An ultrasound based computer-aided diagnosis tool for steatosis detection

Liver steatosis is a common disease usually associated with social and genetic factors. Early detection and quantification is important since it can evolve to cirrhosis. In this paper, a new computer-aided diagnosis (CAD) system for steatosis classification, in a local and global basis, is presented. Bayes factor is computed from objective ultrasound textural features extracted from the liver parenchyma. The goal is to develop a CAD screening tool, to help in the steatosis detection. Results showed an accuracy of 93.33%, with a sensitivity of 94.59% and specificity of 92.11%, using the Bayes classifier. The proposed CAD system is a suitable graphical display for steatosis classification.

Lar militar: projecto de execução

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização em Estruturas

Conceção e construção de um simulador de controlo de vibrações

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Projecto de execução de um viaduto ferroviário em betão armado e pré-esforçado

Trabalho de Projecto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização de Estruturas

Avaliação da caracterização de lesões em mamografia com recurso a sistemas CAD (Computer-Aided Diagnosis)

Os sistemas Computer-Aided Diagnosis (CAD) auxiliam a deteção e diferenciação de lesões benignas e malignas, aumentando a performance no diagnóstico do cancro da mama. As lesões da mama estão fortemente correlacionadas com a forma do contorno: lesões benignas apresentam contornos regulares, enquanto as lesões malignas tendem a apresentar contornos irregulares. Desta forma, a utilização de medidas quantitativas, como a dimensão fractal (DF), pode ajudar na caracterização dos contornos regulares ou irregulares de uma lesão. O principal objetivo deste estudo é verificar se a utilização concomitante de 2 (ou mais) medidas de DF – uma tradicionalmente utilizada, a qual foi designada por “DF de contorno”; outra proposta por nós, designada por “DF de área” – e ainda 3 medidas obtidas a partir destas, por operações de dilatação/erosão e por normalização de uma das medidas anteriores, melhoram a capacidade de caracterização de acordo com a escala BIRADS (Breast Imaging Reporting and Data System) e o tipo de lesão. As medidas de DF (DF contorno e DF área) foram calculadas através da aplicação do método box-counting, diretamente em imagens de lesões segmentadas e após a aplicação de um algoritmo de dilatação/erosão. A última medida baseia-se na diferença normalizada entre as duas medidas DF de área antes e após a aplicação do algoritmo de dilatação/erosão. Os resultados demonstram que a medida DF de contorno é uma ferramenta útil na diferenciação de lesões, de acordo com a escala BIRADS e o tipo de lesão; no entanto, em algumas situações, ocorrem alguns erros. O uso combinado desta medida com as quatro medidas propostas pode melhorar a classificação das lesões.

Níveis de referência em diagnóstico em tomografia computorizada para planeamento em radioterapia

Mestrado em Radiações Aplicadas às Tecnologias da Saúde- Ramo de especialização: Terapia com Radiações

Projeto de fundações e estrutura de um edifício de betão armado

Trabalho de Projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil Área de Especialização em Estruturas

Verificação da segurança à ação sísmica da estrutura de um colégio em Ponta Delgada utilizando o Eurocódigo 8 - parte 3

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização em Estruturas

Aplicação informática para dimensionamento de barramentos em subestações

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Electrónica e Telecomunicações

Temperature-induced structural transitions in self-assembling magnetic nanocolloids

With the help of a unique combination of density functional theory and computer simulations, we discover two possible scenarios, depending on concentration, for the hierarchical self-assembly of magnetic nanoparticles on cooling. We show that typically considered low temperature clusters, i.e. defect-free chains and rings, merge into more complex branched structures through only three types of defects: four-way X junctions, three-way Y junctions and two-way Z junctions. Our accurate calculations reveal the predominance of weakly magnetically responsive rings cross-linked by X defects at the lowest temperatures. We thus provide a strategy to fine-tune magnetic and thermodynamic responses of magnetic nanocolloids to be used in medical and microfluidics applications.