Academic literature on the topic 'Diagnosi di guasto'

BackgroundMucosal melanoma is a rare subtype of melanoma originating from mucosal tissues (1), metastases are very aggressive and respond poorly to therapy, including immune checkpoint inhibitors (ICI) such as anti-CTLA4 and anti-PD1 antibodies (2–5). CD8+ T cells constitute the most abundant immune infiltrate in metastatic melanoma, of which the Tissue Resident Memory subset (TRM) is of particular interest (6). CD8+ TRM cells express the highest levels of immune checkpoint receptors, proliferate in response to ICI and correlate with longer disease-free and overall survival (6–8). The immune landscape in mucosal melanoma remains poorly characterized. We aimed to: 1) phenotype CD8+ T cells and TRM infiltrating metastatic mucosal melanoma, 2) characterize the clonality of TRM in relation to other CD8+ T cell subsets and 3) define the capacity of CD8+ T cells and TRM to respond to melanoma cells and to in vivo and in vitro anti-PD1 treatment.MethodsWe investigated the CD8+ T and TRM cells infiltrating two temporally- and spatially-distant subcutaneous metastases, these originated from a primary vaginal mucosal melanoma. One metastasis was excised prior to anti-PD1 treatment and one was anti-PD1 refractory, having progressed on treatment. We used mass cytometry and single-cell RNA and TCR sequencing to characterise the phenotype and clonality of the T cells, multiplex immunohistochemistry to define their spatial relationship with tumour cells and other T cells, and functional assays to determine TRM response to tumour cells (figure 1).ResultsCD8+ TRM frequency increased with time and anti-PD1 treatment, forming clusters at the tumour margin. T cells in the anti-PD1 refractory lesion were more activated than T cells in the first tumour and were bound by anti-PD1 antibody in vivo. T cells could not be stimulated by anti-PD1 directly ex vivo. Both metastatic lesions shared common T cell clusters including TRM. Furthermore, TRM in each tumour shared T cell clones, suggesting the presence of common antigens between metastatic sites. Indeed, the two metastases had a similar mutational profile. In vitro expanded tumour infiltrating lymphocytes from both lesions recognized tumour cells from both lesions and the same neoantigen generated from a single point mutation in the gene CDKN1C. Finally, tumour cells stimulated TRM cells more robustly than other T cells subsets.Abstract 548 Figure 1Graphical depiction of the methods used to characterise T cells in mucosal metastatic melanomaConclusionsIn this patient with vaginal mucosal melanoma, subsequent melanoma metastases of clonal origin attracted CD8+ T cells of similar specificity, among which TRM cells responded more vigorously to tumour cells than other T cells subsets.AcknowledgementsThe authors would like to acknowledge imCORE La Hoffmann- Roche Ltd. for funding.Ethics ApprovalPatients diagnosed with stage 3 or 4 metastatic melanoma and undergoing clinically indicated surgery were enrolled in prospective studies approved by the Peter MacCallum Cancer Centre human ethics research committee (13/141). All experimental protocols have been approved and clinical data has been collected prospectively.ReferencesCarvajal RD, Hamid O, Ariyan C. Mucosal Melanoma. [cited 2020 Apr 1]; Available from: https://www.uptodate.com/contents/mucosal-melanomaDel Vecchio M, Di Guardo L, Ascierto PA, Grimaldi AM, Sileni VC, Pigozzo J, et al. Efficacy and safety of ipilimumab 3 mg/kg in patients with pretreated, metastatic, mucosal melanoma. Eur J Cancer Oxf Engl 1990; 2014 Jan;50(1):121–7.Postow MA, Luke JJ, Bluth MJ, Ramaiya N, Panageas KS, Lawrence DP, et al. Ipilimumab for patients with advanced mucosal melanoma. The Oncologist 2013 Jun;18(6):726–32.D’Angelo SP, Larkin J, Sosman JA, Lebbé C, Brady B, Neyns B, et al. Efficacy and safety of nivolumab alone or in combination with ipilimumab in patients with mucosal melanoma: a pooled analysis. J Clin Oncol Off J Am Soc Clin Oncol. 2017 Jan 10;35(2):226–35.Hamid O, Robert C, Ribas A, Hodi FS, Walpole E, Daud A, et al. Antitumour activity of pembrolizumab in advanced mucosal melanoma: a post-hoc analysis of KEYNOTE-001, 002, 006. Br J Cancer 2018;119(6):670–4.Boddupalli CS, Bar N, Kadaveru K, Krauthammer M, Pornputtapong N, Mai Z, et al. Interlesional diversity of T cell receptors in melanoma with immune checkpoints enriched in tissue-resident memory T cells. JCI Insight [Internet]. 2016 Dec 22 [cited 2019 Apr 24];1(21). Available from: https://insight.jci.org/articles/view/88955Edwards J, Wilmott JS, Madore J, Gide TN, Quek C, Tasker A, et al. CD103+ Tumor-resident CD8+ T cells are associated with improved survival in immunotherapy-naïve melanoma patients and expand significantly during anti-PD-1 treatment. Clin Cancer Res Off J Am Assoc Cancer Res 2018 Jul 1;24(13):3036–45.Savas P, Virassamy B, Ye C, Salim A, Mintoff CP, Caramia F, et al. Single-cell profiling of breast cancer T cells reveals a tissue-resident memory subset associated with improved prognosis. Nat Med 2018 Jul;24(7):986–93.

La Genetica Medica (GM) è diventata una specialità medica riconosciuta, con concetti e approcci importanti nella diagnosi e nel trattamento di molte malattie comuni e rare. Le malattie genetiche seguono i modelli ereditari e possono essere autosomi recessive, autosomiche dominanti, legate al cromosoma X o al cromosoma Y, o multifattoriali. Lo scopo di questo studio era determinare il profilo dei pazienti trattati in una clinica ambulatoriale GM in un centro universitario di Belém, nello stato di Pará. I dati sono stati raccolti dalle cartelle cliniche dei pazienti, visti tra il 2014 e il 2019, utilizzando il questionario dei ricercatori, con dati analizzati e tabulati attraverso il programma Microsoft Excel. Sono state analizzate in totale 101 cartelle cliniche, con predominanza di femmine (51 pazienti). Inoltre, la maggior parte delle cure è stata per i bambini (41,5%). Per quanto riguarda l’etnia, sono state osservate solo le variabili “bianco” e “marrone”, con una maggiore prevalenza di pazienti marroni (78 del totale). Inoltre, Belém era la città più diffusa nella naturalezza dei pazienti (61 record). Le specialità con il maggior numero di rinvii alla clinica ambulatoriale GM erano endocrinologia e neurologia, con il ritardo dello sviluppo neuropsicomotorio come diagnosi più frequente. In 42 cartelle cliniche, l’età alla diagnosi non era presente. Dei 101 pazienti, solo 16 avevano consulenza genetica e nei restanti 85 non c’era traccia di queste informazioni. Infine, l’età materna alla nascita non è stata riscontrata nella maggior parte delle cartelle cliniche (assente nel 61,38%). Pertanto, è importante sviluppare un profilo del paziente visto in una clinica ambulatoriale GM, poiché diventa possibile identificare eventuali guasti nel servizio fornito, oltre ad adattare la relazione medico-paziente.

Al giorno d’oggi, il numero di dispositivi interconnessi sta aumentando notevolmente: dispositivi utilizzati nella vita di tutti i giorni sono una importante sorgente di dati che può essere usata per qualunque scopo. Acquisire valore da questi dati è il compito più importante: i dati possono essere usati per conoscere i trend all’interno dell’ambiente di interesse, predirne il comportamento e perciò generare nuovi dati. Questa visione può essere applicata alla gestione delle macchine automatiche, dando la possibilità di analizzare il loro stato di funzionamento, comprenderne e migliorarne il throughput ed effettuare le necessarie operazioni di manutenzione in tempo. Perciò, in un ambiente così strutturato ed interconnesso, un alto volume di dati viene generato giorno dopo giorno, creando i Big Data: questi sono a loro volta utilizzati per effettuare analisi approfondite e realizzare avanzati sistemi di monitoraggio. Il lavoro di tesi si basa su un progetto sviluppato in collaborazione con Elettric80 S.p.A., con l’obiettivo di sviluppare un sistema di monitoraggio per sistemi AGV a guida laser, per poi corredare l’offerta commerciale dell’azienda. La tesi mostra inizialmente lo stato dell’arte ad oggi delle tecniche di manutenzione, dopodiché introduce i concetti teorici su cui essa si basa, quali: • Big Data; • Message Brokers; • Sistemi di containerizzazione software; • Hardware In the Loop; • Industria 4.0. La metodologia utilizzata nel progetto di tesi viene quindi illustrata: i requisiti di progetto vengono raccolti ed analizzati. Una prima architettura concettuale viene quindi definita: questa deve rispettare diversi vincoli tra cui anche quello di poter gestire una grande mole di dati, nonché poterli salvare agilmente su database. Infatti, Elettric80 ha diversi clienti che gestiscono anche centinaia di AGV a guida laser ed il 8 | P a g e sistema dovrà essere in grado di poter gestire agevolmente tale complessità. Basandosi su questa architettura, le soluzioni software sono scelte in modo da poter soddisfare i requisiti di progetto. La soluzione finale viene quindi spiegata in tutte le sue componenti: partendo dalla macchina avente il compito di poter inviare dati provenienti dai propri sensori, un sistema installato su un server ha l’onere di acquisire tali dati, processarli e poterli mostrare in real-time o in batches. Soluzioni come NoSQL databases (Apache Cassandra) e Message Brokers (Apache Kafka) sono punti cardini dell’architettura, in quanto permettono di poter gestire agevolmente le enormi moli di dati provenienti da tutte le macchine presenti presso il cliente, di poter quindi analizzarli e salvarli in modo sicuro. Determinate tipologie di analisi sono state definite con Elettric80 durante lo sviluppo della soluzione software: analisi quali la qualità della navigazione e dei dati provenienti dai sensori macchina sono state implementate. Una web dashboard avrà quindi il compito di poter mostrare i dati raccolti ed analizzati. Infine, soluzioni aggiuntive sono state implementate in modo da poter rendere tale architettura solida: controlli vengono effettuati affinché tutti i componenti funzionino correttamente ed azioni automatiche vengono intraprese nel caso in cui non funzioni inaspettatamente (risoluzione automatica delle problematiche ed allertamento dei tecnici). Infine, i risultati raggiunti vengono quindi spiegati e commentati, nonché l’organizzazione del lavoro mostrata. I lavori futuri vengono quindi illustrati nell’ultimo capitolo.
Nowadays, the number of interconnected devices is increasing dramatically: devices used in everyday life are a source of data that can be used for any purpose. Gaining value from this data is the most important task: data can be used for understanding the interested environmental trends, predicting their behaviour and thus, generating new data. This view can be applied to the management of automated machines, providing with the possibility to analyse their working status, to understand and improve their throughput and to accomplish the necessary maintenance operations in time. Thus, in a so structured and interconnected environment, high volumes of data are being generated day by day, creating Big Data which are ready to serve deep analyses and develop advanced monitoring solutions. The work thesis is based on a project developed in collaboration with Elettric80 S.p.A., with the aim of developing a monitoring system for its laser guided AGV systems, to then be part of the company commercial offer. The thesis initially shows the state of the art of maintenance techniques, then introduces the theoretical concepts on which it is based, such as: • Big Data; • Message Brokers; • Software containerisation systems; • Hardware In the Loop; • Industry 4.0. The methodology used in the project is then illustrated: its requirements are collected and analysed. A first conceptual architecture is then defined: this must respect several constraints including the capability to manage a large amount of data, as well as being capable to save them easily on the database. In fact, Elettric80 has several customers who also 6 | P a g e manage hundreds of laser guided AGVs and the system must be able to easily handle this complexity. Based on this architecture, software solutions are chosen to meet the design requirements. The final solution is then explained in all its components: starting from the machine having the task of being able to send data from its sensors, a system installed on a server is responsible for acquiring such data, processing and showing it in a real-time fashion or in terms of batches. Solutions such as NoSQL databases (Apache Cassandra) and Message Brokers (Apache Kafka) are milestones of the architecture, as they allow you to easily manage huge amounts of data coming from all the machines of the customer, to analyse and save them safely. Certain types of analyses were defined with Elettric80 during the development of the software solution: analyses such as the quality of navigation and data coming from the machine sensors were implemented. A web dashboard will then have the task of showing the collected and analysed data. Finally, additional solutions have been implemented in order to make this architecture solid: checks are carried out so that all the components work properly and act in case they are not working as expected (automatic troubleshooting and technician alerting). Finally, the achieved results are explained and commented as well as the way the project has been leaded shown. Future works are explained in the last chapter.

The theme of cooling is recurrent in the world around us. Air conditioning systems in residential environments are the most common examples of refrigeration systems. However, also in the treatment, storage, transport and distribution of food products, as well as in the health and tertiary sectors, refrigeration plays a central role. The main purpose of this research is the analysis of some techniques for the detection and diagnosis of faults in this type of systems, also called chillers. In the work, the chiller is analyzed in all its components, for which the operating principle and the significant variables for the fault detection task are derived. The research proceeds to the analysis of static methodologies based on the data for the detection of anomalies. Each of them builds a model of the system. This model is then used in the monitoring stage. The static nature of the methods proposed in the thesis refers to the use, in the model identification phase, of data relating to steady state of the system instead of the entire time evolution of the signals. In this way, the system is monitored in conditions of thermodynamic stationarity and sudden transients, difficult to characterize mathematically, are eliminated from the final database. The choice of data-driven methods is consistent with the direction of the current literature, mainly focused on those approaches that do not require a detailed physical description of the system. The ability to fine-tune the model from the data makes these techniques easily applicable to different plants. In particular, the thesis considers three techniques for the detection of anomalies. Two of them, the multiple linear regression and the Principal Components Analysis (PCA), identify a model for the data in the form, respectively, of a surface and a regression hyper-plane, while the third, the Mahalanobis's distance, takes into account the probabilistic characteristics of the dataset. These techniques are generally used for the prediction or for the dimensional reduction. In the thesis their effectiveness is tested in the context of the detection of anomalies. The different philosophies from which they take inspiration and the advantages and disadvantages of each approach are considered. The comparison is proposed for some faulty dataset generated with software and on a real case.
Il tema del raffrescamento è ricorrente nel mondo che ci circonda: i sistemi di climatizzazione negli ambienti residenziali sono gli esempi più comuni di sistemi di refrigerazione. Tuttavia anche nel trattamento, stoccaggio, trasporto e distribuzione di prodotti alimentari, così come nel settore sanitario e terziario, la refrigerazione svolge un ruolo centrale. Lo scopo principale della ricerca è l'analisi di alcune tecniche per l'individuazione e la diagnosi di guasti in questa tipologia di sistemi, anche detti chillers. All'interno del lavoro, il chiller è analizzato in tutti i suoi componenti, per i quali vengono dedotti il principio di funzionamento e le variabili significative per la rilevazione dei guasti. La ricerca procede all'analisi di metodologie statiche basate sui dati per il rilevamento di anomalie. Ognuna di esse prevede la costruzione di un modello del sistema; tale rappresentazione viene poi utilizzata nella fase di monitoraggio. La natura statica dei metodi proposti nella tesi riferisce all'uso, nella fase di identificazione del modello, di dati relativi a stati stazionari del sistema invece dell'intera evoluzione temporale dei segnali. In questo modo, il sistema è monitorato in condizioni di stazionarietà termodinamica e transitori improvvisi, difficili da caratterizzare matematicamente, sono eliminati dal database finale. La scelta di metodi basati sui dati è coerente con la direzione della letteratura corrente focalizzata su quegli approcci che non richiedono una descrizione fisica dettagliata del sistema monitorato. La possibilità di mettere a punto il modello dai dati rende tali tecniche facilmente applicabili a differenti impianti. In particolare, la tesi considera tre tecniche per la rilevazione di anomalie. Due di esse, la regressione lineare multipla e l'Analisi delle Componenti Principali (PCA), identificano un modello per i dati nella forma, rispettivamente, di una superficie e di un iperpiano di regressione, mentre la terza, la distanza di Mahalanobis, prende in considerazione le caratteristiche probabilistiche dell'insieme di dati. Queste tecniche sono generalmente utilizzate a scopo previsionale o per la riduzione dimensionale: nella tesi ne viene testata l'efficacia nel contesto della rilevazione di anomalie, illustrando le diverse filosofie dalle quali esse prendono spunto e commisurandone vantaggi e svantaggi. Il confronto viene proposto per degli insiemi di guasti simulati via software e per un caso reale.

Fault diagnosis and circuit modeling represent fundamental aspects as far as analysis, synthesis, maintenance, and implementation of analog circuits are concerned. In this respect, a crucial prerequisite to the realization of efficient procedures is represented by the possibility to get a priori an upper bound to their performances, starting from measurements on the system at hand: this is accomplished by means of Testability Analysis. In this work several new results concerning analog circuit Testability Analysis are described, which contribute to advancing the state of the art in this particular research field. Specifically, herein presented are: (a) a symbolic-technique-based new algorithm for Testability Analysis of analog circuits, which circumvents the main drawbacks affecting early approaches; (b) a theory and an algorithm for Testability Analysis of dc-excited periodically-switched networks, with straightforward application to DC-DC converters; (c) a novel fast algorithm suited to Testability Analysis of very large circuits, a task that early approaches generally fail; (d) examples of application of Testability Analysis as a guide to designing from scratch or refining procedures for fault diagnosis or modeling of analog circuits. Involved in the derivations of such results, yet noticeably important as such, also presented in this work is a new twofold Generalized Substitution Theorem, along with further novel contributions to General Circuit Theory, which straightforwardly derive from the former: in particular, described herein are extensions to classic results such as the Substitution Theorem, the Thévenin/Norton Theorem, the Miller Theorem and its dual, the Augmentation Principle as well as novel procedures for calculating the dc point and input-output (or driving-point) characteristics in nonlinear networks in a penciland-paper intuitive fashion. La diagnosi di guasto e la modellazione rappresentano aspetti fondamentali per l’analisi, il progetto, la implementazione e la manutenzione dei circuiti analogici. Prerequisito cruciale per la realizzazione di procedure efficienti atte ai summenzionati scopi è disporre - a partire da informazioni che possono trarsi da misure sul sistema in esame - di una rigorosa stima a priori delle loro possibilità di successo, il che si ottiene attraverso l’Analisi di Testabilità. In questo lavoro si descrivono alcuni nuovi risultati riguardanti l’Analisi di Testabilità dei circuiti analogici, che contribuiscono all’avanzamento dello stato dell’arte in tale ambito di ricerca. Si presentano, in particolare: (a) un nuovo algoritmo per l’Analisi di Testabilità dei circuiti lineari tempo-invarianti basato su tecniche simboliche, in grado di superare i principali inconvenienti da cui algoritmi preesistenti risultano affetti; (b) una teoria ed un algoritmo che, per la prima volta, consentono l’Analisi di Testabilità dei circuiti a commutazione periodica eccitati da segnali costanti, con particolare riguardo ai convertitori statici di energia; (c) un nuovo algoritmo veloce per l’Analisi di Testabilità di circuiti di grandi dimensioni, compito nel quale gli algoritmi preesistenti in genere falliscono; (d) esempi di impiego dell’Analisi di Testabilità nel progetto ex-novo o nel raffinamento di procedure per la diagnosi o la modellazione. Con applicazioni nella derivazione di tali risultati, ma, al contempo, con autonomia ed importanza loro proprie, si presentano altresì due nuovi Teoremi di Sostituzione Generalizzati, assieme a diversi ulteriori contributi alla Teoria Generale dei Circuiti Analogici che da essi direttamente derivano: si descrivono, in particolare, estensioni di noti teoremi, quali il classico Teorema di Sostituzione, il Teorema di Thévenin/Norton, il teorema di Miller assieme al suo duale, il Principio di Aumento, come pure procedure sistematiche per il calcolo intuitivo “carta-e-matita” del punto di riposo e delle caratteristiche di trasferimento in circuiti non lineari.

Il ruolo fondamentale che la manutenzione gioca nei costi di esercizio e nella produttività degli impianti industriali ha portato le aziende e i ricercatori a spostare il loro interesse su questo tema. L'ultima frontiera dell'innovazione in campo manutentivo, resa possibile anche dall'avvento della quarta rivoluzione industriale che promuove la sensorizzazione e l’interconnessione di tutti i macchinari di impianto, è la manutenzione predittiva. Essa mira ad ottenere una previsione accurata della vita utile dei componenti degli impianti industriali al fine di ottimizzare la schedulazione degli interventi sul campo. Lo studio parte da una accurata revisione della letteratura scientifica di settore riguardante le tecniche diagnostiche e prognostiche applicate a componenti di impianti industriali, necessaria alla comprensione dei diversi modelli sviluppati in funzione della tipologia di componente e modo di guasto in analisi. Successivamente ho spostato l’attenzione sul concetto di manutenzione 4.0 al fine di mappare tutte le caratteristiche associate al paradigma dell'Industria 4.0 e le loro possibili applicazioni alla manutenzione. Lo studio condotto ha portato poi alla progettazione, sviluppo e validazione delle metodologie necessarie all’applicazione in real-time di modelli diagnostici e prognostici avanzati, sia statistici che machine learning, necessari all’implementazione sul campo di un sistema di manutenzione predittiva. Grazie all’applicazione delle metodologie proposte ad un caso studio è stato possibile non solo validare i modelli proposti ma anche definire l’architettura informatica necessaria alla loro corretta implementazione sul sistema distribuito di controllo (Distributed Control System - DCS) di impianto in funzione della tipologia del componente e del guasto in analisi. I modelli testati e validati hanno mostrato elevate prestazioni diagnostiche soprattutto per quanto riguarda i modelli ML che sfruttano le Support Vector Machine (SVM). In definitiva, questo lavoro di tesi mostra nel dettaglio tutti i passaggi necessari allo sviluppo di un sistema di manutenzione predittiva efficace in impianto: partendo dall’analisi dei modi di guasto e dalla sensorizzazione dei componenti, passando poi allo sviluppo dei modelli diagnostici e prognostici real-time fino alla costruzione dell’interfaccia di visualizzazione dei risultati delle analisi svolte, analizzando anche l’architettura informatica necessaria al suo corretto funzionamento. The fundamental role that maintenance plays in the operating costs and productivity of industrial plants has led companies and researchers to shift their interest in this issue. The last frontier of innovation in the maintenance field, made possible also by the advent of the fourth industrial revolution which promotes the sensorisation and interconnection of all plant machinery, is predictive maintenance. It aims to obtain an accurate forecast of the useful life of the industrial plants’ components in order to optimise the scheduling of interventions in the field. The study starts from an accurate review of the scientific literature concerning the diagnostic and prognostic techniques applied to industrial plant components, necessary to understand the different models developed according to the type of component and failure mode under analysis. Subsequently I shifted the focus to the maintenance 4.0 concept in order to map all the characteristics associated with the Industry 4.0 paradigm and their possible applications to maintenance operations. The study then led to the design, development and validation of the methodologies necessary for the real-time application of advanced diagnostic and prognostic models, both statistical and machine learning, necessary for the field implementation of a predictive maintenance system. Thanks to the application of the proposed methodologies to a case study, it was possible not only to validate the proposed models but also to define the IT architecture necessary for their correct implementation on the plant's Distributed Control System (DCS) according to the type of component and the fault under analysis. The tested and validated models showed high diagnostic performance, especially regarding the Support Vector Machine (SVM) Machine Learning models. Ultimately, this thesis shows in detail all the steps necessary for the development of an effective predictive maintenance system in the plant: starting from the analysis of failure modes and component sensorisation, then moving on to the development of real-time diagnostic and prognostic models up to the build-up of the interface for visualising the results of the analyses carried out, also analysing the IT architecture necessary for its correct operation.