704 resultados para PYRAMIDAL INDENTATION
Resumo:
Neuronal morphology is a key feature in the study of brain circuits, as it is highly related to information processing and functional identification. Neuronal morphology affects the process of integration of inputs from other neurons and determines the neurons which receive the output of the neurons. Different parts of the neurons can operate semi-independently according to the spatial location of the synaptic connections. As a result, there is considerable interest in the analysis of the microanatomy of nervous cells since it constitutes an excellent tool for better understanding cortical function. However, the morphologies, molecular features and electrophysiological properties of neuronal cells are extremely variable. Except for some special cases, this variability makes it hard to find a set of features that unambiguously define a neuronal type. In addition, there are distinct types of neurons in particular regions of the brain. This morphological variability makes the analysis and modeling of neuronal morphology a challenge. Uncertainty is a key feature in many complex real-world problems. Probability theory provides a framework for modeling and reasoning with uncertainty. Probabilistic graphical models combine statistical theory and graph theory to provide a tool for managing domains with uncertainty. In particular, we focus on Bayesian networks, the most commonly used probabilistic graphical model. In this dissertation, we design new methods for learning Bayesian networks and apply them to the problem of modeling and analyzing morphological data from neurons. The morphology of a neuron can be quantified using a number of measurements, e.g., the length of the dendrites and the axon, the number of bifurcations, the direction of the dendrites and the axon, etc. These measurements can be modeled as discrete or continuous data. The continuous data can be linear (e.g., the length or the width of a dendrite) or directional (e.g., the direction of the axon). These data may follow complex probability distributions and may not fit any known parametric distribution. Modeling this kind of problems using hybrid Bayesian networks with discrete, linear and directional variables poses a number of challenges regarding learning from data, inference, etc. In this dissertation, we propose a method for modeling and simulating basal dendritic trees from pyramidal neurons using Bayesian networks to capture the interactions between the variables in the problem domain. A complete set of variables is measured from the dendrites, and a learning algorithm is applied to find the structure and estimate the parameters of the probability distributions included in the Bayesian networks. Then, a simulation algorithm is used to build the virtual dendrites by sampling values from the Bayesian networks, and a thorough evaluation is performed to show the model’s ability to generate realistic dendrites. In this first approach, the variables are discretized so that discrete Bayesian networks can be learned and simulated. Then, we address the problem of learning hybrid Bayesian networks with different kinds of variables. Mixtures of polynomials have been proposed as a way of representing probability densities in hybrid Bayesian networks. We present a method for learning mixtures of polynomials approximations of one-dimensional, multidimensional and conditional probability densities from data. The method is based on basis spline interpolation, where a density is approximated as a linear combination of basis splines. The proposed algorithms are evaluated using artificial datasets. We also use the proposed methods as a non-parametric density estimation technique in Bayesian network classifiers. Next, we address the problem of including directional data in Bayesian networks. These data have some special properties that rule out the use of classical statistics. Therefore, different distributions and statistics, such as the univariate von Mises and the multivariate von Mises–Fisher distributions, should be used to deal with this kind of information. In particular, we extend the naive Bayes classifier to the case where the conditional probability distributions of the predictive variables given the class follow either of these distributions. We consider the simple scenario, where only directional predictive variables are used, and the hybrid case, where discrete, Gaussian and directional distributions are mixed. The classifier decision functions and their decision surfaces are studied at length. Artificial examples are used to illustrate the behavior of the classifiers. The proposed classifiers are empirically evaluated over real datasets. We also study the problem of interneuron classification. An extensive group of experts is asked to classify a set of neurons according to their most prominent anatomical features. A web application is developed to retrieve the experts’ classifications. We compute agreement measures to analyze the consensus between the experts when classifying the neurons. Using Bayesian networks and clustering algorithms on the resulting data, we investigate the suitability of the anatomical terms and neuron types commonly used in the literature. Additionally, we apply supervised learning approaches to automatically classify interneurons using the values of their morphological measurements. Then, a methodology for building a model which captures the opinions of all the experts is presented. First, one Bayesian network is learned for each expert, and we propose an algorithm for clustering Bayesian networks corresponding to experts with similar behaviors. Then, a Bayesian network which represents the opinions of each group of experts is induced. Finally, a consensus Bayesian multinet which models the opinions of the whole group of experts is built. A thorough analysis of the consensus model identifies different behaviors between the experts when classifying the interneurons in the experiment. A set of characterizing morphological traits for the neuronal types can be defined by performing inference in the Bayesian multinet. These findings are used to validate the model and to gain some insights into neuron morphology. Finally, we study a classification problem where the true class label of the training instances is not known. Instead, a set of class labels is available for each instance. This is inspired by the neuron classification problem, where a group of experts is asked to individually provide a class label for each instance. We propose a novel approach for learning Bayesian networks using count vectors which represent the number of experts who selected each class label for each instance. These Bayesian networks are evaluated using artificial datasets from supervised learning problems. Resumen La morfología neuronal es una característica clave en el estudio de los circuitos cerebrales, ya que está altamente relacionada con el procesado de información y con los roles funcionales. La morfología neuronal afecta al proceso de integración de las señales de entrada y determina las neuronas que reciben las salidas de otras neuronas. Las diferentes partes de la neurona pueden operar de forma semi-independiente de acuerdo a la localización espacial de las conexiones sinápticas. Por tanto, existe un interés considerable en el análisis de la microanatomía de las células nerviosas, ya que constituye una excelente herramienta para comprender mejor el funcionamiento de la corteza cerebral. Sin embargo, las propiedades morfológicas, moleculares y electrofisiológicas de las células neuronales son extremadamente variables. Excepto en algunos casos especiales, esta variabilidad morfológica dificulta la definición de un conjunto de características que distingan claramente un tipo neuronal. Además, existen diferentes tipos de neuronas en regiones particulares del cerebro. La variabilidad neuronal hace que el análisis y el modelado de la morfología neuronal sean un importante reto científico. La incertidumbre es una propiedad clave en muchos problemas reales. La teoría de la probabilidad proporciona un marco para modelar y razonar bajo incertidumbre. Los modelos gráficos probabilísticos combinan la teoría estadística y la teoría de grafos con el objetivo de proporcionar una herramienta con la que trabajar bajo incertidumbre. En particular, nos centraremos en las redes bayesianas, el modelo más utilizado dentro de los modelos gráficos probabilísticos. En esta tesis hemos diseñado nuevos métodos para aprender redes bayesianas, inspirados por y aplicados al problema del modelado y análisis de datos morfológicos de neuronas. La morfología de una neurona puede ser cuantificada usando una serie de medidas, por ejemplo, la longitud de las dendritas y el axón, el número de bifurcaciones, la dirección de las dendritas y el axón, etc. Estas medidas pueden ser modeladas como datos continuos o discretos. A su vez, los datos continuos pueden ser lineales (por ejemplo, la longitud o la anchura de una dendrita) o direccionales (por ejemplo, la dirección del axón). Estos datos pueden llegar a seguir distribuciones de probabilidad muy complejas y pueden no ajustarse a ninguna distribución paramétrica conocida. El modelado de este tipo de problemas con redes bayesianas híbridas incluyendo variables discretas, lineales y direccionales presenta una serie de retos en relación al aprendizaje a partir de datos, la inferencia, etc. En esta tesis se propone un método para modelar y simular árboles dendríticos basales de neuronas piramidales usando redes bayesianas para capturar las interacciones entre las variables del problema. Para ello, se mide un amplio conjunto de variables de las dendritas y se aplica un algoritmo de aprendizaje con el que se aprende la estructura y se estiman los parámetros de las distribuciones de probabilidad que constituyen las redes bayesianas. Después, se usa un algoritmo de simulación para construir dendritas virtuales mediante el muestreo de valores de las redes bayesianas. Finalmente, se lleva a cabo una profunda evaluaci ón para verificar la capacidad del modelo a la hora de generar dendritas realistas. En esta primera aproximación, las variables fueron discretizadas para poder aprender y muestrear las redes bayesianas. A continuación, se aborda el problema del aprendizaje de redes bayesianas con diferentes tipos de variables. Las mixturas de polinomios constituyen un método para representar densidades de probabilidad en redes bayesianas híbridas. Presentamos un método para aprender aproximaciones de densidades unidimensionales, multidimensionales y condicionales a partir de datos utilizando mixturas de polinomios. El método se basa en interpolación con splines, que aproxima una densidad como una combinación lineal de splines. Los algoritmos propuestos se evalúan utilizando bases de datos artificiales. Además, las mixturas de polinomios son utilizadas como un método no paramétrico de estimación de densidades para clasificadores basados en redes bayesianas. Después, se estudia el problema de incluir información direccional en redes bayesianas. Este tipo de datos presenta una serie de características especiales que impiden el uso de las técnicas estadísticas clásicas. Por ello, para manejar este tipo de información se deben usar estadísticos y distribuciones de probabilidad específicos, como la distribución univariante von Mises y la distribución multivariante von Mises–Fisher. En concreto, en esta tesis extendemos el clasificador naive Bayes al caso en el que las distribuciones de probabilidad condicionada de las variables predictoras dada la clase siguen alguna de estas distribuciones. Se estudia el caso base, en el que sólo se utilizan variables direccionales, y el caso híbrido, en el que variables discretas, lineales y direccionales aparecen mezcladas. También se estudian los clasificadores desde un punto de vista teórico, derivando sus funciones de decisión y las superficies de decisión asociadas. El comportamiento de los clasificadores se ilustra utilizando bases de datos artificiales. Además, los clasificadores son evaluados empíricamente utilizando bases de datos reales. También se estudia el problema de la clasificación de interneuronas. Desarrollamos una aplicación web que permite a un grupo de expertos clasificar un conjunto de neuronas de acuerdo a sus características morfológicas más destacadas. Se utilizan medidas de concordancia para analizar el consenso entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Se investiga la idoneidad de los términos anatómicos y de los tipos neuronales utilizados frecuentemente en la literatura a través del análisis de redes bayesianas y la aplicación de algoritmos de clustering. Además, se aplican técnicas de aprendizaje supervisado con el objetivo de clasificar de forma automática las interneuronas a partir de sus valores morfológicos. A continuación, se presenta una metodología para construir un modelo que captura las opiniones de todos los expertos. Primero, se genera una red bayesiana para cada experto y se propone un algoritmo para agrupar las redes bayesianas que se corresponden con expertos con comportamientos similares. Después, se induce una red bayesiana que modela la opinión de cada grupo de expertos. Por último, se construye una multired bayesiana que modela las opiniones del conjunto completo de expertos. El análisis del modelo consensuado permite identificar diferentes comportamientos entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Además, permite extraer un conjunto de características morfológicas relevantes para cada uno de los tipos neuronales mediante inferencia con la multired bayesiana. Estos descubrimientos se utilizan para validar el modelo y constituyen información relevante acerca de la morfología neuronal. Por último, se estudia un problema de clasificación en el que la etiqueta de clase de los datos de entrenamiento es incierta. En cambio, disponemos de un conjunto de etiquetas para cada instancia. Este problema está inspirado en el problema de la clasificación de neuronas, en el que un grupo de expertos proporciona una etiqueta de clase para cada instancia de manera individual. Se propone un método para aprender redes bayesianas utilizando vectores de cuentas, que representan el número de expertos que seleccionan cada etiqueta de clase para cada instancia. Estas redes bayesianas se evalúan utilizando bases de datos artificiales de problemas de aprendizaje supervisado.
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A bond analytical model is proposed in this paper. The model is capable of reproducing the bond stress developed between the steel and concrete, in precast prestressed elements, during the entire process of prestressing force release. The bond stress developed in the transmission zone, where the bond stress is not constant, is also obtained. The steel and concrete stresses as well as the slip between both materials can be also estimated by means of the relation established in the model between these parameters and the bond stress. The model is validated with the results of a series of tests, considering different steel indentation depths and concrete covers and it is extended to evaluate the transmission length. This has been checked by comparing the transmission length predicted by the model and one measured experimentally in two series of tests.
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An extruded Mg–1Mn–1Nd (wt%) (MN11) alloy was tested in tension in an SEM at temperatures of 323K (50°C), 423 K (150°C), and 523 K (250°C) to analyse the local deformation mechanisms through in situ observations. Electron backscatter diffraction was performed before and after the deformation. It was found that the tensile strength decreased with increasing temperature, and the relative activity of different twinning and slip systems was quantified. At 323K (50C), extension twinning, basal, prismatic (a) and pyramidal (c+a) slip were active. Much less extension twinning was observed at 423K (150ºC) while basal slip and prismatic (a) slip were dominant and presented similar activities. At 523K (250ºC), twinning was not observed, and basal slip controlled the deformation.
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Computational homogenization by means of the finite element analysis of a representative volume element of the microstructure is used to simulate the deformation of nanostructured Ti. The behavior of each grain is taken into account using a single crystal elasto-viscoplastic model which includes the microscopic mechanisms of plastic deformation by slip along basal, prismatic and pyramidal systems. Two different representations of the polycrystal were used. Each grain was modeled with one cubic finite element in the first one while many cubic elements were used to represent each grain in the second one, leading to a model which includes the effect of grain shape and size in a limited number of grains due to the computational cost. Both representations were used to simulate the tensile deformation of nanostructured Ti processed by ECAP-C as well as the drawing process of nanostructured Ti billets. It was found that the first representation based in one finite element per grain led to a stiffer response in tension and was not able to predict the texture evolution during drawing because the strain gradient within each grain could not be captured. On the contrary, the second representation of the polycrystal microstructure with many finite elements per grain was able to predict accurately the deformation of nanostructured Ti.
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En los últimos años ha habido una fuerte tendencia a disminuir las emisiones de CO2 y su negativo impacto medioambiental. En la industria del transporte, reducir el peso de los vehículos aparece como la mejor opción para alcanzar este objetivo. Las aleaciones de Mg constituyen un material con gran potencial para el ahorro de peso. Durante la última década se han realizado muchos esfuerzos encaminados a entender los mecanismos de deformación que gobiernan la plasticidad de estos materiales y así, las aleaciones de Mg de colada inyectadas a alta presión y forjadas son todavía objeto de intensas campañas de investigación. Es ahora necesario desarrollar modelos que contemplen la complejidad inherente de los procesos de deformación de éstos. Esta tesis doctoral constituye un intento de entender mejor la relación entre la microestructura y el comportamiento mecánico de aleaciones de Mg, y dará como resultado modelos de policristales capaces de predecir propiedades macro- y microscópicas. La deformación plástica de las aleaciones de Mg está gobernada por una combinación de mecanismos de deformación característicos de la estructura cristalina hexagonal, que incluye el deslizamiento cristalográfico en planos basales, prismáticos y piramidales, así como el maclado. Las aleaciones de Mg de forja presentan texturas fuertes y por tanto los mecanismos de deformación activos dependen de la orientación de la carga aplicada. En este trabajo se ha desarrollado un modelo de plasticidad cristalina por elementos finitos con el objetivo de entender el comportamiento macro- y micromecánico de la aleación de Mg laminada AZ31 (Mg-3wt.%Al-1wt.%Zn). Este modelo, que incorpora el maclado y tiene en cuenta el endurecimiento por deformación debido a las interacciones dislocación-dislocación, dislocación-macla y macla-macla, predice exitosamente las actividades de los distintos mecanismos de deformación y la evolución de la textura con la deformación. Además, se ha llevado a cabo un estudio que combina difracción de electrones retrodispersados en tres dimensiones y modelización para investigar el efecto de los límites de grano en la propagación del maclado en el mismo material. Ambos, experimentos y simulaciones, confirman que el ángulo de desorientación tiene una influencia decisiva en la propagación del maclado. Se ha observado que los efectos no-Schmid, esto es, eventos de deformación plástica que no cumplen la ley de Schmid con respecto a la carga aplicada, no tienen lugar en la vecindad de los límites de baja desorientación y se hacen más frecuentes a medida que la desorientación aumenta. Esta investigación también prueba que la morfología de las maclas está altamente influenciada por su factor de Schmid. Es conocido que los procesos de colada suelen dar lugar a la formación de microestructuras con una microporosidad elevada, lo cuál afecta negativamente a sus propiedades mecánicas. La aplicación de presión hidrostática después de la colada puede reducir la porosidad y mejorar las propiedades aunque es poco conocido su efecto en el tamaño y morfología de los poros. En este trabajo se ha utilizado un enfoque mixto experimentalcomputacional, basado en tomografía de rayos X, análisis de imagen y análisis por elementos finitos, para la determinación de la distribución tridimensional (3D) de la porosidad y de la evolución de ésta con la presión hidrostática en la aleación de Mg AZ91 (Mg- 9wt.%Al-1wt.%Zn) colada por inyección a alta presión. La distribución real de los poros en 3D obtenida por tomografía se utilizó como input para las simulaciones por elementos finitos. Los resultados revelan que la aplicación de presión tiene una influencia significativa tanto en el cambio de volumen como en el cambio de forma de los poros que han sido cuantificados con precisión. Se ha observado que la reducción del tamaño de éstos está íntimamente ligada con su volumen inicial. En conclusión, el modelo de plasticidad cristalina propuesto en este trabajo describe con éxito los mecanismos intrínsecos de la deformación de las aleaciones de Mg a escalas meso- y microscópica. Más especificamente, es capaz de capturar las activadades del deslizamiento cristalográfico y maclado, sus interacciones, así como los efectos en la porosidad derivados de los procesos de colada. ---ABSTRACT--- The last few years have seen a growing effort to reduce CO2 emissions and their negative environmental impact. In the transport industry more specifically, vehicle weight reduction appears as the most straightforward option to achieve this objective. To this end, Mg alloys constitute a significant weight saving material alternative. Many efforts have been devoted over the last decade to understand the main mechanisms governing the plasticity of these materials and, despite being already widely used, high pressure die-casting and wrought Mg alloys are still the subject of intense research campaigns. Developing models that can contemplate the complexity inherent to the deformation of Mg alloys is now timely. This PhD thesis constitutes an attempt to better understand the relationship between the microstructure and the mechanical behavior of Mg alloys, as it will result in the design of polycrystalline models that successfully predict macro- and microscopic properties. Plastic deformation of Mg alloys is driven by a combination of deformation mechanisms specific to their hexagonal crystal structure, namely, basal, prismatic and pyramidal dislocation slip as well as twinning. Wrought Mg alloys present strong textures and thus specific deformation mechanisms are preferentially activated depending on the orientation of the applied load. In this work a crystal plasticity finite element model has been developed in order to understand the macro- and micromechanical behavior of a rolled Mg AZ31 alloy (Mg-3wt.%Al-1wt.%Zn). The model includes twinning and accounts for slip-slip, slip-twin and twin-twin hardening interactions. Upon calibration and validation against experiments, the model successfully predicts the activity of the various deformation mechanisms and the evolution of the texture at different deformation stages. Furthermore, a combined three-dimensional electron backscatter diffraction and modeling approach has been adopted to investigate the effect of grain boundaries on twin propagation in the same material. Both experiments and simulations confirm that the misorientation angle has a critical influence on twin propagation. Non-Schmid effects, i.e. plastic deformation events that do not comply with the Schmid law with respect to the applied stress, are absent in the vicinity of low misorientation boundaries and become more abundant as misorientation angle increases. This research also proves that twin morphology is highly influenced by the Schmid factor. Finally, casting processes usually lead to the formation of significant amounts of gas and shrinkage microporosity, which adversely affect the mechanical properties. The application of hydrostatic pressure after casting can reduce the porosity and improve the properties but little is known about the effects on the casting’s pores size and morphology. In this work, an experimental-computational approach based on X-ray computed tomography, image analysis and finite element analysis is utilized for the determination of the 3D porosity distribution and its evolution with hydrostatic pressure in a high pressure diecast Mg AZ91 alloy (Mg-9wt.%Al-1wt.%Zn). The real 3D pore distribution obtained by tomography is used as input for the finite element simulations using an isotropic hardening law. The model is calibrated and validated against experimental stress-strain curves. The results reveal that the pressure treatment has a significant influence both on the volume and shape changes of individuals pores, which have been precisely quantified, and which are found to be related to the initial pore volume. In conclusion, the crystal plasticity model proposed in this work successfully describes the intrinsic deformation mechanisms of Mg alloys both at the mesoscale and the microscale. More specifically, it can capture slip and twin activities, their interactions, as well as the potential porosity effects arising from casting processes.
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El dolor es un síntoma frecuente en la práctica médica. En España, un estudio realizado en el año 2000 demostró que cada médico atiende un promedio de 181 pacientes con dolor por mes, la mayoría de ellos con dolor crónico moderado1. Del 7%-8% de la población europea está afectada y hasta el 5% puede ser grave2-3, se estima, que afecta a más de dos millones de españoles4. En la consulta de Atención Primaria, los pacientes con dolor neuropático tienen tasas de depresión mucho mayores 5-6-7. El dolor neuropático8 es el dolor causado por daño o enfermedad que afecta al sistema somato-sensorial, es un problema de salud pública con un alto coste laboral, debido a que existe cierto desconocimiento de sus singularidades, tanto de su diagnóstico como de su tratamiento, que al fallar, el dolor se perpetúa y se hace más rebelde a la hora de tratarlo, en la mayoría de las ocasiones pasa a ser crónico. Los mecanismos fisiopatológicos son evolutivos, se trata de un proceso progresivo e integrado que avanza si no recibe tratamiento, ocasionando graves repercusiones en la calidad de vida de los pacientes afectados9. De acuerdo a Prusiner (premio nobel de medicina 1997), en todas las enfermedades neurodegenerativas hay algún tipo de proceso anormal de la función neuronal. Las enfermedades neurodegenerativas son la consecuencia de anormalidades en el proceso de ciertas proteínas que intervienen en el ciclo celular, por lo tanto da lugar al cúmulo de las mismas en las neuronas o en sus proximidades, disminuyendo o anulando sus funciones, como la enfermedad de Alzheimer y el mismo SXF. La proteína FMRP (Fragile Mental Retardation Protein), esencial para el desarrollo cognitivo normal, ha sido relacionada con la vía piramidal del dolor10-11-12. El Síndrome de X Frágil13-14 (SXF), se debe a la mutación del Gen (FMR-1). Como consecuencia de la mutación, el gen se inactiva y no puede realizar la función de sintetizar la proteína FMRP. Por su incidencia se le considera la primera causa de Deficiencia Mental Hereditaria sólo superada por el Síndrome de Down. La electroencefalografía (EEG) es el registro de la actividad bioeléctrica cerebral que ha traído el desarrollo diario de los estudios clínicos y experimentales para el descubrimiento, diagnóstico y tratamiento de un gran número de anormalidades neurológicas y fisiológicas del cerebro y el resto del sistema nervioso central (SNC) incluyendo el dolor. El objetivo de la presente investigación es por medio de un estudio multimodal, desarrollar nuevas formas de presentación diagnóstica mediante técnicas avanzadas de procesado de señal y de imagen, determinando así los vínculos entre las evaluaciones cognitivas y su correlación anatómica con la modulación al dolor presente en patologías relacionadas con proteína FMRP. Utilizando técnicas biomédicas (funcionalestructural) para su caracterización. Para llevar a cabo esta tarea hemos utilizado el modelo animal de ratón. Nuestros resultados en este estudio multimodal demuestran que hay alteraciones en las vías de dolor en el modelo animal FMR1-KO, en concreto en la modulación encefálica (dolor neuropático), los datos se basan en los resultados del estudio estructural (imagen histología), funcional (EEG) y en pruebas de comportamiento (Laberinto de Barnes). En la Histología se muestra una clara asimetría estructural en el modelo FMR1 KO con respecto al control WT, donde el hemisferio Izquierdo tiene mayor densidad de masa neuronal en KO hembras 56.7%-60.8%, machos 58.3%-61%, en WT hembras 62.7%-62.4%, machos 55%-56.2%, hemisferio derecho-izquierdo respectivamente, esto refleja una correlación entre hemisferios muy baja en los sujetos KO (~50%) con respecto a los control WT (~90%). Se encontró correlación significativa entre las pruebas de memoria a largo plazo con respecto a la asimetría hemisférica (r = -0.48, corregido <0,05). En el estudio de comportamiento también hay diferencias, los sujetos WT tuvieron 22% un de rendimiento en la memoria a largo plazo, mientras que en los machos hay deterioro de memoria de un 28% que se corresponden con la patología en humanos. En los resultados de EEG estudiados en el hemisferio izquierdo, en el área de la corteza insular, encuentran que la latencia de la respuesta al potencial evocado es menor (22vs32 15vs96seg), la intensidad de la señal es mayor para los sujetos experimentales FMR1 KO frente a los sujetos control, esto es muy significativo dados los resultados en la histología (140vs129 145vs142 mv). Este estudio multimodal corrobora que las manifestaciones clínicas del SXF son variables dependientes de la edad y el sexo. Hemos podido corroborar en el modelo animal que en la etapa de adulto, los varones con SXF comienzan a desarrollar problemas en el desempeño de tareas que requieren la puesta en marcha de la función ejecutiva central de la memoria de trabajo (almacenamiento temporal). En el análisis del comportamiento es difícil llegar a una conclusión objetiva, se necesitan más estudios en diferentes etapas de la vida corroborados con resultados histológicos. Los avances logrados en los últimos años en su estudio han sido muy positivos, de tal modo que se están abriendo nuevas vías de investigación en un conjunto de procesos que representan un gran desafío a problemas médicos, asistenciales, sociales y económicos a los que se enfrentan los principales países desarrollados, con un aumento masivo de las expectativas de vida y de calidad. Las herramientas utilizadas en el campo de las neurociencias nos ofrecen grandes posibilidades para el desarrollo de estrategias que permitan ser utilizadas en el área de la educación, investigación y desarrollo. La genética determina la estructura del cerebro y nuestra investigación comprueba que la ausencia de FMRP también podría estar implicada en la modulación del dolor como parte de su expresión patológica siendo el modelo animal un punto importante en la investigación científica fundamental para entender el desarrollo de anormalidades en el cerebro. ABSTRACT Pain is a common symptom in medical practice. In Spain, a study conducted in 2000 each medical professional treats an average of 181 patients with pain per month, most of them with chronic moderate pain. 7% -8% of the European population is affected and up to 5% can be serious, it is estimated to affect more than two million people in Spain. In Primary Care, patients with neuropathic pain have much higher rates of depression. Neuropathic pain is caused by damage or disease affecting the somatosensory system, is a public health problem with high labor costs, there are relatively unfamiliar with the peculiarities in diagnosis and treatment, failing that, the pain is perpetuated and becomes rebellious to treat, in most cases becomes chronic. The pathophysiological mechanisms are evolutionary, its a progressive, if untreated, causing severe impact on the quality of life of affected patients. According to Prusiner (Nobel Prize for Medicine 1997), all neurodegenerative diseases there is some abnormal process of neuronal function. Neurodegenerative diseases are the result of abnormalities in the process of certain proteins involved in the cell cycle, reducing or canceling its features such as Alzheimer's disease and FXS. FMRP (Fragile Mental Retardation Protein), is essential for normal cognitive development, and has been linked to the pyramidal tract pain. Fragile X Syndrome (FXS), is due to mutation of the gene (FMR-1). As a consequence of the mutation, the gene is inactivated and can not perform the function of FMRP synthesize. For its incidence is considered the leading cause of Mental Deficiency Hereditary second only to Down Syndrome. Electroencephalography (EEG) is the recording of bioelectrical brain activity, is a advancement of clinical and experimental studies for the detection, diagnosis and treatment of many neurological and physiological abnormalities of the brain and the central nervous system, including pain. The objective of this research is a multimodal study, is the development of new forms of presentation using advanced diagnostic techniques of signal processing and image, to determine the links between cognitive evaluations and anatomic correlation with pain modulation to this protein FMRP-related pathologies. To accomplish this task have used the mouse model. Our results in this study show alterations in multimodal pain pathways in FMR1-KO in brain modulation (neuropathic pain), the data are based on the results of the structural study (histology image), functional (EEG) testing and behavior (Barnes maze). Histology In structural asymmetry shown in FMR1 KO model versus WT control, the left hemisphere is greater density of neuronal mass (KO females 56.7% -60.8%, 58.3% -61% males, females 62.7% -62.4 WT %, males 55% -56.2%), respectively right-left hemisphere, this reflects a very low correlation between hemispheres in KO (~ 50%) subjects compared to WT (~ 90%) control. Significant correlation was found between tests of long-term memory with respect to hemispheric asymmetry (r = -0.48, corrected <0.05). In the memory test there are differences too, the WT subjects had 22% yield in long-term memory, in males there memory impairment 28% corresponding to the condition in humans. The results of EEG studied in the left hemisphere, in insular cortex area, we found that the latency of the response evoked potential is lower (22vs32 15vs96seg), the signal strength is higher for the experimental subjects versus FMR1 KO control subjects, this is very significant given the results on histology (140vs129 145vs142 mv). This multimodal study confirms that the clinical manifestations of FXS are dependent variables of age and sex. We have been able to corroborate in the animal model in the adult stage, males with FXS begin developing problems in the performance of tasks that require the implementation of the central executive function of working memory (temporary storage). In behavior analysis is difficult to reach an objective conclusion, more studies are needed in different life stages corroborated with histologic findings. Advances in recent years were very positive, being opened new lines of research that represent a great challenge to physicians, health care, social and economic problems facing the major developed countries, with a massive increase in life expectancy and quality. The tools used in the field of neuroscience offer us great opportunities for the development of strategies to be used in the area of education, research and development. Genetics determines the structure of the brain and our research found that the absence of FMRP might also be involved in the modulation of pain as part of their pathological expression being an important animal model in basic scientific research to understand the development of abnormalities in brain.
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Chronic exposure to cocaine induces modifications to neurons in the brain regions involved in addiction. Hence, we evaluated cocaine-induced changes in the hippocampal CA1 field in Fischer 344 (F344) and Lewis (LEW) rats, 2 strains that have been widely used to study genetic predisposition to drug addiction, by combining intracellular Lucifer yellow injection with confocal microscopy reconstruction of labeled neurons. Specifically, we examined the effects of cocaine self-administration on the structure, size, and branching complexity of the apical dendrites of CA1 pyramidal neurons. In addition, we quantified spine density in the collaterals of the apical dendritic arbors of these neurons. We found differences between these strains in several morphological parameters. For example, CA1 apical dendrites were more branched and complex in LEW than in F344 rats, while the spine density in the collateral dendrites of the apical dendritic arbors was greater in F344 rats. Interestingly, cocaine self-administration in LEW rats augmented the spine density, an effect that was not observed in the F344 strain. These results reveal significant structural differences in CA1 pyramidal cells between these strains and indicate that cocaine self-administration has a distinct effect on neuron morphology in the hippocampus of rats with different genetic backgrounds.
Resumo:
Desentrañar el funcionamiento del cerebro es uno de los principales desafíos a los que se enfrenta la ciencia actual. Un área de estudio que ha despertado muchas expectativas e interés es el análisis de la estructura cortical desde el punto de vista morfológico, de manera que se cree una simulación del cerebro a nivel molecular. Con ello se espera poder profundizar en el estudio de numerosas enfermedades neurológicas y patológicas. Con el desarrollo de este proyecto se persigue el estudio del soma y de las espinas desde el punto de vista de la neuromorfología teórica. Es común en el estado del arte que en el análisis de las características morfológicas de una neurona en tres dimensiones el soma sea ignorado o, en el mejor de los casos, que sea sustituido por una simple esfera. De hecho, el concepto de soma resulta abstracto porque no se dispone de una dfinición estricta y robusta que especifique exactamente donde finaliza y comienzan las dendritas. En este proyecto se alcanza por primera vez una definición matemática de soma para determinar qué es el soma. Con el fin de simular somas se ahonda en los atributos utilizados en el estado del arte. Estas propiedades, de índole genérica, no especifican una morfología única. Es por ello que se propone un método que agrupe propiedades locales y globales de la morfología. En disposición de las características se procede con la categorización del cuerpo celular en distintas clases a partir de un nuevo subtipo de red bayesiana dinámica adaptada al espacio. Con ello se discute la existencia de distintas clases de somas y se descubren las diferencias entre los somas piramidales de distintas capas del cerebro. A partir del modelo matemático se simulan por primera vez somas virtuales. Algunas morfologías de espinas han sido atribuidas a ciertos comportamientos cognitivos. Por ello resulta de interés dictaminar las clases existentes y relacionarlas con funciones de la actividad cerebral. La clasificación más extendida (Peters y Kaiserman-Abramof, 1970) presenta una definición ambigua y subjetiva dependiente de la interpretación de cada individuo y por tanto discutible. Este estudio se sustenta en un conjunto de descriptores extraídos mediante una técnica de análisis topológico local para representaciones 3D. Sobre estos datos se trata de alcanzar el conjunto de clases más adecuado en el que agrupar las espinas así como de describir cada grupo mediante reglas unívocas. A partir de los resultados, se discute la existencia de un continuo de espinas y las propiedades que caracterizan a cada subtipo de espina. ---ABSTRACT---Unravel how the brain works is one of the main challenges faced by current science. A field of study which has aroused great expectations and interest is the analysis of the cortical structure from a morphological point of view, so that a molecular level simulation of the brain is achieved. This is expected to deepen the study of many neurological and pathological diseases. This project seeks the study of the soma and spines from the theoretical neuromorphology point of view. In the state of the art it is common that when it comes to analyze the morphological characteristics of a three dimension neuron the soma is ignored or, in the best case, it is replaced by a simple sphere. In fact, the concept of soma is abstract because there is not a robust and strict definition on exactly where it ends and dendrites begin. In this project a mathematical definition is reached for the first time to determine what a soma is. With the aim to simulate somas the atributes applied in the state of the art are studied. These properties, generic in nature, do not specify a unique morphology. It is why it was proposed a method to group local and global morphology properties. In arrangement of the characteristics it was proceed with the categorization of the celular body into diferent classes by using a new subtype of dynamic Bayesian network adapted to space. From the result the existance of different classes of somas and diferences among pyramidal somas from distinct brain layers are discovered. From the mathematical model virtual somas were simulated for the first time. Some morphologies of spines have been attributed to certain cognitive behaviours. For this reason it is interesting to rule the existent classes and to relate them with their functions in the brain activity. The most extended classification (Peters y Kaiserman-Abramof, 1970) presents an ambiguous and subjective definition that relies on the interpretation of each individual and consequently it is arguable. This study was based on the set of descriptors extracted from a local topological analysis technique for 3D representations. On these data it was tried to reach the most suitable set of classes to group the spines as well as to describe each cluster by unambiguous rules. From these results, the existance of a continuum of spines and the properties that characterize each spine subtype were discussed .
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El presente proyecto parte de un programa utilizado en las prácticas de laboratorio en la asignatura Antenas y Compatibilidad Electromagnética del sexto semestre llamado SABOR, que pretende ser actualizado para que en las nuevas versiones de los sistemas operativos ofrecidos por la compañía Windows pueda ser operativo. El objetivo principal será diseñar e implementar nuevas funcionalidades así como desarrollar mejoras y corregir errores del mismo. Para su mejor entendimiento se ha creado una herramienta en entorno MATLAB para analizar uno de los tipos más comunes de Apertura que se utilizan actualmente, las bocinas. Dicha herramienta es una interfaz gráfica que tiene como entradas las variables elementales de diseño de la apertura como por ejemplo: dimensiones de la propia bocina o los parámetros generales comunes a todas ellas. A su vez, el software nos genera algunos de los parámetros de salida fundamentales de las antenas: Directividad, Ancho de haz, Centro de fase y Spillover. Para el correcto desarrollo del software se ha realizado numerosas pruebas con el fin de depurar y corregir errores con respecto a la anterior versión del SABOR. Por otra parte se ha hecho también hincapié en la funcionalidad del programa para que sea más intuitivo y evitar complejidades. El tipo de antena que se pretende estudiar es la bocina que consiste en una guía de onda en la cual el área de la sección se va incrementando progresivamente hasta un extremo abierto, que se comporta como una apertura. Se utilizan extensamente en satélites comerciales para coberturas globales desde órbitas geoestacionarias, pero el uso más común es como elemento de radiación para reflectores de antenas. Los tipos de bocinas que se van a examinar en la herramienta son: Sectorial H, Sectorial E, Piramidal, Cónica, Cónica Corrugada y Piramidal Corrugada. El proyecto está desarrollado de manera que pueda servir de información teórico-práctico de todo el software SABOR. Por ello, el documento además de revisar la teoría de las bocinas analizadas, mostrará la información relacionada con la programación orientado a objetos en entorno MATLAB cuyo objetivo propio es adquirir una nueva forma de pensamiento acerca del proceso de descomposición de problemas y desarrollo de soluciones de programación. Finalmente se ha creado un manual de autoayuda para dar soporte al software y se han incluido los resultados de diversas pruebas realizadas para poder observar todos los detalles de su funcionamiento, así como las conclusiones y líneas futuras de acción. ABSTRACT This Project comes from a program used in the labs of the subject Antennas and Electromagnetic Compatibility in the sixth semester called SABOR, which aims to be updated in order to any type of computer running a Windows operating systems(Windows 7 and subsequent versions). The main objectives are design and improve existing functionalities and develop new features. In addition, we will correct mistakes in earlier versions. For a better understanding a new custom tool using MATLAB environment has been created to analyze one of the most common types of apertura antenna which is used for the moment, horns. This tool is a graphical interface that has elementary design variables as a inputs, for example: Dimensions of the own horn or common general parameters of all horns. At the same time, the software generate us some of the fundamental parameters of antennas output like Directivity, Beamwidth, Phase centre and Spillover. This software has been performed numerous tests for the proper functioning of the Software and we have been cared in order to debug and correct errors that were detected in earlier versions of SABOR. In addition, it has also been emphasized the program's functionality in order to be more intuitive and avoiding unnecessary barriers or complexities. The type of antenna that we are going to study is the horn which consists of a waveguides which the section area has been gradually increasing to an open-ended, that behaves as an aperture. It is widely used in comercial satellites for global coverage from geostationary orbits. However, the most common use is radiating element for antenna reflectors. The types of horns which is going to be considered are: Rectangular H-plane sectorial, Rectangular E-plane sectorial, Rectangular Pyramidal, Circular, Corrugated Circular and Corrugated Pyramidal. The Project is developed so that it can be used as practical-theorical information around the SABOR software. Therefore, In addition to thoroughly reviewing the theory document of analyzed horns, it display information related to the object-oriented programming in MATLAB environment whose goal leads us to a new way of thinking about the process of decomposition of problems and solutions development programming. Finally, it has been created a self-help manual in order to support the software and has been included the results of different tests to observe all the details of their operations, as well as the conclusions and future action lines.
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Dentro de los materiales estructurales, el magnesio y sus aleaciones están siendo el foco de una de profunda investigación. Esta investigación está dirigida a comprender la relación existente entre la microestructura de las aleaciones de Mg y su comportamiento mecánico. El objetivo es optimizar las aleaciones actuales de magnesio a partir de su microestructura y diseñar nuevas aleaciones. Sin embargo, el efecto de los factores microestructurales (como la forma, el tamaño, la orientación de los precipitados y la morfología de los granos) en el comportamiento mecánico de estas aleaciones está todavía por descubrir. Para conocer mejor de la relación entre la microestructura y el comportamiento mecánico, es necesaria la combinación de técnicas avanzadas de caracterización experimental como de simulación numérica, a diferentes longitudes de escala. En lo que respecta a las técnicas de simulación numérica, la homogeneización policristalina es una herramienta muy útil para predecir la respuesta macroscópica a partir de la microestructura de un policristal (caracterizada por el tamaño, la forma y la distribución de orientaciones de los granos) y el comportamiento del monocristal. La descripción de la microestructura se lleva a cabo mediante modernas técnicas de caracterización (difracción de rayos X, difracción de electrones retrodispersados, así como con microscopia óptica y electrónica). Sin embargo, el comportamiento del cristal sigue siendo difícil de medir, especialmente en aleaciones de Mg, donde es muy complicado conocer el valor de los parámetros que controlan el comportamiento mecánico de los diferentes modos de deslizamiento y maclado. En la presente tesis se ha desarrollado una estrategia de homogeneización computacional para predecir el comportamiento de aleaciones de magnesio. El comportamiento de los policristales ha sido obtenido mediante la simulación por elementos finitos de un volumen representativo (RVE) de la microestructura, considerando la distribución real de formas y orientaciones de los granos. El comportamiento del cristal se ha simulado mediante un modelo de plasticidad cristalina que tiene en cuenta los diferentes mecanismos físicos de deformación, como el deslizamiento y el maclado. Finalmente, la obtención de los parámetros que controlan el comportamiento del cristal (tensiones críticas resueltas (CRSS) así como las tasas de endurecimiento para todos los modos de maclado y deslizamiento) se ha resuelto mediante la implementación de una metodología de optimización inversa, una de las principales aportaciones originales de este trabajo. La metodología inversa pretende, por medio del algoritmo de optimización de Levenberg-Marquardt, obtener el conjunto de parámetros que definen el comportamiento del monocristal y que mejor ajustan a un conjunto de ensayos macroscópicos independientes. Además de la implementación de la técnica, se han estudiado tanto la objetividad del metodología como la unicidad de la solución en función de la información experimental. La estrategia de optimización inversa se usó inicialmente para obtener el comportamiento cristalino de la aleación AZ31 de Mg, obtenida por laminado. Esta aleación tiene una marcada textura basal y una gran anisotropía plástica. El comportamiento de cada grano incluyó cuatro mecanismos de deformación diferentes: deslizamiento en los planos basal, prismático, piramidal hc+ai, junto con el maclado en tracción. La validez de los parámetros resultantes se validó mediante la capacidad del modelo policristalino para predecir ensayos macroscópicos independientes en diferentes direcciones. En segundo lugar se estudió mediante la misma estrategia, la influencia del contenido de Neodimio (Nd) en las propiedades de una aleación de Mg-Mn-Nd, obtenida por extrusión. Se encontró que la adición de Nd produce una progresiva isotropización del comportamiento macroscópico. El modelo mostró que este incremento de la isotropía macroscópica era debido tanto a la aleatoriedad de la textura inicial como al incremento de la isotropía del comportamiento del cristal, con valores similares de las CRSSs de los diferentes modos de deformación. Finalmente, el modelo se empleó para analizar el efecto de la temperatura en el comportamiento del cristal de la aleación de Mg-Mn-Nd. La introducción en el modelo de los efectos non-Schmid sobre el modo de deslizamiento piramidal hc+ai permitió capturar el comportamiento mecánico a temperaturas superiores a 150_C. Esta es la primera vez, de acuerdo con el conocimiento del autor, que los efectos non-Schmid han sido observados en una aleación de Magnesio. The study of Magnesium and its alloys is a hot research topic in structural materials. In particular, special attention is being paid in understanding the relationship between microstructure and mechanical behavior in order to optimize the current alloy microstructures and guide the design of new alloys. However, the particular effect of several microstructural factors (precipitate shape, size and orientation, grain morphology distribution, etc.) in the mechanical performance of a Mg alloy is still under study. The combination of advanced characterization techniques and modeling at several length scales is necessary to improve the understanding of the relation microstructure and mechanical behavior. Respect to the simulation techniques, polycrystalline homogenization is a very useful tool to predict the macroscopic response from polycrystalline microstructure (grain size, shape and orientation distributions) and crystal behavior. The microstructure description is fully covered with modern characterization techniques (X-ray diffraction, EBSD, optical and electronic microscopy). However, the mechanical behaviour of single crystals is not well-known, especially in Mg alloys where the correct parameterization of the mechanical behavior of the different slip/twin modes is a very difficult task. A computational homogenization framework for predicting the behavior of Magnesium alloys has been developed in this thesis. The polycrystalline behavior was obtained by means of the finite element simulation of a representative volume element (RVE) of the microstructure including the actual grain shape and orientation distributions. The crystal behavior for the grains was accounted for a crystal plasticity model which took into account the physical deformation mechanisms, e.g. slip and twinning. Finally, the problem of the parametrization of the crystal behavior (critical resolved shear stresses (CRSS) and strain hardening rates of all the slip and twinning modes) was obtained by the development of an inverse optimization methodology, one of the main original contributions of this thesis. The inverse methodology aims at finding, by means of the Levenberg-Marquardt optimization algorithm, the set of parameters defining crystal behavior that best fit a set of independent macroscopic tests. The objectivity of the method and the uniqueness of solution as function of the input information has been numerically studied. The inverse optimization strategy was first used to obtain the crystal behavior of a rolled polycrystalline AZ31 Mg alloy that showed a marked basal texture and a strong plastic anisotropy. Four different deformation mechanisms: basal, prismatic and pyramidal hc+ai slip, together with tensile twinning were included to characterize the single crystal behavior. The validity of the resulting parameters was proved by the ability of the polycrystalline model to predict independent macroscopic tests on different directions. Secondly, the influence of Neodymium (Nd) content on an extruded polycrystalline Mg-Mn-Nd alloy was studied using the same homogenization and optimization framework. The effect of Nd addition was a progressive isotropization of the macroscopic behavior. The model showed that this increase in the macroscopic isotropy was due to a randomization of the initial texture and also to an increase of the crystal behavior isotropy (similar values of the CRSSs of the different modes). Finally, the model was used to analyze the effect of temperature on the crystal behaviour of a Mg-Mn-Nd alloy. The introduction in the model of non-Schmid effects on the pyramidal hc+ai slip allowed to capture the inverse strength differential that appeared, between the tension and compression, above 150_C. This is the first time, to the author's knowledge, that non-Schmid effects have been reported for Mg alloys.
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Dendritic spines establish most excitatory synapses in the brain and are located in Purkinje cell’s dendrites along helical paths, perhaps maximizing the probability to contact different axons. To test whether spine helixes also occur in neocortex, we reconstructed >500 dendritic segments from adult human cortex obtained from autopsies. With Fourier analysis and spatial statistics, we analyzed spine position along apical and basal dendrites of layer 3 pyramidal neurons from frontal, temporal, and cingulate cortex. Although we occasionally detected helical positioning, for the great majority of dendrites we could not reject the null hypothesis of spatial randomness in spine locations, either in apical or basal dendrites, in neurons of different cortical areas or among spines of different volumes and lengths. We conclude that in adult human neocortex spine positions are mostly random. We discuss the relevance of these results for spine formation and plasticity and their functional impact for cortical circuits.
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Directionally solidified Al2O3–Er3Al5O12–ZrO2 eutectic rods were processed using the laser floating zone method at growth rates of 25, 350and 750 mm/h to obtain microstructures with different domain size. The mechanical properties were investigated as a function of the processing rate. The hardness, 15.6 GPa, and the fracture toughness, 4 MPa m1/2, obtained from Vickers indentation at room temperature were practically independent of the size of the eutectic phases. However, the flexural strength increased as the domain size decreased, reaching outstanding strength values close to 3 GPa in the samples grown at 750 mm/h. A high retention of the flexural strength was observed up to 1500 K in the materials processed at 25 and 350 mm/h, while superplastic behaviour was observed at 1700 K in the eutectic rods solidified at the highest rate of 750 mm/h
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Dendritic spines establish most excitatory synapses in the brain and are located in Purkinje cell?s dendrites along helical paths, perhaps maximizing the probability to contact different axons. To test whether spine helixes also occur in neocortex, we reconstructed ?500 dendritic segments from adult human cortex obtained from autopsies. With Fourier analysis and spatial statistics, we analyzed spine position along apical and basal dendrites of layer 3 pyramidal neurons from frontal, temporal, and cingulate cortex. Although we occasionally detected helical positioning, for the great majority of dendrites we could not reject the null hypothesis of spatial randomness in spine locations, either in apical or basal dendrites, in neurons of different cortical areas or among spines of different volumes and lengths. We conclude that in adult human neocortex spine positions are mostly random. We discuss the relevance of these results for spine formation and plasticity and their functional impact for cortical circuits.
Self assembled and ordered group III nitride nanocolumnar structures for light emitting applications
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El objetivo de este trabajo es un estudio profundo del crecimiento selectivo de nanoestructuras de InGaN por epitaxia de haces moleculares asistido por plasma, concentrandose en el potencial de estas estructuras como bloques constituyentes en LEDs de nueva generación. Varias aproximaciones al problema son discutidas; desde estructuras axiales InGaN/GaN, a estructuras core-shell, o nanoestructuras crecidas en sustratos con orientaciones menos convencionales (semi polar y no polar). La primera sección revisa los aspectos básicos del crecimiento auto-ensamblado de nanocolumnas de GaN en sustratos de Si(111). Su morfología y propiedades ópticas son comparadas con las de capas compactas de GaN sobre Si(111). En el caso de las columnas auto-ensambladas de InGaN sobre Si(111), se presentan resultados sobre el efecto de la temperatura de crecimiento en la incorporación de In. Por último, se discute la inclusión de nanodiscos de InGaN en las nanocolumnas de GaN. La segunda sección revisa los mecanismos básicos del crecimiento ordenado de nanoestructuras basadas en GaN, sobre templates de GaN/zafiro. Aumentando la relación III/V localmente, se observan cambios morfológicos; desde islas piramidales, a nanocolumnas de GaN terminadas en planos semipolares, y finalmente, a nanocolumnas finalizadas en planos c polares. Al crecer nanodiscos de InGaN insertados en las nanocolumnas de GaN, las diferentes morfologias mencionadas dan lugar a diferentes propiedades ópticas de los nanodiscos, debido al diferente carácter (semi polar o polar) de los planos cristalinos involucrados. La tercera sección recoge experimentos acerca de los efectos que la temperatura de crecimiento y la razón In/Ga tienen en la morfología y emisión de nanocolumnas ordenadas de InGaN crecidas sobre templates GaN/zafiro. En el rango de temperaturas entre 650 y 750 C, la incorporacion de In puede modificarse bien por la temperatura de crecimiento, o por la razón In/Ga. Controlar estos factores permite la optimización de la longitud de onda de emisión de las nanocolumnas de InGaN. En el caso particular de la generación de luz blanca, se han seguidos dos aproximaciones. En la primera, se obtiene emisión amarilla-blanca a temperatura ambiente de nanoestructuras donde la región de InGaN consiste en un gradiente de composiciones de In, que se ha obtenido a partir de un gradiente de temperatura durante el crecimiento. En la segunda, el apilamiento de segmentos emitiendo en azul, verde y rojo, consiguiendo la integración monolítica de estas estructuras en cada una de las nanocolumnas individuales, da lugar a emisores ordenados con un amplio espectro de emisión. En esta última aproximación, la forma espectral puede controlarse con la longitud (duración del crecimiento) de cada uno de los segmentos de InGaN. Más adelante, se presenta el crecimiento ordenado, por epitaxia de haces moleculares, de arrays de nanocolumnas que son diodos InGaN/GaN cada una de ellas, emitiendo en azul (441 nm), verde (502 nm) y amarillo (568 nm). La zona activa del dispositivo consiste en una sección de InGaN, de composición constante nominalmente y longitud entre 250 y 500 nm, y libre de defectos extendidos en contraste con capas compactas de InGaN de similares composiciones y espesores. Los espectros de electroluminiscencia muestran un muy pequeño desplazamiento al azul al aumentar la corriente inyectada (desplazamiento casi inexistente en el caso del dispositivo amarillo), y emisiones ligeramente más anchas que en el caso del estado del arte en pozos cuánticos de InGaN. A continuación, se presenta y discute el crecimiento ordenado de nanocolumnas de In(Ga)N/GaN en sustratos de Si(111). Nanocolumnas ordenadas emitiendo desde el ultravioleta (3.2 eV) al infrarrojo (0.78 eV) se crecieron sobre sustratos de Si(111) utilizando una capa compacta (“buffer”) de GaN. La morfología y eficiencia de emisión de las nanocolumnas emitiendo en el rango espectral verde pueden ser mejoradas ajustando las relaciones In/Ga y III/N, y una eficiencia cuántica interna del 30% se deriva de las medidas de fotoluminiscencia en nanocolumnas optimizadas. En la siguiente sección de este trabajo se presenta en detalle el mecanismo tras el crecimiento ordenado de nanocolumnas de InGaN/GaN emitiendo en el verde, y sus propiedades ópticas. Nanocolumnas de InGaN/GaN con secciones largas de InGaN (330-830 nm) se crecieron tanto en sustratos GaN/zafiro como GaN/Si(111). Se encuentra que la morfología y la distribución espacial del In dentro de las nanocolumnas dependen de las relaciones III/N e In/Ga locales en el frente de crecimiento de las nanocolumnas. La dispersión en el contenido de In entre diferentes nanocolumnas dentro de la misma muestra es despreciable, como indica las casi identicas formas espectrales de la catodoluminiscencia de una sola nanocolumna y del conjunto de ellas. Para las nanocolumnas de InGaN/GaN crecidas sobre GaN/Si(111) y emitiendo en el rango espectral verde, la eficiencia cuántica interna aumenta hasta el 30% al disminuir la temperatura de crecimiento y aumentar el nitrógeno activo. Este comportamiento se debe probablemente a la formación de estados altamente localizados, como indica la particular evolución de la energía de fotoluminiscencia con la temperatura (ausencia de “s-shape”) en muestras con una alta eficiencia cuántica interna. Por otro lado, no se ha encontrado la misma dependencia entre condiciones de crecimiento y efiencia cuántica interna en las nanoestructuras InGaN/GaN crecidas en GaN/zafiro, donde la máxima eficiencia encontrada ha sido de 3.7%. Como alternativa a las nanoestructuras axiales de InGaN/GaN, la sección 4 presenta resultados sobre el crecimiento y caracterización de estructuras core-shell de InGaN/GaN, re-crecidas sobre arrays de micropilares de GaN fabricados por ataque de un template GaN/zafiro (aproximación top-down). El crecimiento de InGaN/GaN es conformal, con componentes axiales y radiales en el crecimiento, que dan lugar a la estructuras core-shell con claras facetas hexagonales. El crecimiento radial (shell) se ve confirmado por medidas de catodoluminiscencia con resolución espacial efectuadas en un microscopio electrónico de barrido, asi como por medidas de microscopía de transmisión de electrones. Más adelante, el crecimiento de micro-pilares core-shell de InGaN se realizó en pilares GaN (cores) crecidos selectivamente por epitaxia de metal-orgánicos en fase vapor. Con el crecimiento de InGaN se forman estructuras core-shell con emisión alrededor de 3 eV. Medidas de catodoluminiscencia resuelta espacialmente indican un aumento en el contenido de indio del shell en dirección a la parte superior del pilar, que se manifiesta en un desplazamiento de la emisión de 3.2 eV en la parte inferior, a 3.0 eV en la parte superior del shell. Este desplazamiento está relacionado con variaciones locales de la razón III/V en las facetas laterales. Finalmente, se demuestra la fabricación de una estructura pin basada en estos pilares core-shell. Medidas de electroluminiscencia resuelta espacialmente, realizadas en pilares individuales, confirman que la electroluminiscencia proveniente del shell de InGaN (diodo lateral) está alrededor de 3.0 eV, mientras que la emisión desde la parte superior del pilar (diodo axial) está alrededor de 2.3 eV. Para finalizar, se presentan resultados sobre el crecimiento ordenado de GaN, con y sin inserciones de InGaN, en templates semi polares (GaN(11-22)/zafiro) y no polares (GaN(11-20)/zafiro). Tras el crecimiento ordenado, gran parte de los defectos presentes en los templates originales se ven reducidos, manifestándose en una gran mejora de las propiedades ópticas. En el caso de crecimiento selectivo sobre templates con orientación GaN(11-22), no polar, la formación de nanoestructuras con una particular morfología (baja relación entre crecimiento perpedicular frente a paralelo al plano) permite, a partir de la coalescencia de estas nanoestructuras, la fabricación de pseudo-templates no polares de GaN de alta calidad. ABSTRACT The aim of this work is to gain insight into the selective area growth of InGaN nanostructures by plasma assisted molecular beam epitaxy, focusing on their potential as building blocks for next generation LEDs. Several nanocolumn-based approaches such as standard axial InGaN/GaN structures, InGaN/GaN core-shell structures, or InGaN/GaN nanostructures grown on semi- and non-polar substrates are discussed. The first section reviews the basics of the self-assembled growth of GaN nanocolumns on Si(111). Morphology differences and optical properties are compared to those of GaN layer grown directly on Si(111). The effects of the growth temperature on the In incorporation in self-assembled InGaN nanocolumns grown on Si(111) is described. The second section reviews the basic growth mechanisms of selectively grown GaNbased nanostructures on c-plane GaN/sapphire templates. By increasing the local III/V ratio morphological changes from pyramidal islands, to GaN nanocolumns with top semi-polar planes, and further to GaN nanocolumns with top polar c-planes are observed. When growing InGaN nano-disks embedded into the GaN nanocolumns, the different morphologies mentioned lead to different optical properties, due to the semipolar and polar nature of the crystal planes involved. The third section reports on the effect of the growth temperature and In/Ga ratio on the morphology and light emission characteristics of ordered InGaN nanocolumns grown on c-plane GaN/sapphire templates. Within the growth temperature range of 650 to 750oC the In incorporation can be modified either by the growth temperature, or the In/Ga ratio. Control of these factors allows the optimization of the InGaN nanocolumns light emission wavelength. In order to achieve white light emission two approaches are used. First yellow-white light emission can be obtained at room temperature from nanostructures where the InGaN region is composition-graded by using temperature gradients during growth. In a second approach the stacking of red, green and blue emitting segments was used to achieve the monolithic integration of these structures in one single InGaN nanocolumn leading to ordered broad spectrum emitters. With this approach, the spectral shape can be controlled by changing the thickness of the respective InGaN segments. Furthermore the growth of ordered arrays of InGaN/GaN nanocolumnar light emitting diodes by molecular beam epitaxy, emitting in the blue (441 nm), green (502 nm), and yellow (568 nm) spectral range is reported. The device active region, consisting of a nanocolumnar InGaN section of nominally constant composition and 250 to 500 nm length, is free of extended defects, which is in strong contrast to InGaN layers (planar) of similar composition and thickness. Electroluminescence spectra show a very small blue shift with increasing current, (almost negligible in the yellow device) and line widths slightly broader than those of state-of-the-art InGaN quantum wells. Next the selective area growth of In(Ga)N/GaN nanocolumns on Si(111) substrates is discussed. Ordered In(Ga)N/GaN nanocolumns emitting from ultraviolet (3.2 eV) to infrared (0.78 eV) were then grown on top of GaN-buffered Si substrates. The morphology and the emission efficiency of the In(Ga)N/GaN nanocolumns emitting in the green could be substantially improved by tuning the In/Ga and total III/N ratios, where an estimated internal quantum efficiency of 30 % was derived from photoluminescence data. In the next section, this work presents a study on the selective area growth mechanisms of green-emitting InGaN/GaN nanocolumns and their optical properties. InGaN/GaN nanocolumns with long InGaN sections (330-830nm) were grown on GaN/sapphire and GaN-buffered Si(111). The nanocolumn’s morphology and spatial indium distribution is found to depend on the local group (III)/N and In/Ga ratios at the nanocolumn’s top. A negligible spread of the average indium incorporation among different nanostructures is found as indicated by similar shapes of the cathodoluminescence spectra taken from single nanocolumns and ensembles of nanocolumns. For InGaN/GaN nanocolumns grown on GaN-buffered Si(111), all emitting in the green spectral range, the internal quantum efficiency increases up to 30% when decreasing growth temperature and increasing active nitrogen. This behavior is likely due to the formation of highly localized states, as indicated by the absence of a complete s-shape behavior of the PL peak position with temperature (up to room temperature) in samples with high internal quantum efficiency. On the other hand, no dependence of the internal quantum efficiency on the growth conditions is found for InGaN/GaN nanostructures grown on GaN/sapphire, where the maximum achieved efficiency is 3.7%. As alternative to axial InGaN/GaN nanostructures, section 4 reports on the growth and characterization of InGaN/GaN core-shell structures on an ordered array of top-down patterned GaN microrods etched from a GaN/sapphire template. Growth of InGaN/GaN is conformal, with axial and radial growth components leading to core-shell structures with clear hexagonal facets. The radial InGaN growth (shell) is confirmed by spatially resolved cathodoluminescence performed in a scanning electron microscopy as well as in scanning transmission electron microscopy. Furthermore the growth of InGaN core-shell micro pillars using an ordered array of GaN cores grown by metal organic vapor phase epitaxy as a template is demonstrated. Upon InGaN overgrowth core-shell structures with emission at around 3.0 eV are formed. With spatially resolved cathodoluminescence, an increasing In content towards the pillar top is found to be present in the InGaN shell, as indicated by a shift of CL peak position from 3.2 eV at the shell bottom to 3.0 eV at the shell top. This shift is related to variations of the local III/V ratio at the side facets. Further, the successful fabrication of a core-shell pin diode structure is demonstrated. Spatially resolved electroluminescence measurements performed on individual micro LEDs, confirm emission from the InGaN shell (lateral diode) at around 3.0 eV, as well as from the pillar top facet (axial diode) at around 2.3 eV. Finally, this work reports on the selective area growth of GaN, with and without InGaN insertion, on semi-polar (11-22) and non-polar (11-20) templates. Upon SAG the high defect density present in the GaN templates is strongly reduced as indicated by TEM and a dramatic improvement of the optical properties. In case of SAG on non-polar (11-22) templates the formation of nanostructures with a low aspect ratio took place allowing for the fabrication of high-quality, non-polar GaN pseudo-templates by coalescence of the nanostructures.
Resumo:
El funcionamiento interno del cerebro es todavía hoy en día un misterio, siendo su comprensión uno de los principales desafíos a los que se enfrenta la ciencia moderna. El córtex cerebral es el área del cerebro donde tienen lugar los procesos cerebrales de más alto nivel, cómo la imaginación, el juicio o el pensamiento abstracto. Las neuronas piramidales, un tipo específico de neurona, suponen cerca del 80% de los cerca de los 10.000 millones de que componen el córtex cerebral, haciendo de ellas un objetivo principal en el estudio del funcionamiento del cerebro. La morfología neuronal, y más específicamente la morfología dendrítica, determina cómo estas procesan la información y los patrones de conexión entre neuronas, siendo los modelos computacionales herramientas imprescindibles para el estudio de su rol en el funcionamiento del cerebro. En este trabajo hemos creado un modelo computacional, con más de 50 variables relativas a la morfología dendrítica, capaz de simular el crecimiento de arborizaciones dendríticas basales completas a partir de reconstrucciones de neuronas piramidales reales, abarcando desde el número de dendritas hasta el crecimiento los los árboles dendríticos. A diferencia de los trabajos anteriores, nuestro modelo basado en redes Bayesianas contempla la arborización dendrítica en su conjunto, teniendo en cuenta las interacciones entre dendritas y detectando de forma automática las relaciones entre las variables morfológicas que caracterizan la arborización. Además, el análisis de las redes Bayesianas puede ayudar a identificar relaciones hasta ahora desconocidas entre variables morfológicas. Motivado por el estudio de la orientación de las dendritas basales, en este trabajo se introduce una regularización L1 generalizada, aplicada al aprendizaje de la distribución von Mises multivariante, una de las principales distribuciones de probabilidad direccional multivariante. También se propone una distancia circular multivariante que puede utilizarse para estimar la divergencia de Kullback-Leibler entre dos muestras de datos circulares. Comparamos los modelos con y sin regularizaci ón en el estudio de la orientación de la dendritas basales en neuronas humanas, comprobando que, en general, el modelo regularizado obtiene mejores resultados. El muestreo, ajuste y representación de la distribución von Mises multivariante se implementa en un nuevo paquete de R denominado mvCircular.---ABSTRACT---The inner workings of the brain are, as of today, a mystery. To understand the brain is one of the main challenges faced by current science. The cerebral cortex is the region of the brain where all superior brain processes, like imagination, judge and abstract reasoning take place. Pyramidal neurons, a specific type of neurons, constitute approximately the 80% of the more than 10.000 million neurons that compound the cerebral cortex. It makes the study of the pyramidal neurons crucial in order to understand how the brain works. Neuron morphology, and specifically the dendritic morphology, determines how the information is processed in the neurons, as well as the connection patterns among neurons. Computational models are one of the main tools for studying dendritic morphology and its role in the brain function. We have built a computational model that contains more than 50 morphological variables of the dendritic arborizations. This model is able to simulate the growth of complete dendritic arborizations from real neuron reconstructions, starting with the number of basal dendrites, and ending modeling the growth of dendritic trees. One of the main diferences between our approach, mainly based on the use of Bayesian networks, and other models in the state of the art is that we model the whole dendritic arborization instead of focusing on individual trees, which makes us able to take into account the interactions between dendrites and to automatically detect relationships between the morphologic variables that characterize the arborization. Moreover, the posterior analysis of the relationships in the model can help to identify new relations between morphological variables. Motivated by the study of the basal dendrites orientation, a generalized L1 regularization applied to the multivariate von Mises distribution, one of the most used distributions in multivariate directional statistics, is also introduced in this work. We also propose a circular multivariate distance that can be used to estimate the Kullback-Leibler divergence between two circular data samples. We compare the regularized and unregularized models on basal dendrites orientation of human neurons and prove that regularized model achieves better results than non regularized von Mises model. Sampling, fitting and plotting functions for the multivariate von Mises are implemented in a new R packaged called mvCircular.
