\chapter*{Sommario}
\thispagestyle{empty}
\selectlanguage{italian}

Il riconoscimento automatico di corpuscoli tramite l'analisi di immagini trova  applicazione in svariati settori come in: aerobiologia,
biomedica, geologia, analisi della qualit\`a del prodotto nell'industria. In particolare, questa tesi si focalizza sullo studio di 
sistemi automatici per il riconoscimento visivo di due tipi di particelle biologiche: corpuscoli che si trovano nelle urine e pollini diffusi nell'aria.

L'analisi microscopica manuale si dimostra spesso inadeguata perch\'e lenta, costosa, imprecisa e non standardizzata. \`E quindi di interesse
lo studio di sistemi automatici per analisi di immagini acquisite al microscopio e, pi\`u in generale, il riconoscimento di oggetti in
immagini a basso contrasto e risoluzione. 

Nel caso delle analisi delle urine, utili per rilevare malattie del tratto urinario e per identificare alcune forme di diabete che non provocano alcun dolore,
esistono gi\`a alcuni sistemi automatici di analisi. Tuttavia, le loro performance e affidabilit\`a sono suscettibili di un sostanziale miglioramento.
Il database a disposizione contiene esemplari di corpuscoli suddivisi in 12 famiglie. La risoluzione di queste immagini 
varia da 36x36 pixel fino a 250x250 pixel, alcuni esempi si trovano in Figura \ref{figure:exampleUrineDB}. Talvolta, esiste una forte 
variabilit\`a in forma, tessitura, contrasto e dimensione tra particelle appartenenti alla stessa classe; cos\`i come, alcuni elementi
appartenenti a classi diverse possono essere praticamente indistinguibili.



\begin{figure}[tbp]
\centering
\includegraphics[width=0.8\textwidth ,height=0.6\textwidth]{./figure/esempioDBUrine2.eps}
\caption{Database di corpuscoli nelle urine: esempi di particelle appartenenti alle 12 categorie.}
\label{figure:exampleUrineDB}
\end{figure}

Per quanto riguarda l'altro tipo di corpuscolo oggetto di studio, numerose ricerche dimostrano che alcuni tipi di polline sono l'allergene pi\`u comune in ambienti esterni. A causa del grande numero di persone che soffrono di allergie e del
fatto che l'individuazione dell'allergene pu\`o essere di aiuto nella cura di queste persone, il conteggio dei pollini nell'aria suscita sempre
pi\`u
grande interesse. A tutt'oggi non esiste tuttavia uno strumento di misura automatico. Il dispositivo utilizzato per la raccolta dei pollini
nell'aria \`e costituito da una macchina che viene 
disposta sul tetto di qualche edificio, si veda Figura \ref{figure:burkard}. 
Questa ha una piccola apertura attraverso la quale l'aria e le particelle che essa trasporta entrano.
Queste vanno a impattare contro un nastro adesivo solidale ad un disco che ruota lentamente. Il conteggio \`e allora affidato ad esperti 
che giornalmente ma molto pi\`u spesso settimanalmente prelevano il nastro e ne analizzano al microscopio alcune porzioni al fine di contare
ed identificare i pollini raccolti. Un esempio di una foto presa con un microscopio ottico e che fa parte del nostro database \`e riportata in Figura 
\ref{figure:examplePollenDB}. Come si pu\`o immaginare, l'individuazione di pollini in tali immagini \`e un lavoro che richiede un'alta
specializzazione, inoltre \`e molto lento ed impreciso perch\'e il nastro viene analizzato in poche porzioni. Normalmente i risultati sui livelli di
polline nell'aria vengono riportati nella settimana successiva e quindi il personale medico non pu\`o usufruirne per tempo.

\begin{figure}[tbp]
\centering
\includegraphics[width=0.8\textwidth, height=0.6\textwidth]{./figure/burkard.eps}
\caption{Dispositivo Burkard utilizzato per la raccolta di pollini nell'aria.}
\label{figure:burkard}
\end{figure}

\begin{figure}[tbp]
\centering
\includegraphics[width=0.9\textwidth,height=0.6\textwidth]{./figure/examplePollenDB.eps}
\caption{Foto di una porzione di nastro adesivo (lungo meno di mezzo millimetro) con particelle presenti nell'aria di Pasadena.}
\label{figure:examplePollenDB}
\end{figure}

Qusto progetto inizi\`o con la costruzione del database tramite l'utilizzo da parte di un aerobiologo di un software appositamente sviluppato, 
si veda Figura \ref{figure:labelGUI}. Grazie ad esso, \`e stata raccolta per ogni immagine del database una lista, con il genere e 
la posizione di ogni polline presente. Sulla base di questo, un altro database \`e stato derivato collezionando per ogni categoria 
porzioni di immagine contenenti il polline centrato. Esempi delle 22 classi finora collezionate si trovano in Figura 
\ref{figure:exampleAirPollen22classes}.
Poich\`e la costruzione di questo database richiede parecchio tempo, si sono collezionate anche immagini di pollini presi direttamente dai fiori. Ci\`o ha permesso di acquisire pi\`u di 1000 campioni appartenenti a sei specie diverse e quindi di far girare su questi degli esperimenti pilota. \\


\begin{figure}[tbp]
\centering
\includegraphics[width=0.9\textwidth,height=0.5\textwidth]{./figure/labelGUI.eps}
\caption{Screen shot del software sviluppato per costruire il database sui pollini. L'aerobiologo, identificato un polline, disegna un
riquadro attorno ad esso. Il colore del riquadro \`e legato alla specie della particella. L'utente ha la possibilit\`a 
di cancellare e zoomare
le porzioni evidenziate, di cambiare il livello di confidenza della classificazione e vedere le precedenti analisi. L'output \`e una lista con 
posizione e
tipo di ciascun polline trovato.}
\label{figure:labelGUI}
\end{figure}

\begin{figure}[tbp]
\centering
\includegraphics[width=0.9\textwidth, height=0.5\textwidth]{./figure/exampleAirPollen22classes.eps}
\caption{Esempi di pollini collezionati nel campus di Caltech. Nell'ultima riga ci sono alcuni esempi di altre particelle che sono presenti
nelle immagini ma che non sono polline. La risoluzione media si aggira attorno a 50x50 pixel.}
\label{figure:exampleAirPollen22classes}
\end{figure}

Descriviamo ora in termini generali il sistema sviluppato. \\
Un sistema di riconoscimento si pu\`o suddividere in due parti: \emph{rilevamento} e \emph{classificazione}. La prima ha lo scopo di individuare
nell'immagine di ingresso punti di interesse attorno ai quali ritagliare una porzione di immagine da mandare al classificatore. La seconda
deve stabilire se la particella in primo piano \`e un corpuscolo di interesse e, in tal caso, deve stabilirne la classe di appartenenza, altrimenti deve scartare il campione. Nel caso delle analisi delle urine il rilevamento \`e semplice perch\'e tutti gli oggetti presenti in una immagine 
devono essere classificati. Per tale motivo in questo caso non abbiamo dovuto affrontare il problema del rilevamento e le immagini nel 
nostro database sono gi\`a i ritagli esatti degli oggetti di interesse, si veda Figura \ref{figure:examplePollenDB}. 
Invece, nel caso dell'analisi dei pollini il rilevamento deve essere
effettuato perch\'e il nastro adesivo colleziona per ore anche polvere, spore e parti di insetti. Abbiamo sviluppato due tipi di rilevatori. Il
primo utilizza successivi filtraggi per individuare punti di interesse \cite{paper:Lowe}. Il secondo si
basa su operazioni morfologiche. Quest' ultimo pur essendo pi\`u lento ha dato i risultati migliori perch\'e \`e in grado di rilevare con
probabilit\`a 9/10 ogni tipo di polline al prezzo di una percentuale di falsi allarmi pari al 1000\%.

Una volta che un oggetto di potenziale interesse \`e stato individuato, dobbiamo estrarre dall'immagine centrata su di esso un qualche tipo di
misurazione. I valori estratti, che vanno a formare il \emph{feature vector}, dovrebbero raccogliere tutto il contenuto informativo
dell'oggetto. Questi valori sono ricavati da una particolare comprensione delle caratteristiche dell'oggetto o, pi\`u in generale, sono una
combinazione dei dati di ingresso. Essi non devono essere numerosi perch\'e altrimenti si rischierebbe di rallentare il sistema e di ottenere
risultati poco affidabili. Se il \emph{feature vector} non descrive bene i dati di ingresso nessun classificatore potr\`a dare buoni risultati. 
In questa tesi, descriviamo due tipi di \emph{feature} derivati dai lavori di Schmid et al. \cite{paper:Schmid} e Torralba et al.
\cite{paper:ipcspc}. \\
Trovati dei buoni \emph{feature}, la classificazione \`e concettualmente semplice. In fase di training, il sitema impara a distinguere tra
\emph{feature} relativi a immagini appartenenti a diverse classi. In fase di test, una decisione viene presa analizzando il \emph{feature} dell'immagine di
test. Sostanzialmente, si va ad assegnare il corpuscolo alla classe il cui modello di training rappresenta meglio il dato di test. 
Ad esempio, Figura \ref{figure:esempioClassificazione}(a) mostra due tipi di polline e per ciascuno di questi, due immagini derivate utilizzando una
tecnica per l'estrazione di \emph{feature}. Mediando i valori associati ad ogni pixel di queste immagini si ottiene una coppia di valori. In questo
esempio cio\`e, il \emph{feature vector} ha due componenti. Raccogliendo i dati relativi a 100 immagini di ciascuna classe, si ha la distribuzione di
Figura \ref{figure:esempioClassificazione}(b). Se utilizzassimo un classificatore lineare, che divide ``opportunamente'' lo spazio dei \emph{feature} in
piani,
si otterrebbe un \emph{error rate}\footnote{L'\emph{error rate} \`e definito come il rapporto tra il numero di immagini non correttamente classificate e il
totale numero di immagini testate.} di circa il 15\%. Si noti che questo piano deve essere ricavato utilizzando i dati di training.\\


\begin{figure}[hbtp]

  \centerline{\hbox{ \hspace{0.0in} 
  \includegraphics[width=0.4\textwidth,height=0.4\textwidth]{./figure/exampleFeatLJpoll.eps}
    \hspace{0.25in}
  \includegraphics[width=0.4\textwidth,height=0.4\textwidth]{./figure/pollenfeatspace.eps}
    }
  }

  \vspace{9pt}
  \hbox{\hspace{1.35in} (a) \hspace{2.10in} (b)} 
  \caption{(a) Colonna di sinistra: due tipi di polline, pecan e romice. Colonna centrale e di destra: 
  processing sulle immagini precedenti, mediando si ottengono dei \emph{feature}. (b) Esempio di classificazione dei due tipi di polline usando
   \emph{feature} a due componenti: pecan (croci) e romice (cerchi). In questo caso, un classificatore lineare raggiunge un \emph{error rate} di 
   circa il 15\%.
 }
  \label{figure:esempioClassificazione}

\end{figure}


Nei nostri esperimenti utilizzando \emph{feature} a molte pi\`u componenti e diversi tipi di classificatore siamo stati in grado di ottenere un \emph{error
rate} del 7.6\% sulle dodici classi del database delle urine e del 10.2\% su 6 classi di pollini raccolti manualmente dai fiori. La performance \`e riassunta dalle Figure
 \ref{figure:CMEsp100Cl6parz} e \ref{figure:CMUrineDB}. \\

\begin{figure}[tbp]
\centering
\includegraphics[width=0.95\textwidth, width=0.45\textheight]{./figure/CMEsp100Cl6parz.eps}
\caption{Database dei pollini: matrice di confusione media su 100 esperimenti in cui il 10\% delle immagini \`e stato utilizzato per il test. Ciascuna riga mostra
come un corpuscolo di una certa classe viene classificato. Nell'intersezione di riga $i$ con colonna $j$ c'\`e la percentuale di
corpuscoli appartenenti a classe $i$ che sono stati associati alla categoria $j$.}
\label{figure:CMEsp100Cl6parz}
\end{figure}


\begin{figure}[tbp]
\centering
\includegraphics[width=0.95\textwidth, height=0.7\textheight]{./figure/CMUrineDB.eps}
\caption{Database delle urine: matrice di confusione media su 100 esperimenti in cui il 10\% delle immagini \`e stato utilizzato per il test.}
\label{figure:CMUrineDB}
\end{figure}



Questa ricerca si distingue per l'approccio generale utilizzato in classificazione. La tecnica messa a punto consente di classificare 
molte diverse classi di corpuscoli con la possibilit\`a di aggiornare automaticamente il sistema con nuove categorie. Grazie ai \emph{feature}  particolarmente adatti a trattare immagini a bassa risoluzione e contrasto, nessuna
segmentazione dell'oggetto di interesse \`e necessaria. Il sistema descritto \`e quindi adatto a riconoscere molti tipi diversi di corpuscoli biologici.

In particolare, numerosi passi in avanti sono stati fatti nel riconoscimento dei pollini. Al contrario di altri lavori, il database proposto \`e
composto da immagini prese da un normale e relativamente economico microscopio ottico e non da un microscopio al laser. Questo rende pi\`u
difficile il riconoscimento ma fattibile la costruzione di uno strumento di misura maneggevole ed economico. In questo lavoro poi si
combinano la rilevazione e la classificazione e si sono ottenuti i primi risultati promettenti di quello che potrebbe essere un sistema
effettivo di conteggio del livello dei pollini nell'aria.  \\

L'integrazione di alcuni risultati di questo studio pu\`o migliorare la performance e l'affidabilit\`a dei sistemi automatici per
l'analisi di corpuscoli nelle urine.\\
Per quanto riguarda il problema del riconoscimento dei pollini, nel prossimo futuro il software sviluppato per costruire il database
potrebbe essere modificato per rendere la catalogazione semi-automatica. Questo potrebbe essere il primo passo verso uno strumento
completamente autonomo in grado di dare in tempo reale il livello di allergeni nell'aria.


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