each structure is then damaged at different locations and with various degrees of severity. All of these are connected to high costs. Therefore, one possible way to tackle this problem is to perform computer-aided investigations. In this work, the POD assessment procedure established in NDT according to the Berens model is adapted to guided wave-based SHM systems. The approach implemented here is based on solely computer-aided investigations. After efficient modeling of wave propagation phenomena across an automotive component made of a carbon-fiber-reinforced composite, the POD curves are extracted. Finally, the novel concept of a POD map is introduced to look into the effect of damage position on system reliability

AI-aided holographic flow cytometry for label-free identification of ovarian cancer cells in the presence of unbalanced datasets

Liquid biopsy is a valuable emerging alternative to tissue biopsy with great potential in the noninvasive early diagnostics of cancer. Liquid biopsy based on single cell analysis can be a powerful approach to identify circulating tumor cells (CTCs) in the bloodstream and could provide new opportunities to be implemented in routine screening programs. Since CTCs are very rare, the accurate classification based on high-throughput and highly informative microscopy methods should minimize the false negative rates. Here, we show that holographic flow cytometry is a valuable instrument to obtain quantitative phase-contrast maps as input data for artificial intelligence (AI)-based classifiers. We tackle the problem of discriminating between A2780 ovarian cancer cells and THP1 monocyte cells based on the phase-contrast images obtained in flow cytometry mode. We compare conventional machine learning analysis and deep learning architectures in the non-ideal case of having a dataset with unbalanced populations for the AI training step. The results show the capacity of AI-aided holographic flow cytometry to discriminate between the two cell lines and highlight the important role played by the phase-contrast signature of the cells to guarantee accurate classification

Phenotyping neuroblastoma cells through intelligent scrutiny of stain-free biomarkers in holographic flow cytometry

To efficiently tackle certain tumor types, finding new biomarkers for rapid and complete phenotyping of cancer cells is highly demanded. This is especially the case for the most common pediatric solid tumor of the sympathetic nervous system, namely, neuroblastoma (NB). Liquid biopsy is in principle a very promising tool for this purpose, but usually enrichment and isolation of circulating tumor cells in such patients remain difficult due to the unavailability of universal NB cell-specific surface markers. Here, we show that rapid screening and phenotyping of NB cells through stain-free biomarkers supported by artificial intelligence is a viable route for liquid biopsy. We demonstrate the concept through a flow cytometry based on label-free holographic quantitative phase-contrast microscopy empowered by machine learning. In detail, we exploit a hierarchical decision scheme where at first level NB cells are classified from monocytes with 97.9% accuracy. Then we demonstrate that different phenotypes are discriminated within NB class. Indeed, for each cell classified as NB its belonging to one of four NB sub-populations (i.e., CHP212, SKNBE2, SHSY5Y, and SKNSH) is evaluated thus achieving accuracy in the range 73.6%-89.1%. The achieved results solve the realistic problem related to the identification circulating tumor cell, i.e., the possibility to recognize and detect tumor cells morphologically similar to blood cells, which is the core issue in liquid biopsy based on stain-free microscopy. The presented approach operates at lab-on-chip scale and emulates real-world scenarios, thus representing a future route for liquid biopsy by exploiting intelligent biomedical imaging

Rete di Pronto Intervento satellitare

Nell’ambito dell’attività di ricerca e monitoraggio dell’INGV, riveste notevole importanza la Rete Sismica Nazionale RSN, quale struttura di sorveglianza sismica del territorio italiano. La rete, che ad oggi conta più di 240 stazioni uniformemente distribuite su tutto il territorio italiano, si avvale di una rete di pronto intervento (RPI) che ha l’obiettivo primario di incrementare, in zona epicentrale, il numero di stazioni, per una migliore localizzazione della sequenza sismica in corso. Per giungere a quest’obiettivo, l’intera struttura utilizza dei sistemi di trasmissione dati dedicati, che permettono di trasmettere i dati in tempo reale presso il centro di acquisizione di Roma, affinché possano essere utilizzati ai fini del processo di localizzazione.PublishedTrieste, Italy1.1. TTC - Monitoraggio sismico del territorio nazionaleope

La Rete sismica Mobile in telemetria satellitare (Re.Mo.Tel.)

Oggi la nuova Rete Sismica Mobile in telemetria satellitare” (Re.Mo.Tel.) è composta da nove stazioni la cui trasmissione, tramite ponte UHF (Ultra High Frequency), è equamente ripartita verso tre centri di acquisizione intermedi, detti “sottonodi”). Tali sottonodi, a loro volta tramite connessione Wi-Fi, ridirezionano il flusso dati verso un “centro stella” (detto “nodo”) dal quale, con il sistema di trasmissione satellitare Libra VSAT Nanometrics, i dati sono inviati al centro acquisizione dati della Sala Sorveglianza Sismica della sede INGV di Roma e ridondati al centro “disaster recovery” approntato presso l’Osservatorio di Grottaminarda (Sede Irpinia in provincia di Avellino). La struttura della Re.Mo.Tel. è stata ideata ed ingegnerizzata in modo da ridurre al minimo i tempi d’installazione. Il sistema è stato infatti realizzato interamente “plug and play” e di conseguenza nessuna attività di configurazione è richiesta all’operatore all’atto dell’istallazione. La Re.Mo.Tel. si basa su di un articolato sistema di trasmissione (UHF, Wi-Fi e satellitare), mediante l’impiego di diversi apparati

Le reti sismica e geodetica di pronto intervento dell’INGV: un primo impiego a seguito del terremoto de L’Aquila del 6 aprile 2009

Durante gli ultimi due anni l’Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia (INGV) ha sviluppato un importante infrastruttura di pronto intervento (la Rete Mobile Real-Time di Pronto Intervento), al fine di incrementare il numero di stazioni della Rete Sismica Nazionale dell’INGV (RSN) in zona epicentrale a seguito di eventi sismici rilevanti. Gli obiettivi principali della Rete Mobile Real-Time di Pronto Intervento sono il miglioramento delle localizzazioni epicentrali calcolate dalla Sala di Monitoraggio dell’INGV e l’abbassamento della soglia di detezione della micro-sismicità in area epicentrale durante una sequenza sismica. La Rete Mobile Real-Time di Pronto Intervento è composta da stazioni sismiche remote i cui dati sono telemetrati tramite ponte radio UHF (Ultra High Frequency) presso dei centri d’acquisizione intermedi (definiti “sottonodi”). I sottonodi sono a loro volta connessi tramite Wi-Fi ad un “centro stella” (nodo), ove è situato un sistema di trasmissione satellitare (Libra VSAT Nanometrics), tramite il quale vengono inviati i dati in tempo reale al centro acquisizione della Sala di Monitoraggio dell’INGV di Roma. L’acquisizione dati è ridondata inoltre presso la sala Disaster Recovery dell’Osservatorio di Grottaminarda. Il sistema d’acquisizione di dati sismici è costituito da un datalogger a tre canali, equipaggiato con un convertitore AD ad alta risoluzione (a 24 bit), dotato di un clock di precisione basato su timing GPS. I sensori sismici utilizzati presso le stazioni remote sono accelerometri Episensor FBA ES-T (Kinemetrics) con fondo scala a 2G e velocimetri a corto periodo (Lennartz Le Lite 3D). Il sistema di trasmissione dati, come accennato, si avvale di diversi apparati installati presso le stazioni remote, i sottonodi, ed il centro stella. Presso le stazioni remote è installato un radio modem operante in banda UHF (da 380 a 470 MHz), per il trasferimento trasparente di dati asincroni in modalità half-duplex. L’apparato modula in etere a 9.600 bps, realizzando collegamenti da 2 a 50 chilometri, in funzione dell’orografia locale e del sistema d’antenna utilizzato. Presso i sottonodi viene utilizzato un apparato WiFi (Wireless Fidelity) operante con frequenza di 2.4 GHz per collegamenti IP fino a 54 Mbit/s. Presso i sottonodi i dati sismici ricevuti dalle stazioni remote vengono inviati, tramite ponte Wi-Fi, al centro stella. Presso il centro stella la trasmissione dati avviene tramite il ricetrasmettitore Cygnus Nanometrics. Esso permette l’invio dei dati ricevuti alla Sala di Monitoraggio tramite collegamento satellitare. Il protocollo di trasmissione satellitare dedicato sul link VSAT è di tipo IP, ma può avvenire anche su apparati esterni quali fibra ottica, linee telefoniche, ecc. Per conseguire una maggiore flessibilità d’impiego, tale sistema dispone di due differenti frequenze di trasmissione, disponibili su satellite Intelsat ed HellaSat. Tutto ciò permette di orientare la parabola in due diverse direzioni, in modo da poter ovviare l’eventuale presenza di ostacoli come alberi, montagne o edifici. L’intera struttura racchiude queste tre diverse tecnologie di trasmissione dati (UHF, Wi-Fi e satellitare) al fine di garantire maggiore flessibilità di utilizzo; questo permette di affrontare l’emergenza sismica in tutte le condizioni logistiche e/o meteorologiche mirando a rapidi tempi di intervento (raggiungimento della zona epicentrale e istallazione). L’installazione della Rete Mobile Real-Time di Pronto Intervento viene gestita e coordinata all’interno di un Sistema Informativo Geografico (GIS) che consente la scelta della disposizione geografica ottimale delle stazioni della rete di pronto intervento intorno all’area epicentrale. Il database geografico utilizzato durante l’emergenza sismica contiene informazioni territoriali di vario tipo in area epicentrale. L’INGV dispone infatti di database geografici contenenti dati territoriali di tutto il territorio nazionale le cui categorie, utili ai fini della gestione dell’emergenza sismica, sono: Ubicazione delle stazioni delle reti di monitoraggio; Cartografia topografica IGM (1:25000, 1:50000, 1:100000); Modello digitale del terreno IGM; Uso del suolo; Viabilità e grafo stradale; Catologhi di sismicità storica e strumentale; Mappe di pericolosità sismica e del territorio; Database delle Sorgenti sismogenetiche; Mappe di scuotimento; Mappe di osservazioni macrosismiche. I dati sopra elencati sono utilizzati per la realizzazione di analisi di superficie (surface spatial analysis, Viewshed, Observer Point) che consentono la produzione di scenari utili per l’individuazione delle aree più favorevoli alla collocazione degli apparati della rete Real Time. Il terremoto de L’Aquila del 6 aprile 2009 è stato il primo caso di utilizzo dell’intera infrastruttura di pronto intervento. A meno di 6 ore dalla scossa principale (Mw 6.3 delle ore 01:32 GMT) il primo accelerometro inviava già dati alla Sala di Monitoraggio dell’INGV di Roma. A 3 giorni dall’evento la struttura di pronto intervento installata era costituita da 9 stazioni sismiche real-time. Oltre alla Rete Real Time di Pronto Intervento l’INGV ha installato 5 nuove stazioni GPS permanenti nel territorio abruzzese a seguito dell’evento del 6 aprile (Fig. 3). Le stazioni GPS permanenti presenti nel settore aquilano precedentemente al terremoto erano infatti caratterizzate da un’interdistanza troppo elevata, tale da non consentire una risoluzione spaziale adeguata del campo di spostamento co- e postsismico. A poche ore di distanza dall’evento sismico del 6 aprile si è quindi attivata una squadra di pronto intervento dell’INGV coadiuvata anche da personale del DPC-Ufficio Sismico e dell’ISPRA. A partire dal 7 aprile 2009, e fino al 17 dello stesso mese, sono state installate 5 nuove stazioni GPS permanenti (3 stazioni appartenenti alla Rete Integrata Nazionale GPS dell’INGV, 1 stazione del DPC-Ufficio Sismico ed una stazione dell’ISPRA) nei settori limitrofi all’epicentro della scossa principale della sequenza dell’aquilano. In tutte e 5 i casi la stazione GPS è stata monumentata, installata e avviata nell’arco di 5-6 ore. Su tutte le stazioni GPS è stata impostata sia un’acquisizione del dato GPS a 30 secondi sia un ringbuffer con campionamento a 10 Hz, in modo da permettere la registrazione dell’intera deformazione cosismica (sia statica che dinamica) in caso di ulteriore evento sismico. Nelle settimane successive è stata poi ottimizzata la trasmissione dei dati GPS, utilizzando un sistema di trasmissione dati via GPRS/UMTS implementato dal ST-Osservatorio di Grottaminarda.PublishedTrieste- Italy1.1. TTC - Monitoraggio sismico del territorio nazionaleope

The RING GPS network: a research geodetic infrastructure to study plate boundary deformation in the Central Mediterranean

We present the INGV (Italian National Institute of Geophysics and Volcanology) geodetic research infrastructure and related facilities, dedicated to the observation and monitoring of current deformation of the plate boundary between Africa and Eurasia. The recent increase of continuous GPS (CGPS) stations in the Central Mediterranean plate boundary zone offers the opportunity to study in detail the present-day kinematics of this actively deforming region. For answering all the open questions related to this complex area, INGV deployed a permanent, integrated and real-time monitoring CGPS network (RING) all over Italy. The RING network (http:/ring.gm.ingv.it) is now constituted by more than 150 stations. All stations have high quality GPS monuments and most of them are co-located with broadband or very broadband seismometers and strong motion sensors. The RING CGPS sites acquire at 1Hz and 30s sampling rates (some of them acquire at 10 Hz) and are connected in real-time to the INGV acquisition centers located in Roma and Grottaminarda. Real-time GPS data are transmitted using different systems, such as satellite systems, Internet, GPRS/UMTS and wireless networks. The differentiation of data transmission type and the integration with seismic instruments makes this network one of the most innovative CGPS networks in Europe. Furthermore, the INGV data acquisition centers acquire, archive and analyze most of the Italian CGPS stations managed by regional or national data providers (such as local Authorities and nation-wide industries), integrating more than 350 stations of the CGPS scientific and commercial networks existing in the Italian region. To manage data acquisition, storage, distribution and access we developed dedicated facilities including new softwares for data acquisition and a web-based collaborative environment for management of data and metadata. The GPS analysis is carried out with the three main geodetic-quality softwares used in the GPS scientific community: Bernese GAMIT an GIPSY-OASIS. The resulting daily solutions are aligned to the ITRF2005 reference frame. Stable plate reference frames are realized by minimizing the horizontal velocities at sites on the Eurasia and Nubia plates, respectively. The different software-related solutions consistency RMS is within 0.3 mm/yr (Avallone et al., 2010). The solutions are then evaluated with regard to the numerous scientific motivations behind this presentation, ranging from the definition of strain distribution and microplate kinematics within the plate boundary, to the evaluation of tectonic strain accumulation on active faults. The RING network is strongly contributing to the definition of GPS velocity field in the Italian region, and now is able to furnish a newly and up to date view of this actively deforming part of the Nubia-Eurasia plate boundary. INGV is now aiming to make the RING (and integrated CGPS networks) data and related products publicly available for the scientific community. We believe that our network represents an important reality in the framework of the EPOS infrastructure and we strongly support the idea of an European research approach to data sharing among the scientific community. We will present (a) the current CGPS site distribution, (b) the technological description of the data acquisition, storage and distribution at INGV centers, (c) the results of CGPS data analysis, and (d) the planned data access for the scientific community.PublishedVienna, Geophysical Research Abstracts Vol. 13, EGU2011-8626, 20111.9. Rete GPS nazionale3.2. Tettonica attivaope