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Analisi del movimento in ambito clinico basata sulla Logical Analysis of Data ( LAD )

Università degli Studi di Bologna Facoltà di ingegneria Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale Tesi di laurea in Ricerca Operativa. Analisi del movimento in ambito clinico basata sulla Logical Analysis of Data ( LAD )

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Analisi del movimento in ambito clinico basata sulla Logical Analysis of Data ( LAD )

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Presentation Transcript

  1. Università degli Studi di BolognaFacoltà di ingegneriaCorso di Laurea in Ingegneria GestionaleTesi di laurea in Ricerca Operativa Analisi del movimento in ambito clinico basata sulla Logical Analysis of Data ( LAD ) Tesi di laurea di: Relatore: LINDA BATTILANI Chiar.mo Prof. Ing. DANIELE VIGO Correlatori: Chiar.mo Prof. Ing. ANGELO CAPPELLO Ing. LORENZO CHIARI

  2. SOMMARIO: • Il piede piatto infantile • L’Analisi Logica dei Dati ( LAD ) • La sperimentazione

  3. IL PIEDE PIATTO • Mancanza dell’incurvatura fisiologica centrale • Scorretta distribuzione ponderale

  4. CLASSIFICAZIONE Piede Piatto Primario Secondario Piede Piatto Lasso Piede Piatto Infantile

  5. Piede Piatto Morfologico Funzionale

  6. Visita del clinico: • Test funzionali • Esami radiografici • Analisi cliniche • Esame podoscopico • Analisi del movimento: • Il ciclo del cammino • La pedana dinamometrica Classificazione

  7. ANALISI LOGICA dei DATI • Sviluppata in ambito di Ricerca Operativa • Si basa sull’impiego e utilizzo di funzioni booleane e modelli di ottimizzazione combinatoria • Validità generale • Possibilità di utilizzo e successo in numerosi campi applicativi

  8. Dato un archivio di m osservazioni del passato Oi (xi1, xi2, …, xin) LAD f(x1, x2, …, xn) Funzione classificatrice Classificatore

  9. Data O*da classificare f(O*) = 0 f(O*) = 1 Piattismo Normalità

  10. APPLICAZIONE di LAD al piede piatto infantile • DATI:

  11. BINARIZZAZIONE • LAD richiede valori binari degli attributi • Esistono due modalità di generazione dei cutting points forniti dal software che applica LAD: - Equal Intervals - Equal Sizes • E’ stata elaborata un’ulteriore modalità molto più efficiente: ONE CUTTING POINT per PAIR

  12. SPERIMENTAZIONE ( 18 + 18 ) * 2 * 3 = 216 OSSERVAZIONI DATABASE 1 ( 26 + 26 ) * 2 * 3 = 312 OSSERVAZIONI DATABASE 2

  13. RISULTATI: Database 1 Da 13000 valori nel database… …a 40 patterns del modello migliore • TEMPO di GENERAZIONE: 10 minuti

  14. RISULTATI: Database 2 Da 19000 valori nel database… …a 46 patterns del modello migliore • TEMPO di GENERAZIONE: 270 minuti

  15. CONCLUSIONI LAD consegue… • buoni risultati in termini di errore totale di classificazione • informazioni aggiuntive sulle features temporali più significative I tempi di calcolo e le prestazioni possono essere migliorati realizzando delle implementazioni “ ad hoc”.

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