Applicazioni di metodi e algoritmi alla profilazione utenti per l'assegnazione di mascherine CPAP. ​

This thesis is born from the internship experience at the company i-Deal srl in Biella. The thesis deals with the addressed problems, the results, the work and the methodologies studied during the internship experience period. The first objective of this internship was the development of methods and algorithms, implemented in the MATLAB environment, to derive from a frontal photo the real distances of some couple of points on the face, considered essential for us, for the assignment of masks used in the medical environment for the help of breathing through CPAP machines. From the elaboration of the frontal images of the face of the user we have obtained 68 coordinates of the pixels that describe the face and the horizontal diameter of the irises of both eyes. With the Euclidean distance we have calculated all the distances between the pixels considered fundamental, we have calculated 12 distances (eye width and height, nose width and height, nose width and height, face width, chin, mid chin, eye distance). With the use of the horizontal diameter of the iris, which is a fundamental measure in order to obtain the real measurements of the user's face (this is because the iris is the only part of the body that does not change over time and is equal in every human, if it is not subject to particular diseases), we have obtained the real measurements in millimeters. We have analysed the obtained data by using the software R and MATLAB, to verify the possible relationship and establish which data change. Then, we have considered some models of CPAP masks and we have developed the methods to be able to obtain their profile curves in MATLAB environment. Starting from two images (front and side) of the mask some points have been extracted and the curve was costructed using the cubic spline interpolation. These methods have been developed to be able to profile the face of a user for the assignment of mask sizes.

Questa tesi nasce dall'esperienza di stage svolta presso l'azienda i-Deal srl di Biella. Nella tesi vengono presentati i problemi affrontati, i risultati, il lavoro e le metodologie studiate nel periodo di esperienza di stage. Il primo obiettivo di questo stage è stato lo sviluppo di metodi e algoritmi, implementati in ambiente MATLAB, per ricavare, a partire da una foto frontale, le distanze reali di alcune coppie di punti sul viso, per noi ritenute fondamentali, per l'assegnazione di maschere utilizzate in ambiente medico per l'ausilio della respirazione attraverso macchine CPAP. Dall'elaborazione delle immagini frontali del volto dell'utente ci sono state fornite 68 coordinate dei pixel che descrivono il volto e il diametro orizzontale delle iridi di entrambi gli occhi. Attraverso la distanza euclidea sono state calcolate tutte le distanze tra i pixel ritenuti fondamentali, abbiamo calcolato 12 distanze (larghezza e altezza occhi, larghezza e altezza naso, larghezza e altezza bocca, larghezza viso, mento, metà mento, distanza occhi). Con l'utilizzo del diametro orizzontale dell'iride, che è una misura fondamentale per poter ricavare le misure reali del volto dell'utente (questo perché l'iride è l'unica parte del corpo che non cambia nel tempo ed è uguale in ogni essere umano, se non è soggetto a particolari malattie), abbiamo ottenuto le misure reali in millimetri. Sui dati ottenuti è stata fatta un'analisi con il software R e MATLAB, per verificare le possibili relazioni e stabilire quali dati cambiano maggiormente. Successivamente sono stati considerati alcuni modelli di maschere per CPAP e sono stati sviluppati i metodi in ambiente MATLAB per poter ricavare le loro curve profilo. Partendo da due immagini (frontale e laterale) delle maschere sono stati estratti dei punti e si è costruita la curva utilizzando l'interpolazione spline cubica. Tali metodi sono stati sviluppati per poter profilare il viso di un utente per l'assegnazione delle taglie delle maschere.