2 resultados para radial distribution function

em Biblioteca de Teses e Dissertações da USP


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As expectativas da Organização Mundial de Saúde para o ano de 2030 são que o número de mortes por câncer seja de aproximadamente 13,2 milhões, evidenciando a elevada parcela desta doença no problema de saúde mundial. Com relação ao câncer de próstata, de acordo com o Instituto Nacional do Câncer, o número de casos diagnosticados no mundo em 2012 foi de aproximadamente 1,1 milhão, enquanto que no Brasil os dados indicam a incidência de 68 mil novos casos. O tratamento deste tipo de neoplasia pode ser realizado com cirurgia (prostatectomia) ou radioterapia. Dentre a radioterapia, podemos destacar a técnica de braquiterapia, a qual consiste na introdução (implante) de pequenas fontes radioativas (sementes) no interior da próstata, onde será entregue um valor elevado de dose no volume de tratamento e baixa dose nos tecidos ao redor. No Brasil, a classe médica estima uma demanda de aproximadamente 8000 sementes/mês, sendo o custo unitário de cada semente de pelo menos U$ 26,00. A Associação Americana de Físicos na Medicina publicou alguns documentos descrevendo quais parâmetros e análises devem ser realizadas para avaliações da distribuição de dose, como por exemplo, os parâmetros Constante de taxa de dose, Função radial e Função de anisotropia. Estes parâmetros podem ser obtidos através de medidas experimentais da distribuição de dose ou por simulações computacionais. Neste trabalho foram determinados os parâmetros dosimétricos da semente OncoSeed-6711 da empresa Oncura-GEHealthcare e da semente desenvolvida pelo Grupo de Dosimetria de Fontes de Braquiterapia do Centro de Tecnologia das Radiações (CTR IPEN-CNEN/SP) por simulação computacional da distribuição de dose utilizando o código MCNP5, baseado no Método de Monte Carlo. A semente 6711 foi modelada, assim como um sistema dosimétrico constituído por um objeto simulador cúbico de 30x30x30 cm3 preenchido com água. Os valores obtidos da semente 6711 foram comparados com alguns apresentados na literatura, onde o parâmetro Constante de taxa de dose apresentou erro relativo em relação ao valor publicado no TG- 43 de 0,1%, sendo que os outros parâmetros analisados também apresentaram boa concordância com os valores publicados na literatura. Deste modo, pode-se considerar que os parâmetros utilizados nas simulações (espectro, modelagem geométrica e avaliação de resultados) estão compatíveis com outros estudos, sendo estes parâmetros também utilizados nas simulações da semente do IPEN. Considerando as análises de incerteza estatística, os valores obtidos da semente do IPEN são semelhantes aos valores da semente 6711.

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Os controladores eletrônicos de pulverização visam minimizar a variação das taxas de insumos aplicadas no campo. Eles fazem parte de um sistema de controle, e permitem a compensação da variação de velocidade de deslocamento do pulverizador durante a operação. Há vários tipos de controladores eletrônicos de pulverização disponíveis no mercado e uma das formas de selecionar qual o mais eficiente nas mesmas condições, ou seja, em um mesmo sistema de controle, é quantificar o tempo de resposta do sistema para cada controlador específico. O objetivo desse trabalho foi estimar os tempos de resposta para mudanças de velocidade de um sistema eletrônico de pulverização via modelos de regressão não lineares, estes, resultantes da soma de regressões lineares ponderadas por funções distribuição acumulada. Os dados foram obtidos no Laboratório de Tecnologia de Aplicação, localizado no Departamento de Engenharia de Biossistemas da Escola Superior de Agricultura \"Luiz de Queiroz\", Universidade de São Paulo, no município de Piracicaba, São Paulo, Brasil. Os modelos utilizados foram o logístico e de Gompertz, que resultam de uma soma ponderada de duas regressões lineares constantes com peso dado pela função distribuição acumulada logística e Gumbell, respectivamente. Reparametrizações foram propostas para inclusão do tempo de resposta do sistema de controle nos modelos, com o objetivo de melhorar a interpretação e inferência estatística dos mesmos. Foi proposto também um modelo de regressão não linear difásico que resulta da soma ponderada de regressões lineares constantes com peso dado pela função distribuição acumulada Cauchy seno hiperbólico exponencial. Um estudo de simulação foi feito, utilizando a metodologia de Monte Carlo, para avaliar as estimativas de máxima verossimilhança dos parâmetros do modelo.