Otimização de dose em mamografia

Mestrado em Radiações Aplicadas às Tecnologias da Saúde. Área de especialização: Imagem Digital com Radiação X.

Optimization techniques for power distribution planning with uncertainties: a comparative study

Important research effort has been devoted to the topic of optimal planning of distribution systems. The non linear nature of the system, the need to consider a large number of scenarios and the increasing necessity to deal with uncertainties make optimal planning in distribution systems a difficult task. Heuristic techniques approaches have been proposed to deal with these issues, overcoming some of the inherent difficulties of classic methodologies. This paper considers several methodologies used to address planning problems of electrical power distribution networks, namely mixedinteger linear programming (MILP), ant colony algorithms (AC), genetic algorithms (GA), tabu search (TS), branch exchange (BE), simulated annealing (SA) and the Bender´s decomposition deterministic non-linear optimization technique (BD). Adequacy of theses techniques to deal with uncertainties is discussed. The behaviour of each optimization technique is compared from the point of view of the obtained solution and of the methodology performance. The paper presents results of the application of these optimization techniques to a real case of a 10-kV electrical distribution system with 201 nodes that feeds an urban area.

Technical and economic resources management in smart grids using heuristic optimization methods

Intensive use of Distributed Generation (DG) represents a change in the paradigm of power systems operation making small-scale energy generation and storage decision making relevant for the whole system. This paradigm led to the concept of smart grid for which an efficient management, both in technical and economic terms, should be assured. This paper presents a new approach to solve the economic dispatch in smart grids. The proposed methodology for resource management involves two stages. The first one considers fuzzy set theory to define the natural resources range forecast as well as the load forecast. The second stage uses heuristic optimization to determine the economic dispatch considering the generation forecast, storage management and demand response

Dispensa de medicação em dose unitária: a realidade no sistema semiautomático Kardex® dos serviços farmacêuticos do Centro Hospitalar de São João, EPE.

Introdução: Para além da importância já reconhecida da dispensa de medicação em dose unitária, a utilização de sistemas semiautomáticos no auxílio aos Serviços Farmacêuticos, quer do Kardex®, que será alvo de análise ao longo do trabalho, quer o Fast Dispensing System (FDS®), permite maior rapidez e segurança na preparação da Distribuição Individual Diária (DID) e Distribuição Individual Diária em Dose Unitária (DIDDU), auxiliando no envio do medicamento correto, na quantidade e qualidades certas, para cumprimento da prescrição médica proposta. O Kardex tem - se mostrado cada vez mais uma ferramenta de trabalho indispensável no dia – a - dia de um hospital com as características do Centro Hospitalar de São João, EPE pelo que se torna importante uma análise aos valores de utilização do Kardex. Assim sendo, este trabalho pretende dar a conhecer através de apresentações gráficas a realidade de utilização do Kardex® por Serviço Clínico, na preparação de medicação por dose unitária. Material e Métodos: Efetuou - se um estudo transversal, de carácter observacional, descritivo simples, tendo sido analisados a totalidade dos Serviços Clínicos reparados em Kardex®, entre 2 de Janeiro e 1 de Fevereiro, num total de 31 dias. Para tal efectuou - se a recolha de dados fornecida pelo Kardex®, sendo estes inseridos numa folha de Microsoft Office Excel®, e tratados posteriormente até obtenção de gráficos. Resultados: Os resultados obtidos mostram que sexta-feira e sábado são os dias em que o Kardex® tem mais tempo de utilização, mantendo-se os restantes dias da semana com valores de utilização bastante próximos. Quando analisados por Serviços Clínicos os dados mostram que são os Internamentos de Medicina A e B que ocupam respetivamente o primeiro e segundo lugar no que diz respeito ao maior tempo de utilização do Kardex®, com um tempo de trabalho em Kardex de aproximadamente 1 hora. Discussão / Conclusões: Sexta-feira e Sábado são os dias em que a utilização do Kardex® se torna maior devido à necessidade de preparação de medicação para 48h, ao contrário dos restantes dias em que a preparação da medicação é para apenas 24h. Os Internamentos de Medicina A e B são os Serviços Clínicos que mais tempo ocupam o Kardex®, muito devido ao grande número de camas que cada serviço tem, mas também às características dos doentes nele internados, a sua maioria bastante polimedicados.

Implementação de um sistema Kanban® na reposição de grandes volumes em dose unitária

Introdução. O sistema de distribuição em dose unitária tem por base a dispensa de medicação na dose prescrita, de forma individualizada. Este sistema de distribuição é vantajoso, pois torna a dispensa de medicamentos individualizada e dirigida ao doente, e diminui o stock existente nas enfermarias. Contudo, assume também desvantagens, sendo crucial que todos os medicamentos e produtos farmacêuticos estejam disponíveis e individualizados, sempre que necessários. De modo a assegurar uma adequada reposição de stocks no sector de Dose Unitária, o Centro Hospitalar de São João, EPE (CHSJ, EPE) implementou o sistema Kanban® como método de reposição. Assim, foi desenvolvido um conjunto de cartões-Kanban®, existindo diferentes cores que caracterizam diferentes grupos de produtos: [1] azul, produtos que necessitam de manipulação; [2] verde, produtos que se encontram na sua apresentação final; [3] roxo, produtos de grande volume que necessitam de manipulação. Deste modo, quando o stock de um produto está a terminar, compete aos Técnicos de Farmácia colocar o Kanban® no Quadro de Reposição, para que seja iniciado o processo de reposição. Face a algumas limitações associadas ao tamanho dos cartões anteriormente implementados, este trabalho visa desenvolver e implementar o Kanban® verde, através de um sistema de dupla identificação, utilizando duas etiquetas identificativas: uma verde, removível, que é colocada no Quadro de Reposição quando o stock termina, e uma amarela, fixa, alertando para a necessidade de repor o produto em causa. Material e Métodos. Efectuou-se um estudo do tipo investigação-acção no qual foram analisados todos os medicamentos e produtos farmacêuticos que não sofrem qualquer processo de manipulação entre a chegada aos Serviços Farmacêuticos e o seu envio para os Serviços Clínicos. Resultados. Da implementação deste sistema de dupla identificação, com base no modelo de rótulos pré-definido na instituição, resultaram um conjunto de rótulos identificativos dos vários produtos. Discussão/Conclusões. O stock do sector de Dose Unitária do CHSJ, EPE encontra-se organizado de duas formas: os medicamentos que necessitam de manipulação, que atendendo ao seu pequeno volume estão armazenados em gavetas, enquanto os restantes, pelo seu maior volume, são armazenados em estantes, com a devida identificação. Considerando que os novos Kanban® têm por base substituir os já existentes, acreditamos que alguma dificuldade existente será melhorada. A diferença na coloração das etiquetas designativas alertará para a necessidade de reposição, situação que poderia passar despercebida. Face à falta de literatura publicada, não existe qualquer informação que sustente os resultados esperados, porém acreditamos que este estudo pode servir de base ao desenvolvimento deste sistema noutras instituições, e como experiência do sucesso/insucesso da utilização do Sistema Kanban

Influência do volume vesical na diminuição da dose recebida na bexiga e no PTV em doentes com tumor de reto tratados com belly-board

Introdução: O cancro retal continua a ser um dos principais problemas de saúde a nível mundial, sendo a toxicidade gastro-intestinal e génito-urinária os efeitos tardios da radioterapia mais reportados. A utilização da Belly-Board para minimizar essa toxicidade, reduzindo o volume de bexiga e intestino delgado irradiados é recomendada. No entanto, o protocolo mais adequado para o volume vesical nestes doentes é ainda tema de controvérsia. Objetivo: Avaliar a influência do volume vesical na dose recebida na bexiga e no PTV, em doentes com tumor de reto, posicionados em decúbito ventral, com belly-board. Materiais e Métodos: 38 doentes com tumor de reto tratados no CHBM, agrupados em dois grupos: o 1º grupo, com 19 doentes que realizaram tratamento com bexiga cheia e o 2º grupo, com 19 doentes que realizaram tratamento com bexiga vazia. Os dados foram obtidos através dos HDV’s e foram comparadas as doses máximas no PTV e a percentagem de volume de bexiga que recebe 50Gy. Foi utilizado o teste estatístico U-Mann Whitney com um nível de significância de 0,05. A hipótese de pesquisa deste estudo propõe que os dois grupos diferem significativamente entre si e a hipótese nula propõe que os dois grupos não diferem significativamente entre si, para ambas as variáveis. Resultados: Não se observaram diferenças estatisticamente significativas entre os grupos no que diz respeito à dose máxima no PTV. No que se refere à percentagem de volume de bexiga que recebe 50Gy verificaram-se diferenças estatisticamente significativas, tendo o grupo de doentes que realizaram tratamento com bexiga cheia apresentado valores mais baixos. Conclusões: Este estudo demonstrou o benefício da utilização do protocolo de bexiga cheia em doentes com tumor de reto tratados com belly-board, na diminuição da percentagem de volume de bexiga que recebe 50Gy.

Collective intelligence on dynamic manufacturing scheduling optimization

Swarm Intelligence (SI) is a growing research field of Artificial Intelligence (AI). SI is the general term for several computational techniques which use ideas and get inspiration from the social behaviours of insects and of other animals. This paper presents hybridization and combination of different AI approaches, like Bio-Inspired Techniques (BIT), Multi-Agent systems (MAS) and Machine Learning Techniques (ML T). The resulting system is applied to the problem of jobs scheduling to machines on dynamic manufacturing environments.

Self-optimization aspects for dynamic scheduling

Scheduling is a critical function that is present throughout many industries and applications. A great need exists for developing scheduling approaches that can be applied to a number of different scheduling problems with significant impact on performance of business organizations. A challenge is emerging in the design of scheduling support systems for manufacturing environments where dynamic adaptation and optimization become increasingly important. At this scenario, self-optimizing arise as the ability of the agent to monitor its state and performance and proactively tune itself to respond to environmental stimuli.

Análise dos parâmetros de qualidade das imagens de verificação em radioterapia aplicada a patologias de cabeça e pescoço

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

Commercial agents portfolio optimization in electricity markets

As it is well known, competitive electricity markets require new computing tools for power companies that operate in retail markets in order to enhance the management of its energy resources. During the last years there has been an increase of the renewable penetration into the micro-generation which begins to co-exist with the other existing power generation, giving rise to a new type of consumers. This paper develops a methodology to be applied to the management of the all the aggregators. The aggregator establishes bilateral contracts with its clients where the energy purchased and selling conditions are negotiated not only in terms of prices but also for other conditions that allow more flexibility in the way generation and consumption is addressed. The aggregator agent needs a tool to support the decision making in order to compose and select its customers' portfolio in an optimal way, for a given level of profitability and risk.

Derivative-free optimization and filter methods to solve nonlinear constrained problems

In real optimization problems, usually the analytical expression of the objective function is not known, nor its derivatives, or they are complex. In these cases it becomes essential to use optimization methods where the calculation of the derivatives, or the verification of their existence, is not necessary: the Direct Search Methods or Derivative-free Methods are one solution. When the problem has constraints, penalty functions are often used. Unfortunately the choice of the penalty parameters is, frequently, very difficult, because most strategies for choosing it are heuristics strategies. As an alternative to penalty function appeared the filter methods. A filter algorithm introduces a function that aggregates the constrained violations and constructs a biobjective problem. In this problem the step is accepted if it either reduces the objective function or the constrained violation. This implies that the filter methods are less parameter dependent than a penalty function. In this work, we present a new direct search method, based on simplex methods, for general constrained optimization that combines the features of the simplex method and filter methods. This method does not compute or approximate any derivatives, penalty constants or Lagrange multipliers. The basic idea of simplex filter algorithm is to construct an initial simplex and use the simplex to drive the search. We illustrate the behavior of our algorithm through some examples. The proposed methods were implemented in Java.

Derivative-free nonlinear optimization filter simplex

The filter method is a technique for solving nonlinear programming problems. The filter algorithm has two phases in each iteration. The first one reduces a measure of infeasibility, while in the second the objective function value is reduced. In real optimization problems, usually the objective function is not differentiable or its derivatives are unknown. In these cases it becomes essential to use optimization methods where the calculation of the derivatives or the verification of their existence is not necessary: direct search methods or derivative-free methods are examples of such techniques. In this work we present a new direct search method, based on simplex methods, for general constrained optimization that combines the features of simplex and filter methods. This method neither computes nor approximates derivatives, penalty constants or Lagrange multipliers.

Numerical optimization experiments using the hyperbolic smoothing strategy to solve MPCC

In this work we solve Mathematical Programs with Complementarity Constraints using the hyperbolic smoothing strategy. Under this approach, the complementarity condition is relaxed through the use of the hyperbolic smoothing function, involving a positive parameter that can be decreased to zero. An iterative algorithm is implemented in MATLAB language and a set of AMPL problems from MacMPEC database were tested.

Sensing Cloud Optimization to Solve ED of Units with Valve-Point Effects and Multi-fuels

In this paper a solution to an highly constrained and non-convex economical dispatch (ED) problem with a meta-heuristic technique named Sensing Cloud Optimization (SCO) is presented. The proposed meta-heuristic is based on a cloud of particles whose central point represents the objective function value and the remaining particles act as sensors "to fill" the search space and "guide" the central particle so it moves into the best direction. To demonstrate its performance, a case study with multi-fuel units and valve- point effects is presented.

Optimization, high availability and redundancy in information communications and technology using networks and systems virtualization architectures

Mestrado em Engenharia Informática