Controlo remoto e autónomo de um sistema de aquacultura

Esta dissertação apresenta um sistema de aquacultura que possibilita a sua monitorização e o seu controlo autónomo. O sistema é capaz de ler grandezas como nível, pH, luminosidade, pressão e temperatura, e, posteriormente, ativar ou desativar os atuadores, como as eletroválvulas e as bombas peristálticas, até que se encontrem os valores pretendidos. O GSM é uma parte relevante do sistema desenvolvido, que permite uma interação à distância com o sistema, utilizando um telemóvel. Em qualquer momento, o utilizador pode pedir informações ao sistema, através de uma solicitação efetuada por mensagem de texto. As informações requeridas podem ser relativas ao estado dos atuadores e aos valores que os sensores apresentam. O utilizador pode, ainda, modificar o estado de um atuador, através de mensagem de texto enviada para o sistema. A resposta ao utilizador é uma mensagem com a verificação do que foi pedido. O sistema permite também ser configurado através de mensagem de texto, definindo os limites de cada parâmetro. Tem, ainda, a capacidade de enviar alertas, via mensagem de texto, quando algum valor estiver fora do pretendido. Apresenta uma aplicação em Visual Basic, que permite interagir com o sistema, controlar os limites e os atuadores, visualizar os alertas emitidos e registá-los em base de dados, para guardar o historial e compreender o comportamento através de gráficos.

Federated architecture for biomedical data integration

The last decades have been characterized by a continuous adoption of IT solutions in the healthcare sector, which resulted in the proliferation of tremendous amounts of data over heterogeneous systems. Distinct data types are currently generated, manipulated, and stored, in the several institutions where patients are treated. The data sharing and an integrated access to this information will allow extracting relevant knowledge that can lead to better diagnostics and treatments. This thesis proposes new integration models for gathering information and extracting knowledge from multiple and heterogeneous biomedical sources. The scenario complexity led us to split the integration problem according to the data type and to the usage specificity. The first contribution is a cloud-based architecture for exchanging medical imaging services. It offers a simplified registration mechanism for providers and services, promotes remote data access, and facilitates the integration of distributed data sources. Moreover, it is compliant with international standards, ensuring the platform interoperability with current medical imaging devices. The second proposal is a sensor-based architecture for integration of electronic health records. It follows a federated integration model and aims to provide a scalable solution to search and retrieve data from multiple information systems. The last contribution is an open architecture for gathering patient-level data from disperse and heterogeneous databases. All the proposed solutions were deployed and validated in real world use cases.