Tesi sul tema "Física da usina"

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:27:51Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-09-14Bitstream added on 2014-06-13T20:57:01Z : No. of bitstreams: 1 malavazzi_aa_dr_rcla.pdf: 1919611 bytes, checksum: 06062575295b36d05e6466b7240ff23d (MD5)
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
A construção de Usinas Hidroelétricas de grande porte , ao represarem o canal de um rio principal formando um lago artificial de grandes proporções, promovem significativas alterações nas dinâmicas dos sistemas naturais e sistemas sociais. Do ponto de vista dos processos naturais ligados as dinâmicas fluviais há um reajustamento de todo o sistema de drenagem conectado a este canal represado, além também de ocorrer intensificação dos processos de erosão superficial . Nesse sentido, a presente pesquisa teve como foco avaliar as alterações dos canais de primeira ord em da rede de drenagem e intensificação dos processos de erosão superficial no contexto da Bacia Hidrográfica do Ribeirão das Anhumas, localizada no Pontal do Paranapanema. Utilizou - se, enquanto método de pesquisa, a análise sistêmica em geografia, com destaque para a perspectiva geossistêmica. Para tanto, realizou - se um estudo comparativo com base em dois índices morfomérticos da rede de drenagem, Densidade de Drenagem (Dd) e Densidade Hidrográfica (Dh) para dois cenários: 1962, anterior à construção da usina e 2010, posterior. Cabe destacar que esses índices foram gerados tendo como foco os canais de primeira ordem, por meio...
The construction of large hydropower plants, which blocks the main channel of a river and creates an artificial lake of great proportions, promote significant changes in the dynamics of natural and social systems. From the viewpoint of natural processes, this kind of change results in an adjustment of the whole system connected to this channel and causes increases of the level of surface’s erosion. In this sense, this research focused on evaluating the changes of the first-order channels in the drainage network, and on the intensification of the erosions processes of surface into the Ribeirão das Anhumas basin, located in Pontal do Paranapanema. The systemic analysis in geography, especially the prospect geo-systemic, was adopted as the research method. For both, we performed a comparative study based on two indexes morphometrics, namely Drainage Density (Dd) and Hydrographic Density (Dh) for two scenarios: 1962, prior to construction of the plant and for 2010, after of that. These rates were applied... (Complete abstract click electronic access below)

Orientador: Archimedes Perez Filho
Banca: Regina Célia de Oliveira
Banca: Salvador Carpi Junior
Resumo: A construção de Usinas Hidroelétricas de grande porte , ao represarem o canal de um rio principal formando um lago artificial de grandes proporções, promovem significativas alterações nas dinâmicas dos sistemas naturais e sistemas sociais. Do ponto de vista dos processos naturais ligados as dinâmicas fluviais há um reajustamento de todo o sistema de drenagem conectado a este canal represado, além também de ocorrer intensificação dos processos de erosão superficial . Nesse sentido, a presente pesquisa teve como foco avaliar as alterações dos canais de primeira ord em da rede de drenagem e intensificação dos processos de erosão superficial no contexto da Bacia Hidrográfica do Ribeirão das Anhumas, localizada no Pontal do Paranapanema. Utilizou - se, enquanto método de pesquisa, a análise sistêmica em geografia, com destaque para a perspectiva geossistêmica. Para tanto, realizou - se um estudo comparativo com base em dois índices morfomérticos da rede de drenagem, Densidade de Drenagem (Dd) e Densidade Hidrográfica (Dh) para dois cenários: 1962, anterior à construção da usina e 2010, posterior. Cabe destacar que esses índices foram gerados tendo como foco os canais de primeira ordem, por meio... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo)
Abstract: The construction of large hydropower plants, which blocks the main channel of a river and creates an artificial lake of great proportions, promote significant changes in the dynamics of natural and social systems. From the viewpoint of natural processes, this kind of change results in an adjustment of the whole system connected to this channel and causes increases of the level of surface's erosion. In this sense, this research focused on evaluating the changes of the first-order channels in the drainage network, and on the intensification of the erosions processes of surface into the Ribeirão das Anhumas basin, located in Pontal do Paranapanema. The systemic analysis in geography, especially the prospect geo-systemic, was adopted as the research method. For both, we performed a comparative study based on two indexes morphometrics, namely Drainage Density (Dd) and Hydrographic Density (Dh) for two scenarios: 1962, prior to construction of the plant and for 2010, after of that. These rates were applied... (Complete abstract click electronic access below)
Mestre

Submitted by repositorio repositorio (repositorio@unifei.edu.br) on 2016-03-18T18:26:28Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_santiago_2014.pdf: 1972463 bytes, checksum: ab73cbd583f5ae7f6b6e9e5c245146a2 (MD5)
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No Brasil, os agentes que participam do mercado de energia elétrica devem apresentar total cobertura contratual de capacidade de geração, ou seja, somente a energia assegurada do gerador pode ser negociada. A energia assegurada é a quantidade de energia concedida a cada gerador para comprometê-la em contratos de venda assegurando um risco de déficit de energia de 5%. Este trabalho avalia a possibilidade de alavancagem financeira em termos de energia, permitindo a negociação de contratos que extrapolem a capacidade física mensurada pela energia assegurada. Simulações de risco curto prazo são utilizadas nos contratos de compra e venda de energia para avaliar o risco de déficit. O programa Newave utilizado pelo setor elétrico brasileiro utiliza como variável aleatória apenas a afluência para avaliar risco mas existem outras variáveis que deveriam ser consideradas também. Este trabalho inclui a demanda como resultado dos contratos de compra e venda. Desta forma, é possível conseguir uma maior flexibilidade e liquidez no mercado ampliando as possibilidades de negócios.

Orientador: Adriano Wagner Ballarin
Coorientador: Saulo Philipe Sebastião Guerra
Banca: José Otávio Brito
Banca: Eder Aparecido Garcia
Banca: Vlademir Eliodoro Costa
Banca: Hernando Alfonso Lara Palma
Resumo: O aproveitamento da madeira na forma de cavacos para geração de energia requer uma cadeia produtiva mais eficiente nas diversas etapas que a compõe: colheita, baldeio, cavaqueamento, transporte, estocagem e sistemas de conversão. A umidade da madeira é fundamental no planejamento das operações florestais desta cadeia, pois condiciona o volume a ser cavaqueado, o número de caminhões necessários para transporte da matéria-prima, o tempo de estocagem no campo, entre outros, o que impacta economicamente a cadeia. No Brasil, seus efeitos ainda não foram mensurados por completo e algumas dúvidas ainda persistem, como a escolha na configuração das operações florestais menos onerosas e a umidade final entregue na indústria. Considerando este gargalo na produção florestal brasileira, o trabalho teve como objetivo principal investigar a umidade da madeira e quantificação de seu efeito nos custos da cadeia de produção de cavacos de madeira de Eucalyptus para geração de energia. Para alcançar esse objetivo, foi analisado o comportamento da umidade nas pilhas estocadas em diferentes formas (toras e cavacos) e estações do ano (época seca e chuvosa). O efeito da umidade no volume de madeira colhido nas três cadeias de operações florestais propostas e os seus respectivos custos operacionais foram determinados para abastecimento de uma termelétrica de referência. Os resultados encontrados inviabilizam o armazenamento da madeira na forma de cavacos ao ar livr... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo)
Abstract: The use of the wood in the form of chips for energy generation requires a more efficient production supply chain in the several steps that compose it: harvesting, forwarding, storage, chipping, transport and conversion systems. The moisture content of the wood is fundamental to plan the forestry operations of the production supply chain. Since the former affects the harvesting season and the volume to be chipped, the number of trucks needed to transport the raw material and the time of storage in the field, the chain is economically affected as well. In Brazil, the moisture wood content effects have not been fully evaluated yet. The lack is because the use of wood for energy requires the transformation into woodchips and therefore some concerns rise up in the choice of the less expensive forest operation and the final wood moisture to be delivered to the industry. The main objective was to investigate the wood moisture content and quantifying its effect on the costs of Eucalyptus woodchip supply chains for power generation. The wood moisture content in piles stored in different forms (logs and chips) and seasons of the year (dry and rainy season) were analysed. The effect of moisture content on the volume of wood harvested in the three forestry supply chains proposed and their respective operating costs were determined to supply a biomass power plant. The preliminary results made it impossible to store the wood in the form of chips in outdoor conditions (final moisture content of 53.5%, wet basis), except when stored under cover (final moisture content of 34.3%, wet basis). On the other hand, after 160 days of storage in the autumn and winter, logwood piles reached an average moisture content of 31.1% (wet basis). There was an increase in the ash content of the biomass stored in the field as well in the net caloric value for all the diameter classes evaluated. The predicted moisture content models of ...
Doutor

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Arquitetura e Urbanismo, Florianópolis, 2014
Made available in DSpace on 2015-02-05T20:57:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 329338.pdf: 9395184 bytes, checksum: 25c9d4e661137a7d809fb58c71b17382 (MD5) Previous issue date: 2014
A água, recurso natural renovável, é fonte de produção de energia limpa através das usinas hidrelétricas. Com a criação do Programa de Aceleração do Crescimento, o Estado de Santa Catarina foi contemplado com a instalação da usina hidrelétrica Foz do Chapecó no rio Uruguai. Esta atingiu diretamente doze municípios entre os Estados de Santa Catarina e Rio Grande do Sul. Como atividade do planejamento regional e urbano, é fundamental mensurar os impactos físico-espaciais deste tipo de empreendimento, tornando-se assim um processo complexo pelo fato de envolver aspectos multidimensionais. Neste contexto, a pesquisa buscou analisar físico-espacialmente a área impactada pela Usina Hidrelétrica (UHE) Foz do Chapecó no município de Chapecó/SC utilizando os recursos da fotointerpretação e tendo em vista o planejamento regional e urbano. O recorte da área de pesquisa seguiu as delimitações políticas da área urbana do distrito de Goio-Ên. A fotointerpretação da série temporal de imagens aéreas e a espacialização das legislações político-administrativas através da vetorização manual resultaram em mapas temáticos para análise e discussão dos resultados que iniciaram com a caracterização físico-espacial ao longo das séries temporais na área urbana do distrito. Uma vez caracterizada a área, iniciou-se o processo de espacialização da legislação e avaliação crítica da evolução técnico-legal para o recorte da pesquisa. Por fim, monitorou-se físico-espacialmente a paisagem na área urbana do distrito de Goio-Ên a partir dos seus elementos componentes identificados na etapa de caracterização. Conclui-se que a caracterização físico-espacial ao longo da série temporal permitiu destacar quais as relações sociais e de poder e suas consequências na sociedade e que, quando atreladas à evolução técnico-legal, identificaram-se irregularidades de uso e ocupação do solo. O monitoramento físico-espacial da paisagem é importante para que os técnicos e gestores municipais identifiquem de forma quantitativa as propriedades atingidas pela UHE, subsidiando processos de elaboração, execução e fiscalização dos planos de ação para o desenvolvimento territorial.

Abstract: The water, renewable natural resource, is a source of clean energy production through hydroelectric power station. With the creation of the Program of Accelerated Growth, the State of Santa Catarina was awarded the installation of the Foz do Chapecó hydroelectric power station in Uruguay River. So, struck twelve municipalities directly between the States of Santa Catarina and Rio Grande do Sul. As the regional and urban planning activity, is fundamental to measure the physical-spatial impacts of this type of development, this is a complex process because it involves aspects multidimensional. In this context, the research analyze physicochemical spatially area impacted by the Foz do Chapecó hydroelectric power station in Chapecó/SC using there sources of photointerpretation and in view of the regional and urban planning. The clipping area of research followed the political boundaries of the urban area of the district Goio-Ên. The photointerpretation of the time series of aerial images and spatialization of political-administrative laws through manual vectorization resulted in thematic maps for analysis and discussion of results was started with the physical-spatial characterization of the time series the urban area of the district. Once characterized the area, began the process of spatialization of legislation and review of technical-legal to developments clipping research. Finally, presents physical-spatial landscape in urban district Goio-Ênfrom its component elements identified in the characterization step. Concluded that the physical-spatial characterization along the time series which has highlighted the social and power relations and their consequences in society and that, when linked to technical-legal developments, identified irregularities of use and occupation of land. The physical-spatial monitoring of the landscape is important for technicians and municipal managers identify quantitatively the properties affected by hydroelectric power station, supporting processes of development, implementation and monitoring of action plans for territorial development.

Submitted by (lucia.rodrigues@ufrpe.br) on 2016-10-14T14:16:30Z No. of bitstreams: 1 Yoly Souza Ramos.pdf: 1428384 bytes, checksum: fe0da4f347d2201546757047f37e4381 (MD5)
Made available in DSpace on 2016-10-14T14:16:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Yoly Souza Ramos.pdf: 1428384 bytes, checksum: fe0da4f347d2201546757047f37e4381 (MD5) Previous issue date: 2009-05-14
Naturally occurring erosion or in association with anthrop action (mainly) is a serious environmental problem, particularly in reservoir, because environmental degradation generate by erosive process is a risk for water availability, electric power generation, water supply and navigation. The present study aimed to characterize and correlate physical and chemical attributes of soils in different stages of laminar erosion at sites around Luiz Gonzaga hydroelectric power station, in Pernambuco State, and evaluate relationships between nematode communities and physic-chemical soil attributes. In general, the sites were constituted by sandy soils. Sites with erosive process in initial stage presented deeper A and C horizons, lower soil acidity and the highest number of correlations between physical and chemical variables, pointing out the amount of C correlation with both Ca and Mg, and the H correlation with both C and organic matter. In contrast, a low number of correlations occurred in sites inintermediate erosive process, pointing out the loan and Al correlation. Sites in severe process presented high amount of Na, mainly in the Luvissolo Crômico Órtico soil, high amount of organic matter and high number of correlations, pointing out the correlation of Na and H with C, N, and organic matter amounts. Sites in initial erosive processes showed higher density of bacteria feeding nematodes (Rhabditidae e Cephalobidae) with relative abundance of 36.83%, especially Cephalobidae (26.82%). The omnivores, particularly Dorilaymidae, were more abundant in intermediary and severe process, 39.87% and 48.17%, respectively. In areas with intermediary processes there were weak correlations between nematodes and soil attributes. In contrast, sites in initial and severe process showed stronger correlations, pointing out natural argyle with Helicotylenchusdensity in initial process, and aluminum saturation with Mononchidae, Aphelenchidae and Trichodorus density in severe process.
A erosão natural ou associada à ação antrópica é um grave problema ambiental. No caso específico dos reservatórios, a degradação ambiental gerada pelo processo erosivo coloca em risco a disponibilidade e o fornecimento de água, a geração de energia elétrica, o abastecimento e a navegação. O presente estudo objetivou caracterizar e correlacionar os atributos físicos e químicos de solos com diferentes estágios de erosão laminar em áreas próximas as bordas do reservatório da Usina Hidrelétrica Luiz Gonzaga, no Estado de Pernambuco, e analisar relações entre a diversidade trófica de nematóides e os atributos físico-químicos de solos. De maneira geral, os solos apresentaram textura arenosa. As áreas com processos erosivos em estágio inicial apresentaram horizontes A e C mais profundos, menor acidez do solo e alto número de correlações entre as variáveis físicas e químicas avaliadas, destacando-se a relação dos teores de argila com Ca e com Mg e dos teores de H com C e com matéria orgânica. Aocontrário, as áreas com processo de erosão em estágio intermediário apresentaram baixo número de correlações, destacando-se a correlação de argila com Al. As áreas com processo de erosão em estágio severo apresentaram alto teor de Na, particularmente no Luvissolo Crômico Órtico, alto teor de matéria orgânica e altos coeficientes de correlação de Na e de H com os teores de C, N e matéria orgânica. Nas áreas com processos em estágio inicial os nematóides bacteriófagos (Rhabditidae e Cephalobidae) foram mais abundantes, com dominância de 36,83%, destacando-se os Cephalobidae (26,82%). Os onivoros, em particular os Dorilaymidae, foram mais abundantes em processos intermediário e severo de erosão, com dominância de 39,87% e 48,17%, respectivamente. Nas áreas em processo intermediário ocorreu fraco grau de correlaçãoentre a nematofauna e as variáveis físico-químicas do solo. Ao contrário, nas áreas em processo inicial e severo as correlações foram mais consistentes, destacando-se a de argila natural com Helicotylenchus e a saturação por alumínio com Mononchidae, Aphelenchidae e Trichodorus, respectivamente.

Submitted by repositorio repositorio (repositorio@unifei.edu.br) on 2018-03-12T15:39:46Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_vasconcelos_2018.pdf: 7124755 bytes, checksum: d41b57eec03c563eee679f30c15e6c85 (MD5)
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As usinas hidrelétricas de pequeno porte compõem uma parcela de grande importância na matriz elétrica brasileira, contudo a sua expansão está condicionada a avanços regulatórios principalmente no que se refere a garantia física daquelas despachadas de forma não centralizada pelo Operador Nacional do Sistema, já que o déficit de atendimento dos seus contratos de venda de energia causou um desequilíbrio no Mecanismo de Realocação de Energia. Sendo assim, propõem-se analisar a atual metodologia de cálculo da garantia física dessas usinas e propor medidas que a alterem e complementem através do aproveitamento da vazão remanescente e geração híbrida por fonte eólica e solar. Pra isto, levantou-se para um grupo de 24 usinas, que por algum motivo não geraram o condizente com suas garantias físicas, os dados históricos de vazão e demais características técnicas que permitiriam simular diversas metodologias de cálculo da garantia física, bem como estudar a possibilidade de aproveitamento da vazão remanescente, eólica e solar fotovoltaico por painéis flutuantes para acrescentar a garantia física de usinas hidrelétricas de pequeno porte já existentes. Para a revisão no cálculo, foram propostas seis novos métodos, considerou-se como o mais adequado aquele que mais se aproximou em média da energia gerada pelas usinas. Já o aproveitamento da vazão remanescente e complementação híbrida por fonte solar e eólica foram analisados com auxílio do software Homer Legacy , capaz de levantar a energia gerada e realizar a análise de viabilidade econômica de várias configurações de arranjo híbrido. Os resultados demonstraram que para se atingir uma maior confiabilidade o cálculo da garantia física deve-se adotar série de vazões diárias, que permitirão considerar o engolimento mínimo da turbina e o rendimento do grupo gerador em função da variação da vazão. O aproveitamento da vazão remanescente se mostrou extremamente viável ao utilizar parte das instalações físicas já existentes e adotar, quando possível, grupos geradores de baixo custo compostos por Bombas Funcionando como Turbina. Já o complemento híbrido acrescentaria ao sistema 113,82 MWmédios, valor este equivalente a 60% da atual garantia física das usinas da amostra, contudo, para se tornar viável dentro de um preço de venda de energia compatível com o arranjo híbrido de R$ 0,23 por kWh, o custo por kW instalado deve ser de no máximo R$ 4.650,00 para a geração eólica e R$ 3.350,00 para a geração fotovoltaica. Ao final, conclui-se que essas medidas promovem uma maior segurança de atendimento a

O baixo consumo de agregados de Resíduos de Construção e Demolição (RCD) deve-se, atualmente, à sua variabilidade natural e à falta de controle de sua qualidade, que limitam sua utilização em aplicações de maiores demandas, tais como concretos. Uma maneira usual de controle de agregados para concretos se dá por meio da determinação de sua porosidade, expressa pelas propriedades físicas de massa específica e absorção. O método utilizado para medir estas propriedades é a NM 53, norma derivada da ASTM C127. Porém, foi originalmente concebida para caracterizar agregados naturais, não sendo adequada sobre agregados de RCD reciclados. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho é estabelecer um método rápido e preciso para controle de qualidade e triagem de agregados reciclados em usinas de reciclagem, o que poderia ampliar as possibilidades de campos para sua utilização. Para isso, foram estudados comparativamente três métodos distintos - NM 53, massa submersa no tempo e secagem - para determinação das propriedades físicas absorção e massa específica aparente (MEA) dos agregados reciclados. Os planejamentos experimentais basearamse em modelos estatísticos do tipo fatorial completo, que permitem melhorias do processo selecionado, de acordo com necessidades estabelecidas, através de análises de variáveis de possível significância às respostas. A adequação da NM 53 para utilização sobre agregados reciclados depende de: 1) aumento da saturação dos poros das amostras; 2) diminuição da perda de massa durante os ensaios; e 3) aumento da rapidez das determinações. Após a execução dos planejamentos experimentais, pôde-se propor um novo método para determinação da absorção e MEA de agregados graúdos de RCD reciclados. Tal método aumentou estatisticamente os valores de absorção medidos (aumento da saturação de poros), diminuiu a perda de massa das amostras durante a execução dos ensaios e ainda reduziu o tempo de caracterização de 48 horas (mínimo dispensado pela NM 53) para aproximadamente 4 horas. O método utiliza equipamentos simples e de baixo custo, possuindo potencial real para ser implantado para controle de qualidade de agregados de RCD reciclados em usinas de reciclagem.
The low consumption of Construction and Demolition Waste (CDW) recycled aggregates happens, nowadays, because its natural variability and quality control absence that limit its use in applications with larger demands, such as concretes. One way of concrete aggregates control is done by determining its porosity, express by physical properties absorption and relative density. The method that measures its properties is the NM 53, standard derived from ASTM C127. But this standard was conceived to characterize natural aggregates, and is not appropriate on CDW recycled aggregates. In this way, the purpose of this work is to establish a quick and accurate method for quality control and selection of recycled aggregates in recycling plants, which could increase the possibilities of fields for its use. Thus, this work comparatively studied three distinct methods - NM 53, submerged mass in time and drying - for determining physical properties absorption and relative density of recycled aggregates. The experimental plannings were based on statistical models type Design of Experiments (DOE) that allow improvement on a selected process, in accordance with established needs, through analysis of possible significant variables for results. The adaption of NM 53 to recycled aggregates characterization depends on: 1) increase of sample pores saturation; 2) decrease of mass loss during the tests; and 3) increase of determination speed. After execution of experimental plannings, a new method for determining CDW coarse recycled aggregates physical properties could be proposed. This method statistically increased the measured absorption values (pores saturation increase), decreased mass loss during tests executions and reduced the characterization time from 48 hours (minimum used by NM 53) to approximately 4 hours. The method uses simple and low costs equipment, having real potential to be implemented for quality control of CDW recycled aggregates on recycling plants.

Submitted by Hellen Luz (hellencrisluz@gmail.com) on 2017-08-01T18:30:58Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_AplicacaoSensoresVirtuais.pdf: 4042744 bytes, checksum: edd1414c4204e0f4fec8cbac95970670 (MD5)
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CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Esta pesquisa apresenta a utilização de sensores virtuais na estimação da concentração dos parâmetros físico-químicos e metais no monitoramento da qualidade da água de reservatórios da Amazônia, por meio de redes neurais artificiais (RNA’s) e imagens de sensoriamento remoto. A análise fatorial das variáveis consideradas no estudo, confirmou o relacionamento da primeira faixa de profundidade do disco de Secchi, Ferro Total, PO4, P Total, TSS e Turbidez em um único fator, pois estes apresentam grande refletância e boa absorção de energia pelos sensores dos satélites. Estes elementos foram estimados por RNA’s, produzindo resultados bem próximos dos valores observados. Os testes de validação também confirmaram a boa aproximação para a primeira faixa de profundidade do disco de Secchi, Fe Total, STS e Turbidez do reservatório de água. No caso específico dos parâmetros PO4 e P Total, além do problema do pouco número de estações de coleta de dados disponíveis e a variabilidade inerente ao ciclo hidrológico da região, constatou-se, por meio da interpretação das imagens, falta de similaridades entre os dados utilizados no treinamento e na validação da RNA. De modo geral, o estudo demonstrou a eficácia da aplicação de sensores virtuais e imagens de satélite no monitoramento da qualidade da água de reservatórios na Amazônia, proporcionando uma alternativa com bom índice de precisão e menos dispendiosa de recursos no processo de monitoramento desse recurso.
This research introduces the use of virtual sensors to estimate the concentration of physico-chemical parameters and metals in monitoring water quality of reservoirs Amazon through artificial neural networks (ANN) and images of remote sensing. A factor analysis of the variables considered in the study confirmed the relationship of the first factor with Secchi disk, Total Iron, PO4, Total P, TSS and Turbidity on a single factor, as these have a high reflectance and good energy absorption by satellite sensors. These elements were determined by ANN's, producing satisfactory results approach 100% between observed and estimated. The tests resulted in a good approximation, the first band Secchi disk depth, total Fe, STS, and turbidity of the water reservoir. In the specific case of the parameters PO4 and Total P, besides the problem of the small number of sampling stations available data and the variability inherent in the hydrological cycle of the region, it was found, through the interpretation of images, lack of similarities between the data used in training and validation of RNA. Overall, the study demonstrated the effectiveness of the application of virtual sensors in monitoring water quality of reservoirs in the Amazon by satellite imagery, providing a precise and less expensive alternative resources in the process of environmental monitoring.

Synthesis - The production of an accurate analysis is one important goal of modern NWP centers, where sophisticated data assimilation techniques (such as variational methods) have been implemented. However, this task is not straightforward, since the real state of the atmosphere is never exactly known. One of the main difficulties in data assimilation is caused by the fact that the degrees of freedom of the modern NWP models (~107) are larger than the number of independent available observations (~105). Moreover, the distribution of the observation network is not uniform in space and in time. For these reasons, it is not enough to perform a spatial interpolation of observations into a regular grid. A prior information is needed in order to solve the undetermined analysis problem. In other words, it is necessary to have a first guess about the atmospheric state at all grid points. In modern data assimilation schemes, this first guess (or background) is provided by a short range forecast (from a previous analysis cycle). Hence, the analysis field results from a combination of observations and a background field. The relative weights given to observations and to the background depend on specified ob-servation and background error covariance matrices (which are usually noted R and B, respec-tively). More precisely, the filtering and interpolation of the observations are mostly determined by the expected magnitudes of the errors at each location (variances) and by the expected cor-relations between the errors at different locations. The variances are the diagonal terms of the covariance matrices and the correlations correspond to the off-diagonal terms. Therefore, the quality of the analysis strongly depends on the accuracy of the observation and background error covariance, estimates. The B matrix is also important because, it contains the balance relationships between mass and wind fields (e.g., geostrophy in the mid-latitudes): this allows the mass analysis to be influenced by wind observations, and vice-versa. The main goal of the present work is to study and improve the estimate of the background error covariance matrix. In order to achieve this, an ensemble approach has been applied to the Arpège global model in its non stretched version (i.e., with a uniform resolution on the globe). This technique is based on an ensemble of independent perturbed analysis experiments, and it was first proposed by Houtekamer et aL (1996). In the ensemble approach, for each experiment (member) and for each analysis cycle, all observations are perturbed by adding independent random numbers (which have a Gaussian distribution with mean zero and variance equal to the prescribed variance of the observation error). Some background perturbations can be also constructed, and these two perturbations (of the observations and of the background) will create a perturbed analysis for each member. From each perturbed analysis, a 6h integration of the numerical model is performed. In this way, an ensemble of perturbed analyses will evolve into an ensemble of perturbed backgrounds. For each ensemble member, it is possible to use either the same forecast model or different models. Moreover, the ensemble experiments can be carried out for several consecutive cycles, for instance during a one or two month period. It is assumed that the differences between the perturbed background fields of the different members represent the background errors. Thus, the background error covariances are estimated from these background differences. In the same way, it is possible to estimate the analysis error covariances from the ensemble analysis differences. In the first stage of the work, the ensemble method has been implemented using a perfect-model framework. The resulting covariance estimates have been compared with those that were previously operational in the Arpège 4D-Var, by performing both diagnostic and impact studies (Belo Pereira and Berre, 2006). Synthèse - La production d'une analyse précise, est un objectif importam des centres modernes de prévision numérique du temps, oú des techniques sophistiquées d'assimilation de données (telles que les méthodes variationnelles) ont été implémentées. Cependant, cette, tâche n'est pas triviale, parce que Pétat réel de l'atmosphère n'est jamais connu de façon exacte. L'une des difficultés principales en assimilation de données est liée au fait que les degrés de liberté des modèles modernes de prévision numérique (~107) sont plus nombreux que le, nombre d'observations indépendantes disponibles (~105). De plus, la distribution du réseau d'observatiou n'est par uniforme dans l’espace et dans le temps. Pour ces raisons, il n'est pas suffisant de réaliser une interpolation spatiale des observations sur une grille régulière. Une information préalable est requise, afin de résoudre le problème sous-déterminé qu'est Panalyse. En d'autres termes, il est nécessaire de disposer d'une ébauche relative à l’état atmosphérique sur tous les points de grille. Dans les schémas modernes d'assimilation de données, cette ébauche est fournie par une prévision à courte échéance (d'un cycle, d'analyse précédent). En conséquence, l'analyse résulte d'une combinaison des observations et d'une ébauche. Les poids relatifs donnés aux observations et à l’ébauche dépendent des matrices, spécifiées de covariance, des erreurs d'observation et de 1'ébauche (qui sont, habituellement notées R et B, respectivement). Plus précisément, le filtrage et l’interpolation des observations sont principalement déterminés par les amplitudes attendues des erreurs en cheque point (variances) et par les corrélations attendues entre les erreurs en des points distincts. Les variances sont les termes diagonaux des matrices de covariance, et les corrélations correspondem aux termes, non diagonaux. En conséquence, la qualité de l'analyse dépend fortement de la précision des estimations des covariances d'erreur des observations et de 1'ébauche. La matrice B est également importante parce qu'elle contient les relations d'équilibre entre les chames de masse et de vent (par exemple, le géostrophisme aux moyennes latitudes): cela permet à l'analyse du, chame de masse d'être influencée par les observations de vent, et, vice-versa. Le but principal du travail présent est d'étudier et d'améliorer l’estimation de la matrice, de covariance d'erreur d'ébauche. A cette fin, une méthode d'ensemble a été appliquée au modèle global Arpège dans sa version non étime (c'est-à-dire avec une résolution uniforme sur le globe). Cette technique est basée sur un ensemble d'expériences d'analyses perturbées de façon indépendante. Elle a été proposée initialement par Houtekamer et al (1996). Dans la méthode ensembliste, pour cheque expórience, (membre) et pour chague cycle d'analyse, toutes les observations sont perturbées en ajoutant des nombres aléatoires indépendante (qui suivent une distribution gaussienne de moyenne nulle, et dont la variance, est égale à la variante spécifiée de l’erreur d'observation). Des perturbations de 1'ébauche peuvent aussi être construites, et ces deux perturbations (des observations et de 1'ébauche) vont créer une analyse perturbée pour cheque membre. A partir de cheque analyse perturbée, une intégration sur 6h du modèle numérique est réalisée. De cette façon, un ensemble d'analyses perturbées va évoluer en un ensemble d'ébauches perturbées. Pour cheque membre de l’ensemble, il est possible d'utiliser soit le même modèle de prévision ou différents modèles. De plus, les expériences ensemblistes peuvent être menées sur plusieurs cycles consécutifs, par exemple duram une période d'un ou deux mois. Les différences entre les chames perturbes d'ébauche des différents membres sont supposées représenter les erreurs de prévision. Ainsi, les covariances d'erreur d'ébauche sont, estimées à partir des différences d'ébauche. De la méme façon, il est possible, d'estimer les covariances d'erreur d'analyse à partir des différences d'analyse de l’ensemble. / Resumo longo - Um dos objectivos dos maiores Serviços Meteorológicos é produzir uma análise de boa qual-idade. Para este fim são utilizadas técnicas sofisticadas de assimilação de dados, como, por exemplo, métodos variacionais. Uma das principais dificuldades na assimilação de dados deve-se ao facto do número de graus de liberdade dos modelos de Previsão Numérica do Tempo (PNT) (~107) ser superior ao número de observações independentes disponíveis (~105). Além disso, as observações sobre o Globo não se encontram distribuídas uniformemente no espaço e no tempo. Por estas razões, não é suficiente interpolar espacialmente as observações para a malha regular dos modelos. É necessário ter uma estimativa inicial do estado da atmosfera, de modo a resolver um problema indeterminado. Nas técnicas modernas de assimilação de dados, esta estimativa inicial, conhecida como estimativa a priori e como background na literatura anglo-saxónica, é fornecida por uma previsão a curto prazo (geralmente 6 horas). No presente documento esta previsão é designada simplesmente por previsão curta. Assim, o campo da análise resulta da combinação das observações e da previsão curta. A ponderação atribuída às observações e à previsão curta depende das estatísticas (ma-trizes de autocovariância, também designadas de covariância) dos erros destas duas fontes de informação. Por outras palavras, a forma como a informação proveniente das observações é utilizada para modificar o campo da estimativa a priori nos pontos da malha do modelo depende das variâncias e das correlações entre os erros da previsão curta em diferentes pontos. As variâncias reflectem a magnitude dos erros e correspondem aos termos diagonais das matrizes de covariância. Os termos não diagonais das matrizes de covariância contêm as correlações. Contudo, como o estado real da atmosfera nunca é conhecido exactamente, as matrizes de covariância não podem ser exactamente conhecidas, podem apenas ser estimadas. A matriz de covariância dos erros da estimativa a priori, conhecida como matriz B, é também importante porque contém informação sobre as relações entre os campos do vento e da massa (por exemplo, o equilíbrio quasi-geostrófico nas latitudes médias). Estas relações permitem que a informação proveniente das observações de uma variável possa ser utilizada por outra variável. Pelas razões mencionadas a qualidade da análise depende fortemente da exactidão das estimativas da matriz B. O método de NMC é uma das técnicas utilizadas para estimar as estatísticas dos erros da previsão curta no contexto da previsão numérica. Este método aceita a hipótese que os erros da previsão curta podem ser estimados pelas diferenças entre previsões do mesmo modelo com alcances diferentes (por exemplo 12 e 36 horas), mas válidas no mesmo instante. Esta técnica é conhecida como método de NMC, porque foi implementada pela primeira vez no Centro Meteorológico Nacional dos Estados Unidos (actualmente chamado Centro Nacional para a Previsão Ambiental) (Parrish e Derber 1992). O método de NMC tem a vantagem de ser muito fácil de aplicar. Provavelmente, este facto explica, em parte, a sua utilização em regime operacional, desde 1992. No entanto, es-tudos precedentes (Bouttier (1994) e McNally (2000)) sugerem que o método de NMC tende a subestimara variância, (magnitude) dos erros de análise nas regiões com poucas observações e a sobrestima-la nas regiões onde a densidade de observações é elevada e a sua qualidade é boa. Por este motivo, na assimilas cão do modelo Arpège, as estimativas provenientes do método de NMC nunca foram utilizadas para descrever as variações geográficas dos erros da previsão curta. Este método é utilizado apenas para fornecera média global das covariâncias (em cada nível do modelo).

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:35:08Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-04-10Bitstream added on 2014-06-13T20:46:06Z : No. of bitstreams: 1 sequinel_r_dr_araiq.pdf: 1034994 bytes, checksum: 847488302a85eccd70a146df5b912453 (MD5)
A glicerina bruta emergente da cadeia de produção de biodiesel contém alguns produtos intermediários da reação, resíduos de catalisador, água, metanol e vem se tornando o novo desafio do Programa Nacional de Produção e Uso do Biodiesel – PNPB. Neste trabalho foi realizada a caracterização completa de amostras de glicerina bruta, glicerina loira e glicerina bidestilada. Os parâmetros analisados foram aspecto, pH, teor de água, teor de metanol, teor de matéria orgânica não glicerol (MONG), teor de glicerol, além da realização de ensaio qualitativo para presença de elementos metálicos e não metálicos. De acordo com os resultados obtidos, as características físico químicas variaram muito de uma amostra para outra. Esta diferença foi principalmente observada em decorrência de processos de transesterificação problemáticos ou mesmo devido aos tratamentos de purificação a que são submetidas as amostras de glicerina. Enquanto uma amostra de glicerina loira contém em torno de 80% de glicerol, em uma amostra de glicerina bruta este valor pode ficar abaixo de 50%. Os resultados mostraram também ser possível a obtenção de glicerol com alto grau de pureza, acima de 97%, a partir de amostras de glicerina bruta. O grau de purificação vai depender da aplicação a que estas se destinam, entretanto, a utilização de processos de tratamento incompletos ou inadequados compromete a qualidade do produto. Deste modo, a determinação de todos os parâmetros citados neste trabalho é de suma importância para fornecer dados que possam ser úteis no estabelecimento de padrões de qualidade para a glicerina. No que diz respeito ao teor de metanol, como não foi encontrado um método oficial na literatura, foi validado um novo procedimento analítico para determinação deste parâmetro, utilizando a técnica de CG-HS. As condições cromatográficas utilizadas foram injetor...
The crude glycerin emerging from the biodiesel production process contains some intermediate products from reaction, residue of catalyst, moisture, methanol and for this reason is becoming the new challenge of the National Program of Production and Use of Biodiesel – PNPB. In this thesis it was performed a complete characterization of crude glycerin samples, blond glycerin samples and bi-distilled glycerin samples. All parameters analyzed were aspect, pH, water content, methanol content, material organic non-glycerol, glycerol content, as well as the qualitative determination of some metallic and non-metallic elements that may be present. According to the results obtained there was a great variation among the physic-chemical characteristics from the samples. This difference was mostly due to problematic transesterification process or due to some purification treatment which glycerin samples were submitted. While the glycerol content is around to 80% for a blond glycerin sample, this value may be bellow to 50% for crude glycerin samples. The results also showed it is possible to obtain glycerol of high purity grade, above to 97%, from crude glycerin samples. The desired purity grade depends on the future destination of the glycerin, however, the application of incomplete or inadequate treatment may compromise the quality of the product. Therefore, the determination of all physic-chemical parameters listed in this document becomes an important step to provide enough information to establish a quality standard for glycerin. Regarding the methanol content, since it was not found in literature an official method, it was developed and validated a new test procedure for this determination using GC-HS. The chromatographic conditions were PTV and FID temperatures at 300 °C. The oven temperature program was an initial hold at 50 °C for 3 min, followed... (Complete abstract click electronic access below)

Orientador: José Eduardo de Oliveira
Coorientador: Leonardo Pezza
Banca: Sandra Imaculada Mantiguer
Banca: José Fernando Machado Menten
Banca: Fabio da Silva Vinhado
Banca: Paulo Roberto de Oliveira
Resumo: A glicerina bruta emergente da cadeia de produção de biodiesel contém alguns produtos intermediários da reação, resíduos de catalisador, água, metanol e vem se tornando o novo desafio do Programa Nacional de Produção e Uso do Biodiesel - PNPB. Neste trabalho foi realizada a caracterização completa de amostras de glicerina bruta, glicerina loira e glicerina bidestilada. Os parâmetros analisados foram aspecto, pH, teor de água, teor de metanol, teor de matéria orgânica não glicerol (MONG), teor de glicerol, além da realização de ensaio qualitativo para presença de elementos metálicos e não metálicos. De acordo com os resultados obtidos, as características físico químicas variaram muito de uma amostra para outra. Esta diferença foi principalmente observada em decorrência de processos de transesterificação problemáticos ou mesmo devido aos tratamentos de purificação a que são submetidas as amostras de glicerina. Enquanto uma amostra de glicerina loira contém em torno de 80% de glicerol, em uma amostra de glicerina bruta este valor pode ficar abaixo de 50%. Os resultados mostraram também ser possível a obtenção de glicerol com alto grau de pureza, acima de 97%, a partir de amostras de glicerina bruta. O grau de purificação vai depender da aplicação a que estas se destinam, entretanto, a utilização de processos de tratamento incompletos ou inadequados compromete a qualidade do produto. Deste modo, a determinação de todos os parâmetros citados neste trabalho é de suma importância para fornecer dados que possam ser úteis no estabelecimento de padrões de qualidade para a glicerina. No que diz respeito ao teor de metanol, como não foi encontrado um método oficial na literatura, foi validado um novo procedimento analítico para determinação deste parâmetro, utilizando a técnica de CG-HS. As condições cromatográficas utilizadas foram injetor... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo)
Abstract: The crude glycerin emerging from the biodiesel production process contains some intermediate products from reaction, residue of catalyst, moisture, methanol and for this reason is becoming the new challenge of the National Program of Production and Use of Biodiesel - PNPB. In this thesis it was performed a complete characterization of crude glycerin samples, blond glycerin samples and bi-distilled glycerin samples. All parameters analyzed were aspect, pH, water content, methanol content, material organic non-glycerol, glycerol content, as well as the qualitative determination of some metallic and non-metallic elements that may be present. According to the results obtained there was a great variation among the physic-chemical characteristics from the samples. This difference was mostly due to problematic transesterification process or due to some purification treatment which glycerin samples were submitted. While the glycerol content is around to 80% for a blond glycerin sample, this value may be bellow to 50% for crude glycerin samples. The results also showed it is possible to obtain glycerol of high purity grade, above to 97%, from crude glycerin samples. The desired purity grade depends on the future destination of the glycerin, however, the application of incomplete or inadequate treatment may compromise the quality of the product. Therefore, the determination of all physic-chemical parameters listed in this document becomes an important step to provide enough information to establish a quality standard for glycerin. Regarding the methanol content, since it was not found in literature an official method, it was developed and validated a new test procedure for this determination using GC-HS. The chromatographic conditions were PTV and FID temperatures at 300 °C. The oven temperature program was an initial hold at 50 °C for 3 min, followed... (Complete abstract click electronic access below)
Doutor

Estudos geoambientais se propõem a avaliar e planejar o uso do solo tomando como base os principais atributos do meio físico. O objetivo principal desse trabalho é apresentar e aplicar uma proposta metodológica, considerando os procedimentos e os produtos da cartografia geotécnica desenvolvida para as condições brasileiras, que vise o planejamento territorial. A proposta foi aplicada na região de influência do reservatório da Usina Hidroelétrica de Caconde (SP). Foram avaliadas características geomorfológicas, geológicas, de solos (comportamento geotécnico) e aptidão agrícola. A carta de zoneamento geoambiental foi produzida por meio de trabalhos de geoprocessamento e análise de agrupamentos dos diversos planos de informações produzidos. Os resultados mostraram que a proposta funcionou adequadamente considerando os atributos do meio físico selecionados. Todos os produtos cartográficos gerados na pesquisa, encontram-se inseridos nos sistemas de informações geográficas Idrisi 32 e ArcView GIS 3.1, no qual este último associa aos mapas e cartas confeccionados um banco de dados geoambiental de modo a possibilitar que as informações possam ser acrescidas, inseridas, recuperadas, atualizadas ou simplesmente removidas desde que se queira ou se faça necessário.
Geonvironmental studies are important to promote environment management. The main objective of this work is to present and to apply a methodological proposal based in both procedures and products of the Engineering Geological Mapping that should aid the territorial planning. The proposal has been applied in the region of influence of the Caconde\'s Hydroelectric Reservoir (SP). Geological and geomorpholocial information were evaluated and the characteristics of unconsolidated materials and agricultural potential have been determined. Geoenvironmental zoning map was produced by using geoprocessing and cluster analysis techniques of several produced information plans. The proposal operate adequately environment attributes selected and realize appropriately the results. All cartographic products generated in this work were handled in the geographical information system Idrisi 32 and ArcView 3,1. Geoenvironmental database has been associated with produced maps in ArcView Gis.

Orientador: Flávio Henrique Baggio Aguiar
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Odontologia de Piracicaba
Made available in DSpace on 2018-08-27T02:52:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Theobaldo_JessicaDias_M.pdf: 1963787 bytes, checksum: cb1d935e6d8c39551ed0eb14ebf3065f (MD5) Previous issue date: 2015
Resumo: Este estudo avaliou o efeito da fumaça do cigarro nas propriedades físico-químicas da estrutura dental e na resistência de união à resina composta utilizando diferentes sistemas adesivos, em dois estudos. O objetivo do Estudo 1 foi avaliar a influência da exposição à fumaça (20 cigarros/dia, durante 5 dias) e da ciclagem de pH (8 dias) na composição química e na dureza superficial e sub-superficial do esmalte dental. Foram utilizados 40 fragmentos dentais bovinos (esmalte e dentina), divididos em 4 grupos (n=10): Controle¿ sem nenhum tratamento; CS- exposição à fumaça de cigarro; PC- ciclagem de pH; e CS-PC¿ exposição à fumaça e ciclagem de pH. Após os tratamentos, as amostras foram submetidas à análise de Microfluorescência por Rx, Fluorescência por Rx e análise de microdureza superficial e sub-superficial. Os dados foram submetidos à análise estatística ANOVA e teste de Tukey, além do Teste de Fisher para análise de Microfluorescência por Rx (?<0,05). Na microfluorescência, observou-se uma maior quantidade dos elementos Cádmio e Níquel, e traços de Chumbo e Arsênio para CS e CS-PC. A microdureza superficial e sub-superficial de esmalte foi maior para o grupo CS diferindo estatisticamente do grupo controle. Para os grupos submetidos à ciclagem de pH, houve menor microdureza, sem diferença entre amostras expostas ou não à fumaça de cigarro, e estas diferiram dos grupos Controle e CS. No Estudo 2, analisou-se resistência adesiva de restaurações realizadas com diferentes sistemas adesivos, através do teste de microcisalhamento em esmalte e dentina, sendo o esmalte submetido ou não à exposição à fumaça de cigarro. Utilizou-se 80 fragmentos dentais bovinos, divididos em 8 grupos (n=10), de acordo com o tipo de adesivo [SBMP- Scotchbond¿ Multi-uso (3M ESPE), SB- Single Bond 2 (3M ESPE); CSEB- Clearfil SE Bond (Kuraray) e SBU- Single Bond Universal (3M ESPE)] e a exposição à fumaça (sem exposição; exposição), previamente à realização da restauração com resina [Filtek Z350XT flow (3M ESPE)]. Após o microcisalhamento em esmalte, o mesmo foi desgastado até exposição da dentina, e o procedimento restaurador foi repetido. Para esmalte, não houve diferença em relação à exposição ou não à fumaça de cigarro (p=0,1397), somente entre os sistemas adesivos (p<0,001). CSEB e SBU apresentaram os maiores valores de resistência de união, mas ambos diferiram do SB, que apresentou os menores valores. SBMP apresentou valores intermediários. Para dentina, os grupos submetidos à fumaça de cigarro obtiveram valores de resistência de união menores que os não expostos (p<0,001). Para os grupos não expostos à fumaça de cigarro, CSEB apresentou os maiores valores diferindo do SBMP. SB e SBU apresentaram valores intermediários. Para os grupos expostos à fumaça de cigarro, SBU apresentou os maiores valores diferindo de SB e CSEB. SBMP apresentou valores intermediários. Conclui-se que a exposição à fumaça de cigarro permitiu a incorporação de metais pesados na estrutura dental, aumentou a microdureza do esmalte sem promover efeito no processo de desenvolvimento da cárie in vitro, e a fumaça de cigarro diminui a resistência de união adesiva para alguns sistemas adesivos em dentina, mas não em esmalte
Abstract: This study evaluated the effect of cigarette smoke on physico-chemical properties of enamel and dentin and bond strength to resin composite using different adhesive systems. For this, it was divided into two studies. Study 1 evaluated the influence of exposure to smoke (20 cigarettes per day for 5 days) and pH cycling (8 day cycle) in the chemical composition and surface and cross-sectional microhardness of dental substrate. 40 bovine dental fragments (enamel and dentin) were allocated into 4 groups (n=10): Control- without any treatment, CS- exposure to cigarette smoke, PC- pH cycling and CS-PC- exposure to smoke and pH cycling. After that, samples are subjected to X¿Ray Microfluorescence, X¿Ray Fluorescence and surface and cross-sectional microhardness. It was possible to observe a high amount of Cd and Pb and a low amount of Ni and As in dental structure. The enamel surface and cross-section microhardness means of CS was statistically higher than the control group. The samples exposed to pH cycling (PC and CS-PC) showed lower surface microhardness means than the groups not exposed to the cycling (CS and Control), did not differ them. Study 2 evaluated the bond strength of composite resin restorations in teeth submitted or not to exposure to cigarette smoke. The bond strength was be evaluated in both enamel and dentin tissue. A total of 80 bovine dental fragments will be used. The fragments are divided into 8 groups (n=10), according to the type of adhesive (Scotchbond ¿ Multi-Purpose - 3M ESPE; Single Bond 2 - 3M ESPE; Clearfil SE Bond ¿ Kuraray; Single Bond Universal - 3M ESPE) and exposure to smoke (no exposure; exposure for 5 days, using 1 pack per day) previously to restoration with composite resin [Filtek Z250 (3M ESPE)]. After microshear enamel, it has been worn to exposed dentin and the restorative procedure was repeated. Data were statistically analyzed using ANOVA and Tukey test (p <0.05). For enamel, there was no difference in relation to exposure or not to cigarette smoke (p=0.1397), however, there were differences among the adhesive systems (p<0.001). CSEB showed higher values and did not differ from SBU, but both were statistically different from SB. The SBMP showed intermediate values while SB demonstrated lower values. For dentin, specimens subjected to cigarette smoke obtained bond strength values smaller to those not exposed to smoke (p<0.001). For the groups without exposure to cigarett smoke, CSEB showed higher values, differing from SBMP (lower values). SB and SBU showed intermediary values. For the groups with exposure to cigarett, SBU showed higher values differing from adhesives SB and CSEB that showed the lower. The adhesive SBMP showed intermediate value. It is possible to conclude that the exposure to cigarette smoke promoted heavy metal contamination both in surface and in depth, the smoke exposure increased the enamel microhardness without promoting an effect on the development of caries in vitro and the exposure of the tooth structure to cigarette smoke influence on the bonding strength of some adhesive on dentin, but not in enamel
Mestrado
Dentística
Mestra em Clínica Odontológica

Dissertação de Mestrado em Engenharia Física apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra.
A Tomografia de Coerência Óptica (OCT) é uma técnica imagiológica não invasiva, relativamente recente, capaz de produzir imagens 2D ou reconstruções 3D de amostras não homogéneas. A OCT é maioritariamente utilizada em oftalmologia, no diagnóstico precoce de doenças oculares. Com a OCT é possível obter imagens transversais de estruturas oculares, tais como a retina ou o segmento anterior. Uma plataforma OCT para aquisição de imagens oculares está a ser desenvolvida. Esta é baseada num laser swept source, num detector InGaAs balanceado, numa placa de aquisição instalada num computador pessoal, e em vários componentes ópticos. O principal objectivo desta tese é o desenvolvimento de um modelo analítico do layout do sistema, de modo a estudar parâmetros cruciais da performance. Para atingir o objectivo, caracterizaram-se os principais componentes do sistema. O modelo construído foi simulado utilizando o software MATLAB®, o que permitiu determinar o fall-off da sensibilidade e a resolução axial do sistema. Estes valores foram comparados aos calculados experimentalmente e aos expectáveis para aplicações de imagiologia médica. Concluiu-se que o sistema SS-OCT vai ao encontro dos critérios necessários para a obtenção de imagens com qualidade para medicina, apesar da resolução axial poder ser melhorada. Foi também concluído que o ruído electrónico associado ao detector não deteriora o sinal do sistema. viii No futuro, algumas limitações do trabalho poderão ser abordadas, nomeadamente a caracterização das lentes objectivas. Palavras-chave: Tomografia de Coerência Óptica, Swept-Source OCT, Simulação do Layout, Resolução Axial, Fall-off da Sensibilidade

Tese de mestrado integrado, Engenharia Biomédica e Biofísica (Engenharia Clínica e Instrumentação Médica) Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2020
Positron emission tomography images are used to obtain in vivo qualitative measurements of physiological parameters. Partial volume effects, by effectively blurring the images, harms this quantitativenature. Phantoms can be used to both evaluate how blurred are the images produced by a positron emission tomography system as well as correct for them, by providing a way to obtain a function that maps how this blur across the images. This function can then be used to remove partial volume effects artifacts. The aim of this study was to develop an anthropomorphic head phantom, with brain and skull structures, to help with the aforementioned tasks, since it will provide a more accurate simulation of real subjects. To build a phantom with structures as complex as grey and white matter and the skull, 3d printing techniques were used. The models were obtained from magnetic resonance images using seeded region growing algorithms. The segmented models obtained had the basic structure of the target tissues except for the grey matter model which ended up incomplete. Due to this and failure to design a robust brain phantom we were only able to print the cranium portion of the head phantom, and due to the very long print time required, even of this only a small part was printed. This is the beginning of the project and although a full phantom has not been created we showed that, after some optimizations, it is viable to print a realistic skull phantom, using a polycaprolactonehydroxyapatitemisture that mimics bone’s radiological properties.
Imagens de Positron Emission Tomography (PET) são obtidas detetando a distribuição e concentração de um radiofármaco nos tecidos de um sujeito. Radiofármacos são moléculas que no organismo se comportam de modo semelhante a alguma outra molécula que participe num processo fisiológico, de modo a que estas possam tomar o seu lugar. Em adição, são dopadas com elementos radioactivos de modo a que a sua distribuição monitorizada. Ao escolher um radioisótopo somos então capazes de quantificar o processo fisiológico no qual este participa. A glucose, por exemplo, é utilizada para quantificar a intensidade de procesos metabólicos. Os radioisótopos irão emitir positrões que irão interagir com os tecidos para gerar um par de fotõs que irão viajar em direções opostas. Durante o processo de construção da imagem são as deteções destes pares de fotões que são utilizadas. Ao atravessar um meio, existe uma probabilidade destes fotões serem absorvidos. Quanto mais denso o meio, maior esta probablidade. No corpo humano, ao cruzar estruturas mais ou menos densas, ossos e pulmões, por exemplo, a quantidade de eletrões atenuados irá variar, distorcendo as imagens geradas. Ao fazer um scan de Computed Tomography (CT), podemos obter um mapa da atenuação das estruturas que é utilizado para corrigir estes efeitos. Efeitos de volumes parciais (PVE) fazem com que as imagens geradas pareçam algo desfocadas. Estes efeitos têm 2 origens: 1) Como os positrões emitidos pelos radiofármacos têm sempre de atravessar alguma matéria até originarem o par de fotões que será detetado. Até uma distribuição pontual de radiofármaco será observada como um volume. 2) Como os sensores têm uma resolução espacial limitada, os píxeis correspondentes a fronteiras entre duas estruturas irão conter informação misturada das duas. Isto faz com que as fronteiras entre regiões não sejam tão nítidas. Para vários tratamentos é importante avaliar quantitavimanente certos parâmetros fisiológicos. Por exemplo, é possível avaliar a resposta de um tumor a tratamentos através da sua taxa metabólica, que podemos quantizar com imagens de PET. Infelizmente efeitos de PVE, afetam a precisão destas medidas, ao desfocar as imagens. Torna-se então importante estudar estes efeitos, como os reduzir e avaliar o seu efeito nos vários sistemas de imagem. Para testar e avaliar a qualidade das imagens geradas por equipamentos PET e o quão fielmente representam a realidade são usados fantomas, objectos que tentam representar o corpo humano, de modo a evitar a exposição de pacientes a estes processos desnecessariamente. Existe ainda a vantagem de sabermos exatamente o resultado esperado para as imagens. Regra geral, estes fantomas correspondem a versões muito simplistas da realidade, recorrendo a formas geométricas simples como retângulos e esferas. O objectivo deste trabalho é desenvolver um fantoma antropomórfico, com estruturas realistas, do cérebro e crânio utilizando tecnologias de impressão 3d para avaliar a performance de equipamentos de PET/CT. Para obter modelos realistas que podemos passar a uma impressora 3d recorremos à segmentação de imagens de ressonância magnética e CT utilizando algoritmos seeded region growing. Estes algoritmos pegam num ponto inicial (semente), com o qual comparam os valores dos píxeis vizinhos. Caso a diferença de intensidades entre os píxeis vizinhos e a média da região que está a ser segmentada seja menor que um limite pré-definido, estes são acrescentados à região segmentada. É através deste limite e das sementes iniciais que variamos os resultados da segmentação. Este algoritmo em particular adequasse a esta tarefa uma vez que as regiões correspondentes às matérias branca e cinzenta têm contornos complexosmas com baixa variação de intensidade dos píxeis no seu interior. Tentámos aplicar o mesmo algoritmo para segmentar o crânio e o cérebro. Devido à estrutura do osso do crânio, esponjoso (logo menos denso) no centro fomos capazes de segmentar o seu contorno corretamente à custa de uma maior espessura deste. Quanto ao cérebro, apesar da matéria branca e ventrículos terem sido corretamente segmentados, a matéria cinzenta, que neste contexto pode ser vista como uma camada ao redor da matéria branca, possui várias zonas onde é inexistente. Nestas, ou se apresenta como matéria branca ou não existe de todo. Utilizámos os modelos da matéria branca e cinzenta para remover o excesso do modelo do crânio e, de seguida, dividimos este modelo em múltiplas peças que a impressora à nossa disposição é capaz de imprimir. Para o fantoma do cérebro tentámos apenas recriar uma região oca correspondendo à matéria cinzenta. Para tal dilatámos o modelo da matéria cinzenta, de modo a obter a parede exterior deste e utilizámos o modelo da matéria branca para obter a sua parede interior. Esta abordagem gerou uma câmara oca correspondente à matéria cinzenta com uma espessura muito inferior ao esperado e que, em certas regiões era até inexistente (devido aos modelos utilizados). Um problema maior, no entanto, é que esta abordagem não teve em conta a robustez mecânica do fantoma, não tendo estruturas de suporte nem podendo garantir uma forma eficaz de encher e vazar o fantoma com os radiofármacos de modo a testá-lo. Assim sendo apenas avançamos para a fase de impressão 3d do modelo do crânio. De modo a que o fantoma do crânio se comporte de modo semelhante ao osso (em relação às suas propriedades imagiológicas), criámos uma mistura de policaprolactona (PCL) e hidroxiapatita (HA) em proporção de 50%. Para imprimir a peça utilizámos uma impressora 3d feita por medida que nos permite personalizar os materiais com os quais queremos imprimir. Utilizámos um bocal de 0:3mm que apesar de permitir maior detalhe exige um grande número de passagens para gerar cada camada da peça. Estimámos que, para imprimir todas as pecas do crânio, demoraríamos cerca de 5 meses pelo que apenas imprimimos uma única parte. A peça que imprimimos demontra que é possível utilizar a impressora BIOMATE para este tipo de trabalhos uma vez que mesmo sem material de suporte fomos capazes que obter estruturas como arcos e rampas, necessárias para a impressão de estruturas complexas, apesar de ser necessário referir que não de forma perfeita. Será necessário continuar a optimizar o processo, em particular tentar minimizar deformações geradas enquanto camadas já impressas arrefecem durante o processo de impressão. Apesar de não termos concretizado todos os objetivos a que nos propusemos temos agora uma ideia melhor de onde concentrar os nossos esforços: Obter boas imagens nas quais basearemos a segmentação; Perceber a melhor forma de passar de um modelo do cérebro para uma estrutura oca do fantoma que permitirá o fluxo de radiofármaco e Possiveis formas de expeditar o processo de impressão.

Tese de mestrado integrado, Engenharia Biomédica e Biofísica (Radiações em Diagnóstico e Terapia) Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2019
O cancro de próstata é o segundo tipo de cancro com maior prevalência nos homens, em todo o mundo. A deteção inicial desta doença ocorre, geralmente, durante exames e consultas de rotina, quando níveis aumentados do antigénio prostático específico e/ou um exame retal anormal são descobertos. Contudo, apenas a avaliação histopatológica, inicialmente baseada em amostras extraídas através de uma biópsia, é capaz de fornecer um diagnóstico definitivo, permitindo não só orientar o tratamento do doente, assim como o processo de tomada de decisão associado. Após esta avaliação inicial, se o doente for diagnosticado com cancro da próstata localizado, ou seja, um tumor confinado à próstata, o tratamento mais adotado é a prostatectomia radical. Este último é o tratamento padrão utilizado quando se pretende uma terapia com curativa. A vantagem da técnica de prostatectomia radical é que, toda a próstata, onde o tumor se encontra confinado, é removida cirurgicamente, auxiliando na redução do risco de metástases. A posterior análise da peça prostática permite ao patologista avaliar diversas características tumorais, determinantes no prognóstico do doente. Para este fim, o microscópio tem sido a principal ferramenta utilizada, uma vez que proporciona imagens ao vivo com uma ótima resolução. No entanto, desde a introdução do primeiro sistema automatizado de digitalização de lâminas em imagens de alta resolução, o interesse da comunidade de anatomia patológica em explorar este tipo de métodos para diferentes aplicações tem crescido exponencialmente. O potencial desta nova área não é, todavia, a simples transferência de uma imagem da lâmina de vidro para um monitor, nem tão pouco a flexibilidade de distribuição e modificação da própria imagem digital, mas sim, a possibilidade de aprimorar a avaliação do patologista com informações e inteligência que não podem ser detetados pela análise humana. Por conseguinte, a implementação de algoritmos de aprendizagem automática capazes de executar tarefas como deteção, classificação e segmentação de imagens digitais histopatológicas é, finalmente, possível. Estes métodos de análise automatizada permitem explorar todo o panorama morfológico do tumor e dos seus elementos mais invasivos presentes, capturando, por exemplo, a orientação nuclear, a textura, a forma e a arquitetura. A complexidade e densidade inerente a este tipo de imagens, oferecem uma abundância de informação, ideal para estimular e promover o desenvolvimento de algoritmos baseados em deep learning. No que diz respeito ao cancro da próstata, os algoritmos desenvolvidos visam apoiar as avaliações efetuados pelos patologistas, nomeadamente, estadiamento e classificação, sendo, portanto, focados no sistema de classificação utilizada para a próstata - o Gleason score. Contudo, problemáticas alternativas podem também beneficiar da aplicação destas t´técnicas, nomeadamente métodos capazes de distinguir imagens que apenas contêm tecido benigno de imagens em que tumor esteja presente. Por outro lado, modelos capazes de prever a recidiva bioquímica de cancro da próstata permitiriam aos médicos modificar estratégias de tratamento e pós-tratamento, a fim de equilibrar benefícios e efeitos adversos de um terapia específica. A previsão de recidiva permite, também, que os pacientes escolham com responsabilidade os diferentes tratamentos e estratégias que lhes são propostos pelos médicos, possibilitando, em última análise, uma maior sua satisfação após o tratamento. Desta forma, com o objetivo de explorar os referidos problemas, a presente dissertação apresenta procedimentos de recolha, processamento e anotação de dados, que permitiram a criação de uma base digital de dados histológicos anotados da próstata. Com base nestes dados dois modelos distintos de deep learning, especificamente Convolutional Neural Networks foram desenvolvidos. O modelo I propõe a identificação de cancro da próstata e diferenciação entre tumor e tecido benigno. O modelo II pretende prever a condição de recidiva bioquímica do cancro de próstata, para um período de tempo posterior `a cirurgia em dois anos. Relativamente ao desenvolvimento da base de dados, 200 casos de cancro da próstata, tratados através de prostatectomia radical, foram selecionados. As lâminas correspondentes à lesão índice, ou seja, à lesão principal, foram identificadas e, apenas estas foram incluídas na amostra final. A adoção desta abordagem deveu-se ao facto de que cada peça origina entre 15-45 lâminas, sendo que a maioria não contém tumor. Por outro lado, dado o período de tempo para a realização de todo este projeto, seria inviável a utilização de todas as lâminas. Assim, as lâminas selecionadas foram digitalizadas e processadas. Uma t´técnica de normalização de contraste foi aplicada, de forma a uniformizar as cores das diferentes imagens digitais, evitando uma elevada variabilidade de contraste e cor que advém da utilização de diferentes protocolos de cor, bem como da própria digitalização da lâmina. As imagens histológicas digitalizadas e normalizadas foram posteriormente divididas em imagens mais pequenas, isto é, subimagens, uma vez que desta forma existe uma otimização da extração de características por parte dos algoritmos. Estas subimagens foram individualmente visualizadas e anotadas, originando um total de cerca de 160,000 subimagens, correspondentes aos 200 casos diferentes selecionados. Para o desenvolvimento do modelo de classificação do cancro de próstata, a arquitetura Inception v3 foi implementada e treinada utilizando as subimagens da base de dados. Este modelo foi capaz de identificar três classes distintas: negativa (tecido benigno), positiva (tecido maligno) e neoplasia intraepitelial da próstata, esta última, embora com menor precisão dada a quantidade reduzida de exemplos pertencentes a esta classe. Um valor de 93 % de precisão foi obtido, o que corresponde a valores equiparados ao estado da arte para este tipo de técnicas. Este valor, contudo, demonstra ainda potencial para otimização e melhoria, uma vez que as diferentes classes dos dados utilizados seguiam uma distribuição não equilibrada. A inclusão de mais casos clínicos e a aplicação de técnicas de aumento de dados, podem ser facilmente realizadas, o que culminará num modelo com ainda melhor precisão de classificação. Relativamente ao modelo referente à previsão de recidiva bioquímica, a mesma arquitetura foi utilizada, mas neste caso, treinada apenas com base nas subimagens positivas, isto ´e, as subimagens contendo tecido maligno da próstata. Os resultados obtidos revelaram que este modelo não tem a capacidade de extrair informação relevante correlacionada com o objetivo do estudo, e portanto, não consegue distinguir com sucesso casos não recorrentes de casos recorrentes, produzindo apenas uma precisão de 60 %. Contudo, apesar do referido modelo falhar na execução do objetivo estipulado, é fundamental notar que a tarefa de predição de recidiva bioquímica é de complexidade elevada, não sendo possível aos patologistas, através da observação das imagens histológicas, retirar nenhuma conclusão que diretamente se correlacione com esta condição. Diferentes abordagens, como por exemplo, o aumento da quantidade de dados utilizados, a introdução no modelo de características clínicas relevantes no prognóstico da doença poderão apresentar melhorias substanciais, no que diz respeito à capacidade preditiva deste modelo. Concluindo, a capacidade de algoritmos de deep learning para extrair informação relevante de imagens digitais da histopatologia da próstata foi demonstrada através do presente estudo. O desenvolvimento e o criação de uma base de dados anotados, fornece a base fundamental para o desenvolvimento de modelos adicionais, onde diversas questões podem ser exploradas. O desenvolvimento de uma interface que permita implementar o modelo de deteção de cancro da próstata desenvolvido é também uma possibilidade, uma vez que fornece eficiência e consistência, beneficiando a prática da patologia clinica.
Prostate cancer is the second most prevalent cancer in men, worldwide. Histopathological assessment plays an indispensable role in understanding the disease mechanisms, providing definitive diagnosis to guide patient treatment and management decisions. The microscope has been the primary tool to this end, producing images at increased resolution. However, with the development of the first automated high resolution whole-slide imaging system, which allows the digitisation of glass slides, interest in using this system for different applications in pathology practice has steadily grown, giving rise to the digital pathology field. The promise of digital pathology is not, however, the simple transfer of an image from a glass slide to a monitor, not even the flexibility of distribution and modification of the image, but instead the potential to enhance the pathologist’s assessment with information and artificial intelligence that cannot be perceived by human examination. With the advent of digital pathology and the recent expert-level accuracy achieved by machine learning based algorithms in medical image detection, classification and segmentation, new possibilities to develop automated image analysis methods arise. As far as prostate cancer is concerned, these models have been aimed at supporting pathologist’s image descriptions such as staging and grading, being hence, focused on the Gleason grading system. In order to explore alternative problems, the present dissertation presents data collection, processing and annotation procedures, that allowed the creation of an annotated digital histology database of prostate resection cases. These data was used to develop deep learning models not only to classify prostate cancer, but also to predict prostate cancer biochemical recurrence. Inception v3 architecture was implemented and trained from scratch for the proposed assignments. The prostate cancer classification model yielded an accuracy of 93%, being able to identify three distinct classes: negative (benign tissue), positive (malignant tissue) and high-grade prostate intraepithelium neoplasia, the latter, although, with lower precision, given to unbalanced class distributions. The prostate cancer biochemical prediction model was not able to successfully distinguish between non-recurrent and recurrent cases, yielding an accuracy of 60%. This value was accomplished, nevertheless, due to the fact that the model was classifying all entries as negative, and therefore, the value of accuracy corresponds to the percentage of negative cases present in the dataset. Although not all models here developed achieved good results, the capacity of deep learning algorithms to harvest relevant features from prostate histopathology digital images has been demonstrated. The development and establishment of an annotated database provides the fundamental basis to further develop additional models, and mainly to improve the biochemical recurrence prediction model by applying more sophisticated methods, given the complexity of this problem.

Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica (Sinais e Imagens Médicas), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2021
O cancro da próstata é a segunda doença oncológica mais frequente nos homens, sendo frequentemente tratado com remoção cirúrgica total do órgão, denominada prostatectomia radical. Apesar dos avanços no diagnóstico e da evolução das terapias cirúrgicas, 20–35% dos candidatos a prostatectomia radical com intuito curativo sofrem de recidiva bioquímica, uma condição que representa o insucesso do tratamento inicial e também o primeiro sinal de progressão da doença. Em particular, dois terços dos casos de recidiva bioquímica ocorrem dentro de um período de dois anos. Ocorrendo cedo, este estado implica uma maior agressividade biológica da doença e um pior prognóstico, uma vez que pode dever-se `a presença de doença oculta, localmente avançada ou metastática. Apesar de o prognóstico devido ao desenvolvimento de recidiva bioquímica variar, em geral está associado a um risco acrescido de desenvolvimento de doença metastática e de mortalidade específica por cancro da próstata, representando assim uma importante preocupação clínica após terapia definitiva. Contudo, os modelos preditivos de recidiva bioquímica actuais não só falham na explicação da variabilidade dos resultados pós-cirúrgicos, como não têm habilidade para intervir cedo no processo de decisão de tratamento, uma vez que dependem de informação provinda da avaliação histopatológica da peça cirúrgica da prostatectomia ou da biópsia. Actualmente, o exame padrão para diagnóstico e para estadiamento do cancro da próstata é a ressonância magnética multiparamétrica, e as características provindas da avaliação dessas imagens têm mostrado potencial na caracterização do(s) tumor(es) e para predição de recidiva bioquímica. “Radiomics”, a recente metodologia aplicada à análise quantitativa de imagens médicas tem mostrado ter capacidade de quantificar objectivamente a heterogeneidade macroscópica de tecidos biológicos como tumores. Esta heterogeneidade detectada tem vindo a sugerir associação a heterogeneidade genómica que, por sua vez, tem demonstrado correlação com resistência a tratamento e propensão metastática. Porém, o potencial da análise radiómica das imagens de ressonância magnética (MRI) multiparamétrica da próstata para previsão de recidiva bioquímica pós-prostatectomia radical ainda não foi totalmente aprofundado. Esta dissertação propôs explorar o potencial da análise radiómica aplicada a imagens pré-cirúrgicas de ressonância magnética biparamétrica da próstata para previsão de recidiva bioquímica, no período de dois anos após prostatectomia radical. Este potencial foi avaliado através de modelos predictivos com base em dados radiómicos e parâmetros clínico-histopatológicos comummente adquiridos em três fases clínicas: pré-biópsia, pré- e pós-cirúrgica. 93 pacientes, de um total de 250, foram eleitos para este estudo retrospectivo, dos quais 20 verificaram recidiva bioquímica. 33 parâmetros clínico-histopatológicos foram recolhidos e 2715 variáveis radiómicas baseadas em intensidade, forma e textura, foram extraídas de todo o volume da próstata caracterizado em imagens originais e filtradas de ressonância magnética biparamétrica, nomeadamente, ponderadas em T2, ponderadas em Difusão, e mapas de coeficiente de difusão aparente (ADC). Embora os pacientes elegíveis tenham sido examinados na mesma instituição, as características do conjunto de imagens eram heterogéneas, sendo necessário aplicar vários passos de processamento para possibilitar uma comparação mais justa. Foi feita correção do campo tendencial (do inglês, “bias”) e segmentação manual das imagens T2, registo tanto para transposição das delineações do volume de interesse entre as várias modalidades imagiológicas como para correção de movimento, cálculo de mapas ADC, regularização do campo de visão, quantização personalizada em tons cinza e reamostragem. Tendo os dados recolhidos uma alta dimensionalidade (número de variáveis maior que o número de observações), foi escolhida a regressão logística com penalização L1 (LASSO) para resolver o problema de classificação. O uso da penalização aliada à regressão logística, um método simples e commumente usado em estudos de classificação, permite impedir o sobreajuste provável neste cenário de alta dimensionalidade. Além do popular LASSO, recorremos também ao algoritmo Priority-LASSO, um método recente para lidar com dados “ómicos” e desenvolvido com base no LASSO. O Priority-LASSO tem como princípio a definição da hierarquia ou prioridade das variáveis de estudo, através do agrupamento dessas mesmas variáveis em blocos sequenciais. Neste trabalho explorámos duas maneiras de agrupar as variáveis (Clínico-histopatológicas vs. Radiómicas e Clínico-histopatológicas vs. T2 vs. Difusão vs. ADC). Além disso, quisemos perceber qual o impacto da ordem destes mesmos blocos no desempenho do modelo. Para tal, testámos todas as permutações de blocos possíveis (2 e 24, respectivamente) em cada um dos casos. Assim, uma estrutura de aprendizagem automática, composta por métodos de classificação, validação-cruzada k-fold estratificada e repetida, e análises estatísticas, foi desenvolvida para identificar os melhores classificadores, dentro um conjunto de configura¸c˜oes testado para cada um dos três cenários clínicos simulados. Os algoritmos de regressão logística penalizada com LASSO e o Priority-LASSO efectuaram conjuntamente a seleção de características e o ajuste de modelos. Os modelos foram desenvolvidos de forma a optimizar o n´umero de casos positivos de recidiva bioquímica através da maximização das métricas área sob a curva (AUC) e medida-F (Fmax), derivadas da análise de curva característica de operação do receptor (ROC). Além da comparação das implementações Priority-LASSO com o caso em que não houve agrupamento de variáveis (isto é, LASSO), foram também comparados dois métodos de normalização de imagens com base no desempenho dos modelos (avaliado por Fmax). Um dos métodos tinha em conta o sinal de intensidade proveniente da próstata e de tecidos imediatamente circundantes, e outro apenas da próstata. Paralelamente, também o efeito do método de amostragem SMOTE, que permite equilibrar o número de casos positivos e negativos durante o processo de aprendizagem do algoritmo, foi avaliado no desempenho dos modelos. Com este método, gerámos casos sintéticos para a classe positiva (classe minoritária) para recidiva bioquímica, a partir dos casos já existentes. O modelo de regressão logística com Priority-LASSO com a sequência de blocos de variáveis Clínico-histopatológicas, T2, Difusão, ADC e com restrição de esparsidade de cada bloco com o parâmetro pmax = (1,7,0,1), foi seleccionada como a melhor configuração em cada um dos cenários clínicos testados, superando os modelos de regressão logística LASSO. Durante o desenvolvimento dos modelos, e em todos os cenários clínicos, os modelos com melhor desempenho obtiveram bons valor médios de Fmax (mínimo–máximo: 0.702–0.754 e 0.910–0.925 para classe positiva e negativa de recidiva bioquímica, respectivamente). Contudo, na validação final com um conjunto de dados independentes, os modelos obtiveram valores Fmax muito baixos para a classe positiva (0.297–0.400), revelando um sobreajuste, apesar do uso de métodos de penalização. Também se verificou grande instabilidade nos atributos seleccionados. Contudo, os modelos obtiveram razoáveis valores de medida-F (0.779–0.833) e de Precisão (0.821–0.873) para a classe de recidiva bioquímica negativa durante as fases de treino e de validação, pelo que estes modelos poderão ter valor a ser explorado. Os modelos pré-biópsia tiveram desempenho inferior no treino, mas sofreram menos de sobreajuste. Os classificadores pré-operatórios foram excessivamente optimistas, e os modelos pós-operatórios foram os melhores a detectar correctamente casos negativos de recidiva bioquímica. Outros resultados observados incluem a superioridade no desempenho dos modelos baseados em imagens que usaram o método de normalização realizado apenas com o volume da próstata, e o inesperado resultado de que o uso método de amostragem SMOTE não ter trazido melhoria na classificação de casos positivos de recorrência bioquímica, nem nos casos negativos, durante a validação dos modelos. Tendo em contas às variáveis seleccionadas e a sequência de prioridade dos melhores modelos Priority-LASSO, concluímos que os atributos radiómicos provindos da análise de textura de imagens MRI ponderadas em T2 poderão ter potencial para distinguir pacientes que não irão sofrer recidiva bioquímica inicial, conjuntamente com níveis iniciais de antigénio específico da próstata, num cenário pré-biópsia. A inclusão de parâmetros pré- ou pós-operatórios não adicionou valor substancial para a classificação de casos positivos de recidiva bioquímica em conjunto com variáveis radiómicos de MRI biparamétrica. Estudos com alto poder estatístico serão necessários para elucidar acerca do papel de atributos de radiómica baseados em imagens de bpMRI como predictores de recidiva bioquímica.
Primary prostate cancer is often treated with radical prostatectomy (RP). Yet, 20–35% of males undergoing RP with curative intent will experience biochemical recurrence (BCR). Of those, two-thirds happen within two years, implying a more aggressive disease and poorer prognosis. Current BCR risk stratification tools are bounded to biopsy- or to surgery-derived histopathological evaluation, having limited ability for early treatment decision-making. Magnetic resonance imaging (MRI) is acquired as part of the diagnostic procedure and imaging derived features have shown promise in tumour characterisation and BCR prediction. We investigated the value of imaging features extracted from preoperative biparametric MRI (bpMRI) combined with clinic-histopathological data to develop models to predict two-year post-prostatectomy BCR in three simulated clinical scenarios: pre-biopsy, pre- and postoperative. In a cohort of 20 BCR positive and 73 BCR negative RP-treated patients examined in the same institution, 33 clinico-histopathological variables were retrospectively collected, and 2715 radiomic features (based on intensity, shape and texture) were extracted from the whole-prostate volume imaged in original and filtered T2- and Diffusion-weighted MRI and ADC maps scans. A systematic machine-learning framework comprised of classification, stratified k-fold cross validation and statistical analyses was developed to identify the top performing BCR classifiers’ configurations within three clinical scenarios. LASSO and Priority-LASSO logistic regression algorithms were used for feature selection and model fitting, optimising the amount of correctly classified BCR positive cases through AUC and F-score maximisation (Fmax) derived from ROC curve analysis. We also investigated the impact of two image normalisation methods and SMOTE-based minority oversampling on model performance. Priority-LASSO logistic regression with four-block priority sequence Clinical, T2w, DWI, ADC, with block sparsity restriction pmax = (1,7,0,1) was selected as the best performing model configuration across all clinical scenarios, outperforming LASSO logistic regression models. During development and across the simulated clinical scenarios, top models achieved good median Fmax values (range: 0.702–0.754 and 0.910–0.925 for BCR positive and negative classes, respectively); yet, during validation with an independent set, the models obtained very low Fmax for the target BCR positive class (0.297–0.400), revealing model overfitting. We also observed instability in the selected features. However, models attained reasonably good F-score (0.779–0.833) and Precision (0.821–0.873) for BCR negative class during training and validation phases, making these models worth exploring. Pre-biopsy models had lower performances in training but suffered less from overfitting. Preoperative classifiers were overoptimistic, and postoperative models were the most successful in detecting BCR negative cases. T2w-MRI textured-based radiomic features may have potential to distinguish negative BCR patients together with baseline prostate-specific antigen (PSA) levels in a pre-biopsy scenario. The inclusion of pre- or postoperative variables did not substantially add value to BCR positive cases classification with bpMRI radiomic features. Highly powered studies with curated imaging data are needed to elucidate the role of bpMRI radiomic features as predictors of BCR.

Tese de Mestrado Integrado, Engenharia Biomédica e Biofísica (Engenharia Clínica e Instrumentação Médica), 2021, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências
Com 2.3 milhões de casos diagnosticados em todo o Mundo, durante o ano de 2020, o cancro da mama tornou-se aquele com maior incidência, nesse mesmo ano, considerando ambos os sexos. Anualmente, em Portugal, são diagnosticados aproximadamente sete mil (7000) novos casos de cancro da mama, com mil oitocentas (1800) mulheres a morrerem, todos os anos, devido a esta doença - indicando uma taxa de mortalidade de aproximadamente 5 mulheres por dia. A maior parte dos diagnósticos de cancro da mama ocorrem ao nível de programas de rastreio, que utilizam mamografia. Esta técnica de imagem apresenta alguns problemas: o facto de ser uma imagem a duas dimensões leva a que haja sobreposição de tecidos, o que pode mascarar a presença de tumores; e a fraca sensibilidade a mamas mais densas, sendo estas caraterísticas de mulheres com risco de cancro da mama mais elevado. Como estes dois problemas dificultam a leitura das mamografias, grande parte deste trabalhou focou-se na verificação do desempenho de métodos computacionais na tarefa de classificar mamografias em duas classes: cancro e não-cancro. No que diz respeito à classe “não cancro” (N = 159), esta foi constituída por mamografias saudáveis (N=84), e por mamografias que continham lesões benignas (N=75). Já a classe “cancro” continha apenas mamografias com lesões malignas (N = 73). A discriminação entre estas duas classes foi feita com recurso a algoritmos de aprendizagem automática. Múltiplos classificadores foram otimizados e treinados (Ntreino=162, Nteste = 70), recorrendo a um conjunto de características previamente selecionado, que descreve a textura de toda a mamografia, em vez de apenas uma única Região de Interesse. Estas características de textura baseiam-se na procura de padrões: sequências de pixéis com a mesma intensidade, ou pares específicos de pixéis. O classificador que apresentou uma performance mais elevada foi um dos Support Vector Machine (SVM) treinados – AUC= 0.875, o que indica um desempenho entre o bom e o excelente. A Percent Mammographic Density (%PD) é um importante fator de risco no que diz respeito ao desenvolvimento da doença, pelo que foi estudado se a sua adição ao set de features selecionado resultaria numa melhor performance dos classificadores. O classificador, treinado e otimizado utilizando as features de textura e os cálculos de %PD, com maior capacidade discriminativa foi um Linear Discriminant Analysis (LDA) – AUC = 0.875. Uma vez que a performance é igual à obtida com o classificador que utiliza apenas features de textura, conclui-se que a %PD parece não contribuir com informação relevante. Tal pode ocorrer porque as próprias características de textura já têm informação sobre a densidade da mama. De forma a estudar-se de que modo o desempenho destes métodos computacionais pode ser afetado por piores condições de aquisição de imagem, foi simulado ruído gaussiano, e adicionado ao set de imagens utilizado para testagem. Este ruído, adicionado a cada imagem com quatro magnitudes diferentes, resultou numa AUC de 0.765 para o valor mais baixo de ruído, e numa AUC de 0.5 para o valor de ruído mais elevado. Tais resultados indicam que, para níveis de ruído mais baixo, o classificador consegue, ainda assim, manter uma performance satisfatória – o que deixa de se verificar para valores mais elevados de ruído. Estudou-se, também, se a aplicação de técnicas de filtragem – com um filtro mediana – poderia ajudar a recuperar informação perdida aquando da adição de ruído. A aplicação do filtro a todas as imagens ruidosas resultou numa AUC de 0.754 para o valor mais elevado de ruído, atingindo assim um desempenho similar ao set de imagens menos ruidosas, antes do processo de filtragem (AUC=0.765). Este resultados parecem indicar que, na presença de más condições de aquisição, a aplicação de um filtro mediana pode ajudar a recuperar informação, conduzindo assim a um melhor desempenho dos métodos computacionais. No entanto, esta mesma conclusão parece não se verificar para valores de ruído mais baixo onde a AUC após filtragem acaba por ser mais reduzida. Tal resultado poderá indicar que, em situações onde o nível de ruído é mais baixo, a técnica de filtragem não só remove o ruído, como acaba também por, ela própria, remover informação ao nível da textura da imagem. De modo a verificar se mamas com diferentes densidades afetavam a performance do classificador, foram criados três sets de teste diferentes, cada um deles contendo imagens de mamas com a mesma densidade (1, 2, e 3). Os resultados obtidos indicam-nos que um aumento na densidade das mamas analisadas não resulta, necessariamente, numa diminuição da capacidade em discriminar as classes definidas (AUC = 0.864, AUC = 0.927, AUC= 0.905; para as classes 1, 2, e 3 respetivamente). A utilização da imagem integral para analisar de textura, e a utilização de imagens de datasets diferentes (com dimensões de imagem diferentes), poderiam introduzir um viés na classificação, especialmente no que diz respeito às diferentes áreas da mama. Para verificar isso mesmo, utilizando o coeficiente de correlação de Pearson, ρ = 0.3, verificou-se que a área da mama (e a percentagem de ocupação) tem uma fraca correlação com a classificação dada a cada imagem. A construção do classificador, para além de servir de base a todos os testes apresentados, serviu também o propósito de criar uma interface interativa, passível de ser utilizada como ficheiro executável, sem necessidade de instalação de nenhum software. Esta aplicação permite que o utilizador carregue imagens de mamografia, exclua background desnecessário para a análise da imagem, extraia features, teste o classificador construído e dê como output, no ecrã, a classe correspondente à imagem carregada. A análise de risco de desenvolvimento da doença foi conseguida através da análise visual da variação dos valores das features de textura ao longo dos anos para um pequeno set (N=11) de mulheres. Esta mesma análise permitiu descortinar aquilo que parece ser uma tendência apresentada apenas por mulheres doentes, na mamografia imediatamente anterior ao diagnóstico da doença. Todos os resultados obtidos são descritos profundamente ao longo deste documento, onde se faz, também, uma referência pormenorizada a todos os métodos utilizados para os obter. O resultado da classificação feita apenas com as features de textura encontra-se dentro dos valores referenciados no estado-da-arte, indicando que o uso de features de textura, por si só, demonstrou ser profícuo. Para além disso, tal resultado serve também de indicação que o recurso a toda a imagem de mamografia, sem o trabalho árduo de definição de uma Região de Interesse, poderá ser utilizado com relativa segurança. Os resultados provenientes da análise do efeito da densidade e da área da mama, dão também confiança no uso do classificador. A interface interativa que resultou desta primeira fase de trabalho tem, potencialmente, um diferenciado conjunto de aplicações: no campo médico, poderá servir de auxiliar de diagnóstico ao médico; já no campo da análise computacional, poderá servir para a definição da ground truth de potenciais datasets que não tenham legendas definidas. No que diz respeito à análise de risco, a utilização de um dataset de dimensões reduzidas permitiu, ainda assim, compreender que existem tendências nas variações das features ao longo dos anos, que são especificas de mulheres que desenvolveram a doença. Os resultados obtidos servem, então, de indicação que a continuação desta linha de trabalho, procurando avaliar/predizer o risco, deverá ser seguida, com recurso não só a datasets mais completos, como também a métodos computacionais de aprendizagem automática.
Two million and three hundred thousand Breast Cancer (BC) cases were diagnosed in 2020, making it the type of cancer with the highest incidence that year, considering both sexes. Breast Cancer diagnosis usually occurs during screening programs using mammography, which has some downsides: the masking effect due to its 2-D nature, and its poor sensitivity concerning dense breasts. Since these issues result in difficulties reading mammograms, the main part of this work aimed to verify how a computer vision method would perform in classifying mammograms into two classes: cancer and non-cancer. The ‘non-cancer group’ (N=159) was composed by images with healthy tissue (N=84) and images with benign lesions (N=75), while the cancer group (N=73) contained malignant lesions. To achieve this, multiple classifiers were optimized and trained (Ntrain = 162, Ntest = 70) with a previously selected ideal sub-set of features that describe the texture of the entire image, instead of just one small Region of Interest (ROI). The classifier with the best performance was Support Vector Machine (SVM), (AUC = 0.875), which indicates a good-to-excellent capability discriminating the two defined groups. To assess if Percent Mammographic Density (%PD), an important risk factor, added important information, a new classifier was optimized and trained using the selected sub-set of texture features plus the %PD calculation. The classifier with the best performance was a Linear Discriminant Analysis (LDA), (AUC=0.875), which seems to indicate, once it achieves the same performance as the classifier using only texture features, that there is no relevant information added from %PD calculations. This happens because texture already includes information on breast density. To understand how the classifier would perform in worst image acquisition conditions, gaussian noise was added to the test images (N=70), with four different magnitudes (AUC= 0.765 for the lowest noise value vs. AUC ≈ 0.5 for the highest). A median filter was applied to the noised images towards evaluating if information could be recovered. For the highest noise value, after filtering, the AUC was very close to the one obtained for the lowest noise value before filtering (0.754 vs 0.765), which indicates information recovery. The effect of density in classifier performance was evaluated by constructing three different test sets, each containing images from a density class (1,2,3). It was seen that an increase in density did not necessarily resulted in a decrease in performance, which indicates that the classifier is robust to density variation (AUC = 0.864, AUC= 0.927, AUC= 0.905 ; for class 1, 2, and 3 respectively). Since the entire image is being analyzed, and images come from different datasets, it was verified if breast area was adding bias to classification. Pearson correlation coefficient provided an output of ρ = 0.22, showing that there is a weak correlation between these two variables. Finally, breast cancer risk was assessed by visual texture feature analysis through the years, for a small set of women (N=11). This visual analysis allowed to unveil what seems to be a pattern amongst women who developed the disease, in the mammogram immediately before diagnosis. The details of each phase, as well as the associated final results are deeply described throughout this document. The work done in the first classification task resulted in a state-of-the-art performance, which may serve as foundation for new research in the area, without the laborious work of ROI definition. Besides that, the use of texture features alone proved to be fruitful. Results concerning risk may serve as basis for future work in the area, with larger datasets and the incorporation of Computer Vision methods.