Optimización de aperturas mediante técnicas de algoritmos evolutivos

Los sistemas de imagen por ultrasonidos son hoy una herramienta indispensable en aplicaciones de diagnóstico en medicina y son cada vez más utilizados en aplicaciones industriales en el área de ensayos no destructivos. El array es el elemento primario de estos sistemas y su diseño determina las características de los haces que se pueden construir (forma y tamaño del lóbulo principal, de los lóbulos secundarios y de rejilla, etc.), condicionando la calidad de las imágenes que pueden conseguirse. En arrays regulares la distancia máxima entre elementos se establece en media longitud de onda para evitar la formación de artefactos. Al mismo tiempo, la resolución en la imagen de los objetos presentes en la escena aumenta con el tamaño total de la apertura, por lo que una pequeña mejora en la calidad de la imagen se traduce en un aumento significativo del número de elementos del transductor. Esto tiene, entre otras, las siguientes consecuencias: Problemas de fabricación de los arrays por la gran densidad de conexiones (téngase en cuenta que en aplicaciones típicas de imagen médica, el valor de la longitud de onda es de décimas de milímetro) Baja relación señal/ruido y, en consecuencia, bajo rango dinámico de las señales por el reducido tamaño de los elementos. Complejidad de los equipos que deben manejar un elevado número de canales independientes. Por ejemplo, se necesitarían 10.000 elementos separados λ 2 para una apertura cuadrada de 50 λ. Una forma sencilla para resolver estos problemas existen alternativas que reducen el número de elementos activos de un array pleno, sacrificando hasta cierto punto la calidad de imagen, la energía emitida, el rango dinámico, el contraste, etc. Nosotros planteamos una estrategia diferente, y es desarrollar una metodología de optimización capaz de hallar de forma sistemática configuraciones de arrays de ultrasonido adaptados a aplicaciones específicas. Para realizar dicha labor proponemos el uso de los algoritmos evolutivos para buscar y seleccionar en el espacio de configuraciones de arrays aquellas que mejor se adaptan a los requisitos fijados por cada aplicación. En la memoria se trata el problema de la codificación de las configuraciones de arrays para que puedan ser utilizados como individuos de la población sobre la que van a actuar los algoritmos evolutivos. También se aborda la definición de funciones de idoneidad que permitan realizar comparaciones entre dichas configuraciones de acuerdo con los requisitos y restricciones de cada problema de diseño. Finalmente, se propone emplear el algoritmo multiobjetivo NSGA II como herramienta primaria de optimización y, a continuación, utilizar algoritmos mono-objetivo tipo Simulated Annealing para seleccionar y retinar las soluciones proporcionadas por el NSGA II. Muchas de las funciones de idoneidad que definen las características deseadas del array a diseñar se calculan partir de uno o más patrones de radiación generados por cada solución candidata. La obtención de estos patrones con los métodos habituales de simulación de campo acústico en banda ancha requiere tiempos de cálculo muy grandes que pueden hacer inviable el proceso de optimización con algoritmos evolutivos en la práctica. Como solución, se propone un método de cálculo en banda estrecha que reduce en, al menos, un orden de magnitud el tiempo de cálculo necesario Finalmente se presentan una serie de ejemplos, con arrays lineales y bidimensionales, para validar la metodología de diseño propuesta comparando experimentalmente las características reales de los diseños construidos con las predicciones del método de optimización. ABSTRACT Currently, the ultrasound imaging system is one of the powerful tools in medical diagnostic and non-destructive testing for industrial applications. Ultrasonic arrays design determines the beam characteristics (main and secondary lobes, beam pattern, etc...) which assist to enhance the image resolution. The maximum distance between the elements of the array should be the half of the wavelength to avoid the formation of grating lobes. At the same time, the image resolution of the target in the region of interest increases with the aperture size. Consequently, the larger number of elements in arrays assures the better image quality but this improvement contains the following drawbacks: Difficulties in the arrays manufacturing due to the large connection density. Low noise to signal ratio. Complexity of the ultrasonic system to handle large number of channels. The easiest way to resolve these issues is to reduce the number of active elements in full arrays, but on the other hand the image quality, dynamic range, contrast, etc, are compromised by this solutions In this thesis, an optimization methodology able to find ultrasound array configurations adapted for specific applications is presented. The evolutionary algorithms are used to obtain the ideal arrays among the existing configurations. This work addressed problems such as: the codification of ultrasound arrays to be interpreted as individuals in the evolutionary algorithm population and the fitness function and constraints, which will assess the behaviour of individuals. Therefore, it is proposed to use the multi-objective algorithm NSGA-II as a primary optimization tool, and then use the mono-objective Simulated Annealing algorithm to select and refine the solutions provided by the NSGA I I . The acoustic field is calculated many times for each individual and in every generation for every fitness functions. An acoustic narrow band field simulator, where the number of operations is reduced, this ensures a quick calculation of the acoustic field to reduce the expensive computing time required by these functions we have employed. Finally a set of examples are presented in order to validate our proposed design methodology, using linear and bidimensional arrays where the actual characteristics of the design are compared with the predictions of the optimization methodology.

Sistemas de ayuda al diagnóstico y reconocimiento de microcalcificaciones en mamografía mediante descriptores de escala y redes jerárquicas

La presente Tesis investiga el campo del reconocimiento automático de imágenes mediante ordenador aplicado al análisis de imágenes médicas en mamografía digital. Hay un interés por desarrollar sistemas de aprendizaje que asistan a los radiólogos en el reconocimiento de las microcalcificaciones para apoyarles en los programas de cribado y prevención del cáncer de mama. Para ello el análisis de las microcalcificaciones se ha revelado como técnica clave de diagnóstico precoz, pero sin embargo el diseño de sistemas automáticos para reconocerlas es complejo por la variabilidad y condiciones de las imágenes mamográficas. En este trabajo se analizan los planteamientos teóricos de diseño de sistemas de reconocimiento de imágenes, con énfasis en los problemas específicos de detección y clasificación de microcalcificaciones. Se ha realizado un estudio que incluye desde las técnicas de operadores morfológicos, redes neuronales, máquinas de vectores soporte, hasta las más recientes de aprendizaje profundo mediante redes neuronales convolucionales, contemplando la importancia de los conceptos de escala y jerarquía a la hora del diseño y sus implicaciones en la búsqueda de la arquitectura de conexiones y capas de la red. Con estos fundamentos teóricos y elementos de diseño procedentes de otros trabajos en este área realizados por el autor, se implementan tres sistemas de reconocimiento de mamografías que reflejan una evolución tecnológica, culminando en un sistema basado en Redes Neuronales Convolucionales (CNN) cuya arquitectura se diseña gracias al análisis teórico anterior y a los resultados prácticos de análisis de escalas llevados a cabo en nuestra base de datos de imágenes. Los tres sistemas se entrenan y validan con la base de datos de mamografías DDSM, con un total de 100 muestras de entrenamiento y 100 de prueba escogidas para evitar sesgos y reflejar fielmente un programa de cribado. La validez de las CNN para el problema que nos ocupa queda demostrada y se propone un camino de investigación para el diseño de su arquitectura. ABSTRACT This Dissertation investigates the field of computer image recognition applied to medical imaging in mammography. There is an interest in developing learning systems to assist radiologists in recognition of microcalcifications to help them in screening programs for prevention of breast cancer. Analysis of microcalcifications has emerged as a key technique for early diagnosis of breast cancer, but the design of automatic systems to recognize them is complicated by the variability and conditions of mammographic images. In this Thesis the theoretical approaches to design image recognition systems are discussed, with emphasis on the specific problems of detection and classification of microcalcifications. Our study includes techniques ranging from morphological operators, neural networks and support vector machines, to the most recent deep convolutional neural networks. We deal with learning theory by analyzing the importance of the concepts of scale and hierarchy at the design stage and its implications in the search for the architecture of connections and network layers. With these theoretical facts and design elements coming from other works in this area done by the author, three mammogram recognition systems which reflect technological developments are implemented, culminating in a system based on Convolutional Neural Networks (CNN), whose architecture is designed thanks to the previously mentioned theoretical study and practical results of analysis conducted on scales in our image database. All three systems are trained and validated against the DDSM mammographic database, with a total of 100 training samples and 100 test samples chosen to avoid bias and stand for a real screening program. The validity of the CNN approach to the problem is demonstrated and a research way to help in designing the architecture of these networks is proposed.

Caracterización y optimización de estructuras biofotónicas y técnicas avanzadas de interrogación para desarrollo de biosensores ópticos

El núcleo fundamental de esta tesis doctoral es un modelo teórico de la interacción de la luz con un tipo particular de biosensor óptico. Este biosensor se compone de dos regiones: en la región inferior puede haber capas de materiales con diferentes espesores y propiedades ópticas, apiladas horizontalmente; en la zona superior, sobre la que incide directamente el haz de luz, puede haber estructuras que hacen que las propiedades ópticas cambien tanto en el plano horizontal como en la dirección vertical. Estos biosensores responden ópticamente de forma diferente al ser iluminados dependiendo de que su superficie externa esté, en mayor o menor medida, recubierta con diferentes tipos de material biológico. En esta tesis se define un modelo analítico aproximado que permite simular la respuesta óptica de biosensores con estructuras en su región más externa. Una vez comprobada la validez práctica del modelo mediante comparación con medidas experimentales, éste se utiliza en el diseño de biosensores de rendimiento óptimo y en la definición de nuevas técnicas de interrogación óptica. En particular, el sistema de transducción IROP (Increased Relative Optical Power), basado en el efecto que produce la presencia de material biológico, en la potencia total reflejada por la celda biosensora en determinados intervalos espectrales, es uno de los sistemas que ha sido patentado y es objeto de desarrollo por la empresa de base tecnológica BIOD [www.biod.es/], estando ya disponibles en este momento varios dispositivos de diagnóstico basados en esta idea. Los dispositivos basados en este sistema de transducción han demostrado su eficiencia en la detección de proteínas y agentes infecciosos como los rotavirus y el virus del dengue. Finalmente, el modelo teórico desarrollado se utiliza para caracterizar las propiedades ópticas de algunos de los materiales de los que se fabrican los biosensores, así como las de las capas de material biológico formadas en las diferentes fases de un inmunoensayo. Los parámetros ópticos de las capas mencionadas se obtienen mediante el método general de ajuste por mínimos cuadrados a las curvas experimentales obtenidas en los inmunoensayos. ABSTRACT The core of this thesis is the theoretical modeling of the interaction of light with a particular type of optical biosensor. This biosensor consists of two parts: in the lower region may have layers of materials with different thicknesses and optical properties, stacked horizontally; at the top, on which directly affects the light beam, there may be structures that make optical properties change in both, the horizontal and in the vertical direction. These biosensors optically respond differently when illuminated depending on its external surface is greater or lesser extent, coated with different types of biological material. In this thesis an approximate analytical model to simulate the optical response of biosensors with structures in its outer region is defined. After verifying the practical validity of the model by comparison with experimental measurements, it is used in the design of biosensors with optimal performance and the definition of new optical interrogation techniques. In particular, the transduction system IROP (Increased Relative Optical Power) based on the effect of the presence of biological material in the total power reflected from the biosensor cell in certain spectral ranges, has been patented and is under development by the startup company BIOD [www.biod.es/], being already available at this time, several diagnostic devices based on this idea. Devices based on this transduction system have proven their efficiency in detecting proteins and infectious agents such as rotavirus and virus of dengue. Finally, the developed theoretical model is used to characterize the optical properties of some of the materials from which biosensors are fabricated, as well as the optical properties of the biological material layers formed at different stages of an immunoassay. The optical parameters of the layers above are obtained by the general method of least squares fit to the experimental curves obtained in immunoassays.

Sistemas de ayuda al diagnóstico y a la terapia funcional en enfermedades neurodegenerativas

El incremento de la esperanza de vida en los países desarrollados (más de 80 años en 2013), está suponiendo un crecimiento considerable en la incidencia y prevalencia de enfermedades discapacitantes, que si bien pueden aparecer a edades tempranas, son más frecuentes en la tercera edad, o en sus inmediaciones. Enfermedades neuro-degenerativas que suponen un gran hándicap funcional, pues algunas de ellas están asociadas a movimientos involuntarios de determinadas partes del cuerpo, sobre todo de las extremidades. Tareas cotidianas como la ingesta de alimento, vestirse, escribir, interactuar con el ordenador, etc… pueden llegar a ser grandes retos para las personas que las padecen. El diagnóstico precoz y certero resulta fundamental para la prescripción de la terapia o tratamiento óptimo. Teniendo en cuenta incluso que en muchos casos, por desgracia la mayoría, sólo se puede actuar para mitigar los síntomas, y no para sanarlos, al menos de momento. Aun así, acertar de manera temprana en el diagnóstico supone proporcionar al enfermo una mayor calidad de vida durante mucho más tiempo, por lo cual el esfuerzo merece, y mucho, la pena. Los enfermos de Párkinson y de temblor esencial suponen un porcentaje importante de la casuística clínica en los trastornos del movimiento que impiden llevar una vida normal, que producen una discapacidad física y una no menos importante exclusión social. Las vías de tratamiento son dispares de ahí que sea crítico acertar en el diagnóstico lo antes posible. Hasta la actualidad, los profesionales y expertos en medicina, utilizan unas escalas cualitativas para diferenciar la patología y su grado de afectación. Dichas escalas también se utilizan para efectuar un seguimiento clínico y registrar la historia del paciente. En esta tesis se propone una serie de métodos de análisis y de identificación/clasificación de los tipos de temblor asociados a la enfermedad de Párkinson y el temblor esencial. Empleando técnicas de inteligencia artificial basadas en clasificadores inteligentes: redes neuronales (MLP y LVQ) y máquinas de soporte vectorial (SVM), a partir del desarrollo e implantación de un sistema para la medida y análisis objetiva del temblor: DIMETER. Dicho sistema además de ser una herramienta eficaz para la ayuda al diagnóstico, presenta también las capacidades necesarias para proporcionar un seguimiento riguroso y fiable de la evolución de cada paciente. ABSTRACT The increase in life expectancy in developed countries in more than 80 years (data belongs to 2013), is assuming considerable growth in the incidence and prevalence of disabling diseases. Although they may appear at an early age, they are more common in the elderly ages or in its vicinity. Nuero-degenerative diseases that are a major functional handicap, as some of them are associated with involuntary movements of certain body parts, especially of the limbs. Everyday tasks such as food intake, dressing, writing, interact with the computer, etc ... can become large debris for people who suffer. Early and accurate diagnosis is crucial for prescribing optimal therapy or treatment. Even taking into account that in many cases, unfortunately the majority, can only act to mitigate the symptoms, not to cure them, at least for now. Nevertheless, early diagnosis may provide the patient a better quality of life for much longer time, so the effort is worth, and much, grief. Sufferers of Parkinson's and essential tremor represent a significant percentage of clinical casuistry in movement disorders that prevent a normal life, leading to physical disability and not least social exclusion. There are various treatment methods, which makes it necessary the immediate diagnosis. Up to date, professionals and medical experts, use a qualitative scale to differentiate the disease and degree of involvement. Therefore, those scales are used in clinical follow-up. In this thesis, several methods of analysis and identification / classification of types of tremor associated with Parkinson's disease and essential tremor are proposed. Using artificial intelligence techniques based on intelligent classification: neural networks (MLP and LVQ) and support vector machines (SVM), starting from the development and implementation of a system for measuring and objective analysis of the tremor: DIMETER. This system besides being an effective tool to aid diagnosis, it also has the necessary capabilities to provide a rigorous and reliable monitoring of the evolution of each patient.

Monitorización de estructuras aeronáuticas mediante técnicas de inteligencia artificial

Una de las barreras para la aplicación de las técnicas de monitorización de la integridad estructural (SHM) basadas en ondas elásticas guiadas (GLW) en aeronaves es la influencia perniciosa de las condiciones ambientales y de operación (EOC). En esta tesis se ha estudiado dicha influencia y la compensación de la misma, particularizando en variaciones del estado de carga y temperatura. La compensación de dichos efectos se fundamenta en Redes Neuronales Artificiales (ANN) empleando datos experimentales procesados con la Transformada Chirplet. Los cambios en la geometría y en las propiedades del material respecto al estado inicial de la estructura (lo daños) provocan cambios en la forma de onda de las GLW (lo que denominamos característica sensible al daño o DSF). Mediante técnicas de tratamiento de señal se puede buscar una relación entre dichas variaciones y los daños, esto se conoce como SHM. Sin embargo, las variaciones en las EOC producen también cambios en los datos adquiridos relativos a las GLW (DSF) que provocan errores en los algoritmos de diagnóstico de daño (SHM). Esto sucede porque las firmas de daño y de las EOC en la DSF son del mismo orden. Por lo tanto, es necesario cuantificar y compensar el efecto de las EOC sobre la GLW. Si bien existen diversas metodologías para compensar los efectos de las EOC como por ejemplo “Optimal Baseline Selection” (OBS) o “Baseline Signal Stretching” (BSS), estas, se emplean exclusivamente en la compensación de los efectos térmicos. El método propuesto en esta tesis mezcla análisis de datos experimentales, como en el método OBS, y modelos basados en Redes Neuronales Artificiales (ANN) que reemplazan el modelado físico requerido por el método BSS. El análisis de datos experimentales consiste en aplicar la Transformada Chirplet (CT) para extraer la firma de las EOC sobre la DSF. Con esta información, obtenida bajo diversas EOC, se entrena una ANN. A continuación, la ANN actuará como un interpolador de referencias de la estructura sin daño, generando información de referencia para cualquier EOC. La comparación de las mediciones reales de la DSF con los valores simulados por la ANN, dará como resultado la firma daño en la DSF, lo que permite el diagnóstico de daño. Este esquema se ha aplicado y verificado, en diversas EOC, para una estructura unidimensional con un único camino de daño, y para una estructura representativa de un fuselaje de una aeronave, con curvatura y múltiples elementos rigidizadores, sometida a un estado de cargas complejo, con múltiples caminos de daños. Los efectos de las EOC se han estudiado en detalle en la estructura unidimensional y se han generalizado para el fuselaje, demostrando la independencia del método respecto a la configuración de la estructura y el tipo de sensores utilizados para la adquisición de datos GLW. Por otra parte, esta metodología se puede utilizar para la compensación simultánea de una variedad medible de EOC, que afecten a la adquisición de datos de la onda elástica guiada. El principal resultado entre otros, de esta tesis, es la metodología CT-ANN para la compensación de EOC en técnicas SHM basadas en ondas elásticas guiadas para el diagnóstico de daño. ABSTRACT One of the open problems to implement Structural Health Monitoring techniques based on elastic guided waves in real aircraft structures at operation is the influence of the environmental and operational conditions (EOC) on the damage diagnosis problem. This thesis deals with the compensation of these environmental and operational effects, specifically, the temperature and the external loading, by the use of the Chirplet Transform working with Artificial Neural Networks. It is well known that the guided elastic wave form is affected by the damage appearance (what is known as the damage sensitive feature or DSF). The DSF is modified by the temperature and by the load applied to the structure. The EOC promotes variations in the acquired data (DSF) and cause mistakes in damage diagnosis algorithms. This effect promotes changes on the waveform due to the EOC variations of the same order than the damage occurrence. It is difficult to separate both effects in order to avoid damage diagnosis mistakes. Therefore it is necessary to quantify and compensate the effect of EOC over the GLW forms. There are several approaches to compensate the EOC effects such as Optimal Baseline Selection (OBS) or Baseline Signal Stretching (BSS). Usually, they are used for temperature compensation. The new method proposed here mixes experimental data analysis, as in the OBS method, and Artificial Neural Network (ANN) models to replace the physical modelling which involves the BSS method. The experimental data analysis studied is based on apply the Chirplet Transform (CT) to extract the EOC signature on the DSF. The information obtained varying EOC is employed to train an ANN. Then, the ANN will act as a baselines interpolator of the undamaged structure. The ANN generates reference information at any EOC. By comparing real measurements of the DSF against the ANN simulated values, the damage signature appears clearly in the DSF, enabling an accurate damage diagnosis. This schema has been applied in a range of EOC for a one-dimensional structure containing single damage path and two dimensional real fuselage structure with stiffener elements and multiple damage paths. The EOC effects tested in the one-dimensional structure have been generalized to the fuselage showing its independence from structural arrangement and the type of sensors used for GLW data acquisition. Moreover, it can be used for the simultaneous compensation of a variety of measurable EOC, which affects the guided wave data acquisition. The main result, among others, of this thesis is the CT-ANN methodology for the compensation of EOC in GLW based SHM technique for damage diagnosis.

Las Redes de Petri Interpretadas en el Diagnóstico de Fallos de Sistemas Híbridos. Aplicación a un Helicóptero no Tripulado

La seguridad y fiabilidad de los procesos industriales son la principal preocupación de los ingenieros encargados de las plantas industriales. Por lo tanto, desde un punto de vista económico, el objetivo principal es reducir el costo del mantenimiento, el tiempo de inactividad y las pérdidas causadas por los fallos. Por otra parte, la seguridad de los operadores, que afecta a los aspectos sociales y económicos, es el factor más relevante a considerar en cualquier sistema Debido a esto, el diagnóstico de fallos se ha convertido en un foco importante de interés para los investigadores de todo el mundo e ingenieros en la industria. Los principales trabajos enfocados en detección de fallos se basan en modelos de los procesos. Existen diferentes técnicas para el modelado de procesos industriales tales como máquinas de estado, árboles de decisión y Redes de Petri (RdP). Por lo tanto, esta tesis se centra en el modelado de procesos utilizando redes de petri interpretadas. Redes de Petri es una herramienta usada en el modelado gráfico y matemático con la habilidad para describir información de los sistemas de una manera concurrente, paralela, asincrona, distribuida y no determinística o estocástica. RdP son también una herramienta de comunicación visual gráfica útil como lo son las cartas de flujo o diagramas de bloques. Adicionalmente, las marcas de las RdP simulan la dinámica y concurrencia de los sistemas. Finalmente, ellas tienen la capacidad de definir ecuaciones de estado específicas, ecuaciones algebraicas y otros modelos que representan el comportamiento común de los sistemas. Entre los diferentes tipos de redes de petri (Interpretadas, Coloreadas, etc.), este trabajo de investigación trata con redes de petri interpretadas principalmente debido a características tales como sincronización, lugares temporizados, aparte de su capacidad para procesamiento de datos. Esta investigación comienza con el proceso para diseñar y construir el modelo y diagnosticador para detectar fallos definitivos, posteriormente, la dinámica temporal fue adicionada para detectar fallos intermitentes. Dos procesos industriales, concretamente un HVAC (Calefacción, Ventilación y Aire Acondicionado) y un Proceso de Envasado de Líquidos fueron usados como banco de pruebas para implementar la herramienta de diagnóstico de fallos (FD) creada. Finalmente, su capacidad de diagnóstico fue ampliada en orden a detectar fallos en sistemas híbridos. Finalmente, un pequeño helicóptero no tripulado fue elegido como ejemplo de sistema donde la seguridad es un desafío, y las técnicas de detección de fallos desarrolladas en esta tesis llevan a ser una herramienta valorada, desde que los accidentes de las aeronaves no tripuladas (UAVs) envuelven un alto costo económico y son la principal razón para introducir restricciones de volar sobre áreas pobladas. Así, este trabajo introduce un proceso sistemático para construir un Diagnosticador de Fallos del sistema mencionado basado en RdR Esta novedosa herramienta es capaz de detectar fallos definitivos e intermitentes. El trabajo realizado es discutido desde un punto de vista teórico y práctico. El procedimiento comienza con la división del sistema en subsistemas para seguido integrar en una RdP diagnosticadora global que es capaz de monitorear el sistema completo y mostrar las variables críticas al operador en orden a determinar la salud del UAV, para de esta manera prevenir accidentes. Un Sistema de Adquisición de Datos (DAQ) ha sido también diseñado para recoger datos durante los vuelos y alimentar la RdP diagnosticadora. Vuelos reales realizados bajo condiciones normales y de fallo han sido requeridos para llevar a cabo la configuración del diagnosticador y verificar su comportamiento. Vale la pena señalar que un alto riesgo fue asumido en la generación de fallos durante los vuelos, a pesar de eso esto permitió recoger datos básicos para desarrollar el diagnóstico de fallos, técnicas de aislamiento, protocolos de mantenimiento, modelos de comportamiento, etc. Finalmente, un resumen de la validación de resultados obtenidos durante las pruebas de vuelo es también incluido. Un extensivo uso de esta herramienta mejorará los protocolos de mantenimiento para UAVs (especialmente helicópteros) y permite establecer recomendaciones en regulaciones. El uso del diagnosticador usando redes de petri es considerado un novedoso enfoque. ABSTRACT Safety and reliability of industrial processes are the main concern of the engineers in charge of industrial plants. Thus, from an economic point of view, the main goal is to reduce the maintenance downtime cost and the losses caused by failures. Moreover, the safety of the operators, which affects to social and economic aspects, is the most relevant factor to consider in any system. Due to this, fault diagnosis has become a relevant focus of interest for worldwide researchers and engineers in the industry. The main works focused on failure detection are based on models of the processes. There are different techniques for modelling industrial processes such as state machines, decision trees and Petri Nets (PN). Thus, this Thesis is focused on modelling processes by using Interpreted Petri Nets. Petri Nets is a tool used in the graphic and mathematical modelling with ability to describe information of the systems in a concurrent, parallel, asynchronous, distributed and not deterministic or stochastic manner. PNs are also useful graphical visual communication tools as flow chart or block diagram. Additionally, the marks of the PN simulate the dynamics and concurrence of the systems. Finally, they are able to define specific state equations, algebraic equations and other models that represent the common behaviour of systems. Among the different types of PN (Interpreted, Coloured, etc.), this research work deals with the interpreted Petri Nets mainly due to features such as synchronization capabilities, timed places, apart from their capability for processing data. This Research begins with the process for designing and building the model and diagnoser to detect permanent faults, subsequently, the temporal dynamic was added for detecting intermittent faults. Two industrial processes, namely HVAC (Heating, Ventilation and Air Condition) and Liquids Packaging Process were used as testbed for implementing the Fault Diagnosis (FD) tool created. Finally, its diagnostic capability was enhanced in order to detect faults in hybrid systems. Finally, a small unmanned helicopter was chosen as example of system where safety is a challenge and fault detection techniques developed in this Thesis turn out to be a valuable tool since UAVs accidents involve high economic cost and are the main reason for setting restrictions to fly over populated areas. Thus, this work introduces a systematic process for building a Fault Diagnoser of the mentioned system based on Petri Nets. This novel tool is able to detect both intermittent and permanent faults. The work carried out is discussed from theoretical and practical point of view. The procedure begins with a division of the system into subsystems for further integration into a global PN diagnoser that is able to monitor the whole system and show critical variables to the operator in order to determine the UAV health, preventing accidents in this manner. A Data Acquisition System (DAQ) has been also designed for collecting data during the flights and feed PN Diagnoser. Real flights carried out under nominal and failure conditions have been required to perform the diagnoser setup and verify its performance. It is worth noting that a high risk was assumed in the generation of faults during the flights, nevertheless this allowed collecting basic data so as to develop fault diagnosis, isolations techniques, maintenance protocols, behaviour models, etc. Finally, a summary of the validation results obtained during real flight tests is also included. An extensive use of this tool will improve preventive maintenance protocols for UAVs (especially helicopters) and allow establishing recommendations in regulations. The use of the diagnoser by using Petri Nets is considered as novel approach.

Aplicación de herramientas gis para la cartografía y correlación de datos de ensayos no destructivos en el diagnóstico de edificios históricos

La presente tesis propone un nuevo método de cartografía de ensayos no destructivos en edificios históricos mediante el uso de técnicas basadas en SIG. Primeramente, se define el método por el cual es posible elaborar y convertir una cartografía 3D basada en nubes de puntos de un elemento arquitectónico obtenida mediante fotogrametría, en cartografía raster y vectorial, legible por los sistemas SIG mediante un sistema de coordenadas particular que referencian cada punto de la nube obtenida por fotogrametría. A esta cartografía inicial la denominaremos cartografía base. Después, se define el método por el cual los puntos donde se realiza un ensayo NDT se referencian al sistema de coordenadas del plano base, lo que permite la generación de cartografías de los ensayos referenciadas y la posibilidad de obtener sobre un mismo plano base diferentes datos de múltiples ensayos. Estas nuevas cartografías las denominaremos cartografías de datos, y se demostrará la utilidad de las mismas en el estudio del deterioro y la humedad. Se incluirá el factor tiempo en las cartografías, y se mostrará cómo este nuevo hecho posibilita el trabajo interdisciplinar en la elaboración del diagnóstico. Finalmente, se generarán nuevas cartografías inéditas hasta entonces consistentes en la combinación de diferentes cartografías de datos con la misma planimetría base. Estas nuevas cartografías, darán pie a la obtención de lo que se ha definido como mapas de isograma de humedad, mapa de isograma de salinidad, factor de humedad, factor de evaporación, factor de salinidad y factor de degradación del material. Mediante este sistema se facilitará una mejor visión del conjunto de los datos obtenidos en el estudio del edificio histórico, lo que favorecerá la correcta y rigurosa interpretación de los datos para su posterior restauración. ABSTRACT This research work proposes a new mapping method of non-destructive testing in historical buildings, by using techniques based on GIS. First of all, the method that makes it possible to produce and convert a 3D map based on cloud points from an architectural element obtained by photogrammetry, are defined, as raster and vector, legible by GIS mapping systems using a particular coordinate system that will refer each cloud point obtained by photogrammetry. This initial mapping will be named base planimetry. Afterwards, the method by which the points where the NDT test is performed are referenced to the coordinate system of the base plane , which allows the generation of maps of the referenced tests and the possibility of obtaining different data from multiple tests on the same base plane. These new maps will be named mapping data and their usefulness will be demonstrated in the deterioration and moisture study. The time factor in maps will be included, and how this new fact will enable the interdisciplinary work in the elaboration of the diagnosis will be proved. Finally, new maps (unpublished until now) will be generated by combining different mapping from the same planimetry data base. These new maps will enable us to obtain what have been called isograma moisture maps, isograma salinity- maps, humidity factor, evaporation factor, salinity factor and the material degradation factor. This system will provide a better vision of all data obtained in the study of historical buildings , and will ease the proper and rigorous data interpretation for its subsequent restoration.

Padronização e validação de marcadores moleculares para o diagnóstico da Leishmaniose Tegumentar

O diagnóstico da leishmaniose tegumentar (LT) baseia-se em critérios clínicos e epidemiológicos podendo ser confirmado por exames laboratoriais de rotina como a pesquisa direta do parasito por microscopia e a intradermorreação de Montenegro. Atualmente, os métodos moleculares, principalmente a reação da cadeia da polimerase (PCR), têm sido considerados para aplicação em amostras clínicas, devido a sua alta sensibilidade e especificidade. Este trabalho teve como objetivo a padronização e validação das técnicas de PCR-RFLP com diferentes iniciadores (kDNA, its1, hsp70 e prp1), visando o diagnóstico e a identificação das espécies de Leishmania presentes em amostras de DNA provenientes de lesões de pele ou mucosa de 140 pacientes com suspeita de leishmaniose tegumentar. Para tal, realizamos ensaios de: 1) sensibilidade das PCRs com os diferentes iniciadores, 2) especificidade dos ensaios utilizando DNAs de diferentes espécies de referência de Leishmania, de tripanossomatídeos inferiores e de fungos, 3) validação das técnicas de PCR-RFLP com os iniciadores estudados em amostras de DNA de lesões de pele ou mucosas de pacientes com LT. Os resultados dos ensaios de limiar de detecção das PCR (sensibilidade) mostraram que os quatro iniciadores do estudo foram capazes de detectar o DNA do parasito, porém em quantidades distintas: até 500 fg com os iniciadores para kDNA e its1, até 400 fg com hsp70 e até 5 ng com prp1. Quanto à especificidade dos iniciadores, não houve amplificação dos DNAs fúngicos. Por outro lado, nos ensaios com os iniciadores para kDNA e hsp70, verificamos amplificação do fragmento esperado em amostras de DNA de tripanossomatídeos. Nos ensaios com its1 e prp1, o padrão de amplificação com os DNAs de tripanossomatídeos foi diferente do apresentado pelas espécies de Leishmania. Verificou-se nos ensaios de validação que o PCR-kDNA detectou o parasito em todas as 140 amostras de DNA de pacientes e, assim, foi utilizado como critério de inclusão das amostras. A PCR-its1 apresentou menor sensibilidade, mesmo após a reamplificação com o mesmo iniciador (85,7% ou 120/140 amostras). Para os ensaios da PCR-hsp70, as amostras de DNA foram amplificadas com Repli G, para obter uma sensibilidade de 68,4% (89/140 amostras). A PCR-prp1 não detectou o parasito em amostras de DNA dos pacientes. Quanto aos ensaios para a identificação da espécie presente na lesão, a PCR-kDNA-RFLP-HaeIII e a PCR-its1- RFLP-HaeIII permitem a distinção de L. (L.) amazonensis das outras espécies pertencentes ao subgênero Viannia. A PCR-hsp70-RFLP-HaeIII-BstUI, apesar de potencialmente ser capaz de identificar as seis espécies de Leishmania analisadas, quando utilizada na avaliação das amostras humanas permitiu apenas a identificação de L. (V.) braziliensis. No entanto, é uma técnica com várias etapas e de difícil execução, o que pode inviabilizar o seu uso rotineiro em centros de referência em diagnósticos. Assim, recomendamos o uso dessa metodologia apenas em locais onde várias espécies de Leishmania sejam endêmicas. Finalmente, os resultados indicam que o kDNA-PCR devido à alta sensibilidade apresentada e facilidade de execução pode ser empregada como exame de rotina nos centros de referência, permitindo a confirmação ou exclusão da LT.

Estudo da viabilidade para introduzir na rotina testes de diagnóstico para infecção respiratória aguda

Para avaliar os benefícios da comunicação rápida ao clínico do diagnóstico de vírus respiratórios, foi analisado a viabilidade econômica de 2 testes, com o tempo de entrega de resultado em 2 horas para teste rápido e 48 horas para Biologia Molecular. As amostras coletadas foram processadas utilizando técnicas convencionais e os testes disponíveis no mercado local. Foram escolhidos dois testes rápidos pelo método de imunocromatografia para quatro parâmetros analíticos: Influenza A, Influenza H1N1, Influenza B e Vírus Sincicial Respiratório (RSV) e em Biologia Molecular um teste de RT-PCR multiplex com 25 patógenos entre vírus e bactérias. O tipo de amostra utilizada foi swab e lavado de nasofaringe. A população escolhida para o estudo foi paciente adulto, em tratamento de câncer, que necessita de uma resposta rápida já que a maioria se encontra com comprometimento do sistema imune por doença ou por tratamento. O estudo foi transversal, realizado entre os anos de 2012 e 2013, para avaliar a viabilidade econômica da introdução de testes de diagnóstico da infecção respiratória aguda de etiologia viral a partir de amostras de nasofaringe em pacientes com câncer atendidos no Centro de Atendimento de Oncologia Intercorrência (CAIO ), do Instituto do Câncer do Estado de São Paulo (ICESP), hospital público que atende exclusivamente Sistema Único de Saúde (SUS) e Hospital A.C. Camargo, que atende tanto a pacientes do SUS como da rede privada. O estudo incluiu 152 pacientes em tratamento para qualquer tipo de câncer, predominantemente do sexo feminino (81 mulheres e 70 homens) com idades entre 18-86 anos. Para participar do estudo o paciente era consultado e o critério para escolha do paciente foi ser portador de câncer, com história de febre (ainda que referida) acompanhada de tosse ou dor de garganta, tosse e sintomas respiratórios agudos, atendidos por protocolo padronizado que inclui avaliação na admissão, seguimento e manejo antimicrobiano. Para a avaliação econômica os pacientes foram classificados de acordo com o estado geral de saúde, se apresentavam bom estado de estado de saúde poderiam receber alta e faziam uso da medicação em casa evitando 5 dias de internação se recebessem algum resultado para Influenza ou RSV, no entanto os pacientes que apresentavam outro vírus, resultado negativo ou o estado geral era ruim permaneciam internados por 7 dias em observação e cuidados com medicação adequada. Foram realizadas análises econômicas em dois âmbitos: o sistema de saúde publico e o privado considerando o fator diminuição de dias de internação. A analise de Custo-benefício foi eficiente no Sistema privado mas inadequada para o SUS assim como, qualquer outra medida monetária já que os valores de reembolso do SUS estão defasados do custo de qualquer internação. A análise de Custo-efetividade que olha para outros fatores além do monetário foi efetiva nos dois sistemas que enfrentam falta de leitos além da condição de saúde do paciente de evitar a ingestão desnecessária de antibióticos, evitar os gastos do acompanhante, perda de dias de trabalho e estudo. Não houve correspondência de resultados dos testes rápidos com o multiplex de Biologia Molecular

Estudio de la infección por Leishmania infantum en el perro: utilidad de las técnicas diagnósticas no invasivas y nuevas alternativas terapéuticas

La leishmaniosis canina (Lcan) causada por Leishmania infantum es una zoonosis de distribución mundial endémica en la cuenca mediterránea. Es transmitida a humanos y animales mediante la picadura de las hembras de flebotomos, siendo el perro tanto un hospedador natural como el principal reservorio. Las manifestaciones clínicas de la infección por L. infantum en el perro son muy variables, desde una infección subclínica crónica hasta una enfermedad grave, que puede ser fatal. Debido a su compleja patogénesis y al importante papel que juega la respuesta inmunitaria, tanto el diagnóstico como el tratamiento y prevención de esta enfermedad son un reto desde el punto de vista veterinario y de Salud Pública. El objetivo fundamental de esta Tesis Doctoral ha sido encontrar nuevas alternativas tanto diagnósticas como terapéuticas en la Lcan. En cuanto al diagnóstico se ha evaluado el uso de muestras obtenidas de forma menos invasiva y dolorosa, y mejor aceptadas por los perros y por ende por sus propietarios. Y con respecto al tratamiento, se han evaluado dos nuevas moléculas buscando que sea más económico, eficaz, bien tolerado y de fácil administración. Para ello se han realizado tres ensayos clínicos: los dos primeros con un modelo experimental canino y el tercero en perros con infección natural por L. infantum. Para los dos primeros ensayos se empleó el mismo modelo experimental canino, que consistió en ocho perras de raza Beagle infectadas experimentalmente con L. infantum, a razón de 5x107 promastigotes/ml por vía intravenosa...

Herramientas innovadoras en el diagnóstico del síndrome respiratorio bovino (SRB)

A pesar de todos los avances realizados en las últimas décadas en el conocimiento sobre numerosos aspectos del Síndrome Respiratorio Bovino (SRB), entre los que se encuentran los factores de riesgo, la etiopatogenia, las características de los agentes causales, el diagnóstico, la terapéutica o la profilaxis y sus efectos globales, el SRB continúa siendo la enfermedad de mayor impacto económico en el ganado vacuno de cebo. Además, parece que tanto su incidencia como las pérdidas que origina siguen estables en los cebaderos de todo el mundo desde hace varias décadas. Sus principales características indican que debemos considerar que es una enfermedad de difícil control dado su carácter multifactorial y con la que, por tanto, debemos acostumbrarnos a convivir aunque aspirando a minimizar tanto su incidencia, como la gravedad de sus consecuencias. Por otro lado, aunque existen muchas técnicas diagnósticas a nuestra disposición, aún no se puede decir que exista una técnica de referencia o “gold standard” para el diagnóstico del SRB, y mucho menos una técnica estandarizada para su diagnóstico precoz. Establecer y estandarizar protocolos para la detección de grupos de animales en riesgo y su monitorización más intensa en fases posteriores del cebo para reducir el consumo de antibióticos de uso preventivo o metafiláctico es de gran interés. Hasta ahora, este tipo de estrategias se han basado en la detección de evidencias de contacto con gérmenes patógenos pulmonares (principalmente análisis de serología). Sin embargo, no debemos olvidar que la identificación de un agente patógeno en ausencia de una lesión y/o signos clínicos atribuibles al mismo, tan sólo es indicativa de contacto previo (no de padecimiento de un proceso de enfermedad) y que, por otro lado, la mayoría de los agentes microbiológicos ligados al SRB son comensales habituales de las vías respiratorias altas. De modo que la identificación de un agente sólo prueba enfermedad si se diagnostica junto con los signos clínicos compatibles de enfermedad y la lesión...

Criterios de valoración en el diagnóstico y pronóstico de la pleuroneumonía equina. Aplicación de la curva ROC para determinación de fiabilidad diagnóstica

Los procesos respiratorios en los caballos representan un problema muy importante en la clínica equina ya que provocan bajas y/o disminuciones del rendimiento tanto en caballos de uso deportivo como de otros tipos. Por ello es importante valorar de manera precisa las enfermedades que pueden provocar la muerte del paciente por la gravedad de las lesiones que generan. También es imprescindible ser capaces de emitir un pronóstico lo más acertado posible en la valoración de los procesos para determinar la esperanza de vida y posibilidades de recuperación o no de los enfermos, y hacerlo en función de la etiología del proceso que les afecta y del diagnóstico preciso para cada caso. En las últimas décadas y gracias al avance de la técnica y al desarrollo de los métodos de exploración se pueden realizar diagnósticos precisos y la evaluación correcta y adecuada de los pacientes equinos que exploramos en la clínica. Hay que tener en cuenta además en este sentido que son importantes también los avances realizados en el conocimiento de las enfermedades específicas de los caballos en disciplinas como la Medicina Interna y resto de especialidades clínicas actuales, y también valorar el avance en el conocimiento de las técnicas diagnósticas actuales que se pueden utilizar de manera precisa en cada caso para llegar a un diagnóstico específico. También hay que valorar y utilizar los protocolos clínicos en Medicina que permiten evaluar de manera específica, ordenada y precisa hoy día alos pacientes equinos. Por otra parte, es también fundamental saber que en la actualidad para el empleo sistemático de cualquier procedimiento en Medicina se debe realizar siempre un estudio de comprobación de la fiabilidad del mismo, y conocer los métodos y pruebas o determinaciones diagnósticas utilizadas en el protocolo específico utilizado o propuesto. Estas comprobaciones de la sensibilidad de los métodos utilizados, se realizan con la aplicación de sistemas de análisis matemáticos específicos de probabilidad que permiten la valoración y la contrastación de los métodos diagnósticos utilizados para analizar su fiabilidad...

Diagnóstico de refluxo gastroesofágico no recém nascido e lactente pré-termo : contribuição da impedância intraluminal múltipla

Trabalho Final do Curso de Mestrado Integrado em Medicina, Faculdade de Medicina, Universidade de Lisboa, 2014

Aplicação de técnicas de detecção de apoptose versus proliferação celular no estudo do mastocitoma canino

A apoptose é um mecanismo de morte celular programada que ocorre naturalmente nos tecidos. Alterações neste mecanismo podem resultar na formação de neoplasias. O mastocitoma é uma das neoplasias cutâneas mais frequente em canídeos. O fator de prognóstico mais utilizado é o grau histológico. Porém, devido à imprevisibilidade desta neoplasia é necessário um melhor conhecimento do comportamento da mesma para se melhorarem competências em oncologia. Neste projeto foram estudados 23 amostras de mastocitomas caninos de variadas idades, raça e sexo, que foram submetidas à técnica de imunohistoquímica de modo a analisar a expressão de dois marcadores pró-apoptóticos (TUNEL e Bax), um marcador antiapoptótico (Bcl-2) e um marcador proliferativo (Ki-67). A expressão de TUNEL, Bcl-2 e Ki-67 aumentou do grau I para o grau III do mastocitoma e a de Bax diminuiu. Houve também uma diminuição na expressão de Bax e Bcl-2 no mastocitomas de grau II e um ligeiro aumento na expressão de Ki-67 na mesma classe tumoral. Observou-se assim maior atividade anti-apoptótica e aumento da proliferação celular, associados a um ao prolongamento na sobrevivência das células neoplásicas e, consequentemente, a um pior prognóstico, no grau de malignidade mais severo o grau III.

Metodología de investigación, análisis diagnóstico e intervención social en instituciones y comunidades

En este trabajo se presentan categorías para la construcción de un modelo teórico de análisis, articulado a una metodología empírica de investigación diagnóstica y para la intervención en comunidades y organizaciones. Los procesos sociales "objetivos", los conflictos y los problemas son abordados con una metodología participativa en comunidades y organizaciones, apoyadas en técnicas sociocomunicacionales. Tomamos en consideración también hipótesis y conceptos correspondientes a una visión relativamente crítica sobre la teoría del capital social, así como una propuesta teórica a desarrollar sobre procesos de acomodación, asimilación y transformación ecológica de las comunidades a las condiciones materiales, sociales y cultural-simbólicas de la vida social bajo la noción de "cultivo social"