Controlo por computador de um sistema de levitação magnética

Ao longo deste projecto são efectuados vários passos para a realização de um sistema de levitação magnética controlado por computador. O objectivo deste projecto é a levitação de um objecto de material ferromagnético. Para a sua realização foi essencialmente necessário um electroíman, que exerce a força electromagnética sobre a bola, um circuito de potência para accionar o electroíman, um circuito sensor constituído por um LDR e por fim, o circuito constituído pelo PIC 18F4550. Para a comunicação entre o sistema e o PC foi estabelecida a comunicação série RS232. No que concerne ao controlo do sistema, foi aplicado um controlador PD e um controlador em avanço, ambos projectados directamente no domínio digital, através do método do Lugar de raízes. Posteriormente foi desenvolvida uma interface gráfica em ambiente MATLAB, para comunicação, via RS232, entre o PC e o sistema.

Controlo de um robô autónomo através de redes neuronais

Neste trabalho pretende-se introduzir os conceitos associados às redes neuronais e a sua aplicação no controlo de sistemas, neste caso na área da robótica autónoma. Foi utilizado um AGV de modo a testar experimentalmente um controlo através de uma rede neuronal artificial. A grande vantagem das redes neuronais artificiais é estas poderem ser ensinadas a funcionarem como se pretende. A partir desta caraterística foram efetuadas duas abordagens na implementação do AGV disponibilizado. A primeira abordagem ensinava a rede neuronal a funcionar como o controlo por lógica difusa que foi implementado no AGV aquando do seu desenvolvimento. A segunda abordagem foi ensinar a rede neuronal artificial a funcionar a partir de dados retirados de um controlo remoto simples implementado no AGV. Ambas as abordagens foram inicialmente implementadas e simuladas no MATLAB, antes de se efetuar a sua implementação no AGV. O MATLAB é utilizado para efetuar o treino das redes neuronais multicamada proactivas através do algoritmo de treino por retropropagação de Levenberg-Marquardt. A implementação de uma rede neuronal artificial na primeira abordagem foi implementada em três fases, MATLAB, posteriormente linguagem de programação C no computador e por fim, microcontrolador PIC no AGV, permitindo assim diferenciar o desenvolvimento destas técnicas em várias plataformas. Durante o desenvolvimento da segunda abordagem foi desenvolvido uma aplicação Android que permite monitorizar e controlar o AGV remotamente. Os resultados obtidos pela implementação da rede neuronal a partir do controlo difuso e do controlo remoto foram satisfatórios, pois o AGV percorria os percursos testados corretamente, em ambos os casos. Por fim concluiu-se que é viável a aplicação das redes neuronais no controlo de um AGV. Mais ainda, é possível utilizar o sistema desenvolvido para implementar e testar novas RNA.

TERT Promoter Mutations Are a Major Indicator of Poor Outcome in Differentiated Thyroid Carcinomas

Context: Telomerase promoter mutations (TERT) were recently described in follicular cell-derived thyroid carcinomas (FCDTC) and seem to be more prevalent in aggressive cancers. Objectives: We aimed to evaluate the frequency of TERT promoter mutations in thyroid lesions and to investigate the prognostic significance of such mutations in a large cohort of patients with differentiated thyroid carcinomas (DTCs). Design: This was a retrospective observational study. Setting and Patients: We studied 647 tumors and tumor-like lesions. A total of 469 patients with FCDTC treated and followed in five university hospitals were included. Mean follow-up (±SD) was 7.8 ± 5.8 years. Main Outcome Measures: Predictive value of TERT promoter mutations for distant metastasization, disease persistence at the end of follow-up, and disease-specific mortality. Results: TERT promoter mutations were found in 7.5% of papillary carcinomas (PTCs), 17.1% of follicular carcinomas, 29.0% of poorly differentiated carcinomas, and 33.3% of anaplastic thyroid carcinomas. Patients with TERT-mutated tumors were older (P < .001) and had larger tumors (P = .002). In DTCs, TERT promoter mutations were significantly associated with distant metastases (P < .001) and higher stage (P < .001). Patients with DTC harboring TERT promoter mutations were submitted to more radioiodine treatments (P = .009) with higher cumulative dose (P = .004) and to more treatment modalities (P = .001). At the end of follow-up, patients with TERT-mutated DTCs were more prone to have persistent disease (P = .001). TERT promoter mutations were significantly associated with disease-specific mortality [in the whole FCDTC (P < .001)] in DTCs (P < .001), PTCs (P = .001), and follicular carcinomas (P < .001). After adjusting for age at diagnosis and gender, the hazard ratio was 10.35 (95% confidence interval 2.01–53.24; P = .005) in DTC and 23.81 (95% confidence interval 1.36–415.76; P = .03) in PTCs. Conclusions: TERT promoter mutations are an indicator of clinically aggressive tumors, being correlated with worse outcome and disease-specific mortality in DTC. TERT promoter mutations have an independent prognostic value in DTC and, notably, in PTC.