Desarrollo, optimización e integración de tecnologías sustentables a base de un biorreactor empacado de flujo ascendente y un humedal artificial de flujo horizontal sub-superficial para el tratamiento de agua contaminada con cromo y plomo.

Tesis (Doctor en Ciencias con Especialidad en Biotecnología) UANL, 2013

Étude multicentrique sur les stratégies de ventilation mécanique employées chez les enfants avec un œdème pulmonaire lésionnel

Des études adultes sur l’œdème pulmonaire lésionnel et le Syndrome de Détresse Respiratoire Aiguë ont mené à l’établissement de recommandations sur les stratégies de ventilation mécanique à employer chez ces patients. Cependant, il n’est pas clair si les recommandations adultes sont également bénéfiques pour l’enfant. Objectif Décrire les stratégies de ventilation mécanique employées chez les enfants atteints d’un œdème pulmonaire lésionnel. Méthodes Étude épidémiologique transversale tenue dans 59 unités de Soins Intensifs Pédiatriques de 12 pays en Amérique du Nord et en Europe. Six jours d’étude ont eu lieu entre juin et novembre 2007. Les enfants atteints d’un œdème pulmonaire lésionnel étaient inclus et des données sur la sévérité de leur maladie, les paramètres de ventilation mécanique et les thérapies adjuvantes employées ont été recueillies. Résultats Des 3823 enfants dépistés, 414 (10.8%) avaient un œdème pulmonaire lésionnel et 165 (40%) ont été inclus dans l’étude (124 étaient sous ventilation mécanique conventionnelle, 27 sous ventilation à haute fréquence par oscillation et 14 sous ventilation non invasive). Dans le groupe sous ventilation conventionnelle, 43.5% étaient ventilés avec un mode contrôlé à pression, le volume courant moyen était de 8.3±3.3 ml/kg et l’utilisation de la PEP et FiO2 était hétérogène. Conclusions Cette étude démontre une hétérogénéité dans les stratégies de ventilation mécanique employées chez les enfants souffrant d’un œdème pulmonaire lésionnel. Celle-ci pourrait être en partie reliée à la robustesse des critères diagnostiques actuellement utilisés pour définir l’ALI/SDRA. Une évaluation rigoureuse de ces stratégies est nécessaire pour guider la standardisation des soins et optimiser l’issue de ces patients.

Facteurs de risque de ventilation mécanique prolongée aux soins intensifs pédiatriques : étude épidémiologique descriptive

Rationnelle. La ventilation mécanique invasive (VI) s’accompagne lorsqu’elle se prolonge, d’une augmentation de la morbimortalité. Jusqu’à 64% des enfants hospitalisés aux soins intensifs sont ventilés et peu de données épidémiologiques existent afin d’estimer précocement la durée du support ventilatoire. Objectifs. Déterminer l’incidence et les facteurs de risque précoces de ventilation mécanique invasive prolongée aux soins intensifs pédiatriques. Méthode. Nous avons conduit une étude descriptive rétroélective sur un an. Tous les épisodes de VI aux soins intensifs du Centre hospitalier universitaire Sainte Justine de Montréal ont été inclus. Les facteurs de risque de VI prolongée (≥ 96 heures) ont été déterminés par régression logistique. Résultats. Parmi les 360 épisodes de VI, 36% ont duré ≥ 96 heures. Les facteurs de risques de ventilation prolongée en analyse multivariée sont : âge <12 mois, score de PRISM ≥ 15 à l’admission, pression moyenne dans les voies aériennes ≥13 cm H2O au jour 1 de ventilation, utilisation de la sédation intraveineuse continue au jour 1 de ventilation et ventilation non invasive avant intubation. Conclusion. La VI prolongée survient chez environ un tiers des patients ventilés. Les patients de moins de 12 mois semblent être plus à risque que les enfants plus âgés et devraient bénéficier de stratégies différentes pour diminuer leur durée de ventilation mécanique. La sévérité de la maladie, l’agressivité du support ventilatoire, l’utilisation d’une sédation continue au premier jour de ventilation sont également des facteurs à considérer dans les études visant à diminuer la durée de support ventilatoire.

Natural air conditioning, traditions and trends : high performance of sustainable indoor ventilation in a hot and dry climate

De nos jours, l'utilisation accrue de combustibles à base de fossiles et l'électricité met en péril l'environnement naturel à cause des niveaux élevés de pollution. Il est donc plausible de prévoir des économies d'énergie significatives grâce à la climatisation dite «naturelle»». En accord avec les objectifs acceptés à l'échelle internationale d'une architecture «verte» et durable, l'utilisation de cours intérieures associées aux capteurs de vent, aux murs-Trombe et à d'autres systèmes de climatisation naturelle (aussi bien traditionnels que nouveaux), paraît prometteuse. Ce mémoire propose une analyse de nouvelles approches à la climatisation naturelle et à la production d'air frais avec une consommation minimale d'énergie, eu égard aux traditions et aux tendances, en particulier dans les zones climatiques chaudes et sèches comme l'Iran. Dans ce contexte, regarder l'architecture de l'Islam et la discipline du Qur'an paraissent offrir un guide pour comprendre l'approche musulmane aux processus de décision en design. Nous regardons donc les traditions et les tendances en ce qui concerne la climatisation naturelle à travers l'élément le plus important du contexte islamique, à savoir le Qur'an. C'est pourquoi, à l'intérieur du thème de la tradition, nous avons pris en compte quelques considérations concernant l'influence de l'Islam, et en particulier le respect de la nature associé à un équilibre entre l'harmonie et l'individualité. Ce sont autant de facteurs qui influencent la prise de décisions visant à résoudre des problèmes scientifiques majeurs selon la philosophie et les méthodes islamiques ; ils nous permettent de faire quelques recommandations. La description des principes sous-jacents aux capteurs à vent et des antécédents trouvés dans la nature tels que les colonies de termites, est présentée également. Sous la rubrique tendances, nous avons introduit l'utilisation de matériaux et de principes de design nouveaux. Regarder simultanément ces matériaux nouveaux et l'analogie des colonies de termites suggère de bonnes approches à la conception d'abris pour les victimes de tremblements de terre dans les régions sisimques. Bam, une ville iranienne, peut être considérée comme un exemple spécifique illustrant où les principes exposés dans ce mémoire peuvent s'appliquer le plus adéquatement.

The use of artificial intelligence algorithms to guide surgical treatment of adolescent idiopathic scoliosis

La scoliose idiopathique de l’adolescent (SIA) est une déformation tri-dimensionelle du rachis. Son traitement comprend l’observation, l’utilisation de corsets pour limiter sa progression ou la chirurgie pour corriger la déformation squelettique et cesser sa progression. Le traitement chirurgical reste controversé au niveau des indications, mais aussi de la chirurgie à entreprendre. Malgré la présence de classifications pour guider le traitement de la SIA, une variabilité dans la stratégie opératoire intra et inter-observateur a été décrite dans la littérature. Cette variabilité s’accentue d’autant plus avec l’évolution des techniques chirurgicales et de l’instrumentation disponible. L’avancement de la technologie et son intégration dans le milieu médical a mené à l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle informatiques pour aider la classification et l’évaluation tridimensionnelle de la scoliose. Certains algorithmes ont démontré être efficace pour diminuer la variabilité dans la classification de la scoliose et pour guider le traitement. L’objectif général de cette thèse est de développer une application utilisant des outils d’intelligence artificielle pour intégrer les données d’un nouveau patient et les évidences disponibles dans la littérature pour guider le traitement chirurgical de la SIA. Pour cela une revue de la littérature sur les applications existantes dans l’évaluation de la SIA fut entreprise pour rassembler les éléments qui permettraient la mise en place d’une application efficace et acceptée dans le milieu clinique. Cette revue de la littérature nous a permis de réaliser que l’existence de “black box” dans les applications développées est une limitation pour l’intégration clinique ou la justification basée sur les évidence est essentielle. Dans une première étude nous avons développé un arbre décisionnel de classification de la scoliose idiopathique basé sur la classification de Lenke qui est la plus communément utilisée de nos jours mais a été critiquée pour sa complexité et la variabilité inter et intra-observateur. Cet arbre décisionnel a démontré qu’il permet d’augmenter la précision de classification proportionnellement au temps passé à classifier et ce indépendamment du niveau de connaissance sur la SIA. Dans une deuxième étude, un algorithme de stratégies chirurgicales basé sur des règles extraites de la littérature a été développé pour guider les chirurgiens dans la sélection de l’approche et les niveaux de fusion pour la SIA. Lorsque cet algorithme est appliqué à une large base de donnée de 1556 cas de SIA, il est capable de proposer une stratégie opératoire similaire à celle d’un chirurgien expert dans prêt de 70% des cas. Cette étude a confirmé la possibilité d’extraire des stratégies opératoires valides à l’aide d’un arbre décisionnel utilisant des règles extraites de la littérature. Dans une troisième étude, la classification de 1776 patients avec la SIA à l’aide d’une carte de Kohonen, un type de réseaux de neurone a permis de démontrer qu’il existe des scoliose typiques (scoliose à courbes uniques ou double thoracique) pour lesquelles la variabilité dans le traitement chirurgical varie peu des recommandations par la classification de Lenke tandis que les scolioses a courbes multiples ou tangentielles à deux groupes de courbes typiques étaient celles avec le plus de variation dans la stratégie opératoire. Finalement, une plateforme logicielle a été développée intégrant chacune des études ci-dessus. Cette interface logicielle permet l’entrée de données radiologiques pour un patient scoliotique, classifie la SIA à l’aide de l’arbre décisionnel de classification et suggère une approche chirurgicale basée sur l’arbre décisionnel de stratégies opératoires. Une analyse de la correction post-opératoire obtenue démontre une tendance, bien que non-statistiquement significative, à une meilleure balance chez les patients opérés suivant la stratégie recommandée par la plateforme logicielle que ceux aillant un traitement différent. Les études exposées dans cette thèse soulignent que l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle dans la classification et l’élaboration de stratégies opératoires de la SIA peuvent être intégrées dans une plateforme logicielle et pourraient assister les chirurgiens dans leur planification préopératoire.

Interaction entre ventilation mécanique et traumatisme à la moelle épinière : réponses inflammatoires pulmonaires et médullaires

Le traumatisme de la moelle épinière est à l’origine d’une inflammation locale importante caractérisée par l’augmentation massive des cellules inflammatoires et la présence de réactions oxydatives. Cette inflammation locale peut déclencher une réponse inflammatoire systémique par voie hématogène. Au niveau cervical, les lésions médullaires peuvent entraîner des faiblesses ou la paralysie des muscles respiratoires. Le patient, qui ne peut plus respirer de façon autonome, doit avoir recours à un support respiratoire. Bien que la ventilation mécanique soit la thérapie traditionnellement appliquée aux blessés médullaires souffrant d’insuffisance respiratoire, les études ont démontré qu’elle pouvait contribuer à promouvoir une réponse inflammatoire ainsi que des dommages pulmonaires. L’interaction entre le traumatisme médullaire et la ventilation mécanique, indispensable au maintien de l’équilibre des échanges respiratoires, est inconnue à ce jour. En voulant protéger les tissus, cellules et organes, l’organisme met en œuvre toute une panoplie de réponses inflammatoires à différents endroits. Nous pensons que ces réponses peuvent être altérées via l’interaction entre ce traumatisme et cette ventilation mécanique, sous l’influence de la principale source cellulaire de cytokines pour la défense de l’hôte, le macrophage, récemment classé en deux phénotypes principaux: 1) l’activation classique de type M1 et 2) l’activation alternative de type M2. Le phénotype M1 est conduit par le facteur GM-CSF et induit par l’interféron IFN-ɣ ainsi que le lipopolysaccharide. Le phénotype M2 quant à lui, est conduit par le facteur M-CSF et induit par les interleukines IL-4, IL-13 ou IL-21. M1 relâche principalement IL-1β, IL-6, TNF-α et MIP-1α tandis que M2 principalement IL-10 et MCP-1. Toutefois, nous ignorons actuellement par quel type d’activation se manifestera cette réponse immunitaire et si l’application de support respiratoire pourrait entraîner un risque inflammatoire additionnel au site du traumatisme. Nous ignorons également si la ventilation mécanique affecterait, à distance, les tissus de la moelle épinière via une inflammation systémique et amplifierait alors le dommage initial. Il n’existe pas à ce jour, de thérapie qui ait montré d’effet bénéfique réel envers une récupération fonctionnelle des patients blessés médullaires. Il paraît donc essentiel de déterminer si la ventilation mécanique peut moduler l’inflammation post-traumatique à la fois au niveau pulmonaire et au site de la lésion. Ce travail visait à caractériser les liens entre l’inflammation issue du traumatisme médullaire et celle issue de la ventilation, dans le but de fournir une meilleure compréhension des mécanismes inflammatoires activés dans ce contexte. L’étude a été menée sur un modèle animal. Elle consistait à évaluer : 1) si le traumatisme médullaire influençait les réponses inflammatoires pulmonaires induites par la ventilation mécanique, y compris le phénotype des macrophages alvéolaires et 2) si la ventilation pouvait altérer à distance, les tissus de la moelle épinière. L’impact de la blessure médullaire sur l’inflammation pulmonaire et locale, induite par la ventilation fut interprété grâce à l’analyse des cellules inflammatoires dans les lavages broncho-alvéolaires et dans les tissus prélevés à l’endroit de la blessure après 24 heures. Ces analyses ont démontré un profil spécifique des cytokines pulmonaires et médullaires. Elles ont révélé que la ventilation mécanique a engendré un environnement pro-inflammatoire en faveur d’un phénotype M1 chez les animaux ayant bénéficié de la thérapie respiratoire. Inversement, l’atteinte thoracique chez les animaux sans ventilation, a montré qu’une réponse immunitaire avait été activée en faveur d’un environnement anti-inflammatoire de phénotype M2. La lésion cervicale quant à elle a induit un profil de cytokines différent et les réponses au stress oxydatif dans le poumon induites par la ventilation ont été réduites significativement. De plus, une lésion médullaire a augmenté l’expression d’IL-6 et la ventilation a diminué l’IL-1β et augmenté le TNF-α dans les tissus de la moelle. Finalement, ces données ont fourni les premières évidences que la ventilation a induit d’avantage à un phénotype pulmonaire M1 et que le traumatisme médullaire a impacté spécifiquement les réponses inflammatoires et oxydatives dans le poumon. La ventilation a contribué non seulement à distance à une inflammation des tissus médullaires lésés mais aussi des tissus sains.

Tunnel-Based Artificial Neural Network Technique to Calculate the Resonant Frequency of a Thick-Substrate Microstrip Antenna

The mathematical formulation of empirically developed formulas Jirr the calculation of the resonant frequency of a thick-substrate (h s 0.08151 A,,) microstrip antenna has been analyzed. With the use qt' tunnel-based artificial neural networks (ANNs), the resonant frequency of antennas with h satisfying the thick-substrate condition are calculated and compared with the existing experimental results and also with the simulation results obtained with the use of an IE3D software package. The artificial neural network results are in very good agreement with the experimental results

AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR SONAR TARGET DETECTION

Neural Network has emerged as the topic of the day. The spectrum of its application is as wide as from ECG noise filtering to seismic data analysis and from elementary particle detection to electronic music composition. The focal point of the proposed work is an application of a massively parallel connectionist model network for detection of a sonar target. This task is segmented into: (i) generation of training patterns from sea noise that contains radiated noise of a target, for teaching the network;(ii) selection of suitable network topology and learning algorithm and (iii) training of the network and its subsequent testing where the network detects, in unknown patterns applied to it, the presence of the features it has already learned in. A three-layer perceptron using backpropagation learning is initially subjected to a recursive training with example patterns (derived from sea ambient noise with and without the radiated noise of a target). On every presentation, the error in the output of the network is propagated back and the weights and the bias associated with each neuron in the network are modified in proportion to this error measure. During this iterative process, the network converges and extracts the target features which get encoded into its generalized weights and biases.In every unknown pattern that the converged network subsequently confronts with, it searches for the features already learned and outputs an indication for their presence or absence. This capability for target detection is exhibited by the response of the network to various test patterns presented to it.Three network topologies are tried with two variants of backpropagation learning and a grading of the performance of each combination is subsequently made.

Nutritional responses in Indian white shrimp Fenneropenaeus indicus to varying protein: energy combinations in compounded artificial feeds

Department of Marine Biology, Microbiology and Biochemistry, Cochin University of Science and Technology

Identification of spectral lines of elements using artificial neural networks

Artificial neural networks (ANNs) are relatively new computational tools that have found extensive utilization in solving many complex real-world problems. This paper describes how an ANN can be used to identify the spectral lines of elements. The spectral lines of Cadmium (Cd), Calcium (Ca), Iron (Fe), Lithium (Li), Mercury (Hg), Potassium (K) and Strontium (Sr) in the visible range are chosen for the investigation. One of the unique features of this technique is that it uses the whole spectrum in the visible range instead of individual spectral lines. The spectrum of a sample taken with a spectrometer contains both original peaks and spurious peaks. It is a tedious task to identify these peaks to determine the elements present in the sample. ANNs capability of retrieving original data from noisy spectrum is also explored in this paper. The importance of the need of sufficient data for training ANNs to get accurate results is also emphasized. Two networks are examined: one trained in all spectral lines and other with the persistent lines only. The network trained in all spectral lines is found to be superior in analyzing the spectrum even in a noisy environment.

Integer filling facfor phases and isospin in vertical diatomic artificial molecules

Integer filling factor phases of many-electron vertically coupled diatomic artificial quantum dot molecules are investigated for different values of the interdot coupling. The experimental results are analyzed within local-spin density functional theory for which we have determined a simple lateral confining potential law that can be scaled for the different coupling regimes, and Hartree-Fock theory. Maximum density droplets composed of electrons in both bonding and antibonding or just bonding states are revealed, and interesting isospin-flip physics appears for weak interdot coupling when the systematic depopulation of antibonding states leads to changes in isospin.

Magnetoresistance at artificial interfaces in the itinerant SrRuO3 ferromagnet

The magnetoresistance across interfaces in the itinerant ferromagnetic oxide SrRuO3 have been studied. To define appropriately the interfaces, epitaxial thin films have been grown on bicrystalline and laser-patterned SrTiO3 substrates. Comparison is made with results obtained on similar experiments using the double-exchange ferromagnetic oxide La2/3Sr1/3MnO3. It is found that in SrRuO3, interfaces induce a substantial negative magnetoresistance, although no traces of the low-field spin tunneling magnetoresistance are found. We discuss these results on the basis of the distinct degree of spin polarization in ruthenates and manganites and the different nature of the surface magnetic layer formed at interfaces.

Document Image Segmentation and Compression using Artificial Neural Networks and Evolutionary Methods

The work is intended to study the following important aspects of document image processing and develop new methods. (1) Segmentation ofdocument images using adaptive interval valued neuro-fuzzy method. (2) Improving the segmentation procedure using Simulated Annealing technique. (3) Development of optimized compression algorithms using Genetic Algorithm and parallel Genetic Algorithm (4) Feature extraction of document images (5) Development of IV fuzzy rules. This work also helps for feature extraction and foreground and background identification. The proposed work incorporates Evolutionary and hybrid methods for segmentation and compression of document images. A study of different neural networks used in image processing, the study of developments in the area of fuzzy logic etc is carried out in this work