895 resultados para Cadeias de Markov Homogêneas e Não-Homogêneas
Resumo:
An additional ore field in the central part of the MARhas been discovered. Together with previously discovered Logachev (14°45'N) and Ashadze (12°58'N) ore fields, the new ore field constitutes a cluster with preliminarily estimated total ore reserve of >10 Mt, which is comparable with large continental massive sulfide deposits.
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An additional ore field in the central part of the MARhas been discovered. Together with previously discovered Logachev (14°45'N) and Ashadze (12°58'N) ore fields, the new ore field constitutes a cluster with preliminarily estimated total ore reserve of >10 Mt, which is comparable with large continental massive sulfide deposits.
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En esta Tesis Doctoral se aborda la utilización de filtros de difusión no lineal para obtener imágenes constantes a trozos como paso previo al proceso de segmentación. En una primera parte se propone un formulación intrínseca para la ecuación de difusión no lineal que proporcione las condiciones de diseño necesarias sobre los filtros de difusión. A partir del marco teórico propuesto, se proporciona una nueva familia de difusividades; éstas son obtenidas a partir de técnicas de difusión no lineal relacionadas con los procesos de difusión regresivos. El objetivo es descomponer la imagen en regiones cerradas que sean homogéneas en sus niveles de grises sin contornos difusos. Asimismo, se prueba que la función de difusividad propuesta satisface las condiciones de un correcto planteamiento semi-discreto. Esto muestra que mediante el esquema semi-implícito habitualmente utilizado, realmente se hace un proceso de difusión no lineal directa, en lugar de difusión inversa, conectando con proceso de preservación de bordes. Bajo estas condiciones establecidas, se plantea un criterio de parada para el proceso de difusión, para obtener imágenes constantes a trozos con un bajo coste computacional. Una vez aplicado todo el proceso al caso unidimensional, se extienden los resultados teóricos, al caso de imágenes en 2D y 3D. Para el caso en 3D, se detalla el esquema numérico para el problema evolutivo no lineal, con condiciones de contorno Neumann homogéneas. Finalmente, se prueba el filtro propuesto para imágenes reales en 2D y 3D y se ilustran los resultados de la difusividad propuesta como método para obtener imágenes constantes a trozos. En el caso de imágenes 3D, se aborda la problemática del proceso previo a la segmentación del hígado, mediante imágenes reales provenientes de Tomografías Axiales Computarizadas (TAC). En ese caso, se obtienen resultados sobre la estimación de los parámetros de la función de difusividad propuesta. This Ph.D. Thesis deals with the case of using nonlinear diffusion filters to obtain piecewise constant images as a previous process for segmentation techniques. I have first shown an intrinsic formulation for the nonlinear diffusion equation to provide some design conditions on the diffusion filters. According to this theoretical framework, I have proposed a new family of diffusivities; they are obtained from nonlinear diffusion techniques and are related with backward diffusion. Their goal is to split the image in closed contours with a homogenized grey intensity inside and with no blurred edges. It has also proved that the proposed filters satisfy the well-posedness semi-discrete and full discrete scale-space requirements. This shows that by using semi-implicit schemes, a forward nonlinear diffusion equation is solved, instead of a backward nonlinear diffusion equation, connecting with an edgepreserving process. Under the conditions established for the diffusivity and using a stopping criterion I for the diffusion time, I have obtained piecewise constant images with a low computational effort. The whole process in the one-dimensional case is extended to the case where 2D and 3D theoretical results are applied to real images. For 3D, develops in detail the numerical scheme for nonlinear evolutionary problem with homogeneous Neumann boundary conditions. Finally, I have tested the proposed filter with real images for 2D and 3D and I have illustrated the effects of the proposed diffusivity function as a method to get piecewise constant images. For 3D I have developed a preprocess for liver segmentation with real images from CT (Computerized Tomography). In this case, I have obtained results on the estimation of the parameters of the given diffusivity function.
Resumo:
La planificación pre-operatoria se ha convertido en una tarea esencial en cirugías y terapias de marcada complejidad, especialmente aquellas relacionadas con órgano blando. Un ejemplo donde la planificación preoperatoria tiene gran interés es la cirugía hepática. Dicha planificación comprende la detección e identificación precisa de las lesiones individuales y vasos así como la correcta segmentación y estimación volumétrica del hígado funcional. Este proceso es muy importante porque determina tanto si el paciente es un candidato adecuado para terapia quirúrgica como la definición del abordaje a seguir en el procedimiento. La radioterapia de órgano blando es un segundo ejemplo donde la planificación se requiere tanto para la radioterapia externa convencional como para la radioterapia intraoperatoria. La planificación comprende la segmentación de tumor y órganos vulnerables y la estimación de la dosimetría. La segmentación de hígado funcional y la estimación volumétrica para planificación de la cirugía se estiman habitualmente a partir de imágenes de tomografía computarizada (TC). De igual modo, en la planificación de radioterapia, los objetivos de la radiación se delinean normalmente sobre TC. Sin embargo, los avances en las tecnologías de imagen de resonancia magnética (RM) están ofreciendo progresivamente ventajas adicionales. Por ejemplo, se ha visto que el ratio de detección de metástasis hepáticas es significativamente superior en RM con contraste Gd–EOB–DTPA que en TC. Por tanto, recientes estudios han destacado la importancia de combinar la información de TC y RM para conseguir el mayor nivel posible de precisión en radioterapia y para facilitar una descripción precisa de las lesiones del hígado. Con el objetivo de mejorar la planificación preoperatoria en ambos escenarios se precisa claramente de un algoritmo de registro no rígido de imagen. Sin embargo, la gran mayoría de sistemas comerciales solo proporcionan métodos de registro rígido. Las medidas de intensidad de voxel han demostrado ser criterios de similitud de imágenes robustos, y, entre ellas, la Información Mutua (IM) es siempre la primera elegida en registros multimodales. Sin embargo, uno de los principales problemas de la IM es la ausencia de información espacial y la asunción de que las relaciones estadísticas entre las imágenes son homogéneas a lo largo de su domino completo. La hipótesis de esta tesis es que la incorporación de información espacial de órganos al proceso de registro puede mejorar la robustez y calidad del mismo, beneficiándose de la disponibilidad de las segmentaciones clínicas. En este trabajo, se propone y valida un esquema de registro multimodal no rígido 3D usando una nueva métrica llamada Información Mutua Centrada en el Órgano (Organ-Focused Mutual Information metric (OF-MI)) y se compara con la formulación clásica de la Información Mutua. Esto permite mejorar los resultados del registro en áreas problemáticas incorporando información regional al criterio de similitud, beneficiándose de la disponibilidad real de segmentaciones en protocolos estándares clínicos, y permitiendo que la dependencia estadística entre las dos modalidades de imagen difiera entre órganos o regiones. El método propuesto se ha aplicado al registro de TC y RM con contraste Gd–EOB–DTPA así como al registro de imágenes de TC y MR para planificación de radioterapia intraoperatoria rectal. Adicionalmente, se ha desarrollado un algoritmo de apoyo de segmentación 3D basado en Level-Sets para la incorporación de la información de órgano en el registro. El algoritmo de segmentación se ha diseñado específicamente para la estimación volumétrica de hígado sano funcional y ha demostrado un buen funcionamiento en un conjunto de imágenes de TC abdominales. Los resultados muestran una mejora estadísticamente significativa de OF-MI comparada con la Información Mutua clásica en las medidas de calidad de los registros; tanto con datos simulados (p<0.001) como con datos reales en registro hepático de TC y RM con contraste Gd– EOB–DTPA y en registro para planificación de radioterapia rectal usando OF-MI multi-órgano (p<0.05). Adicionalmente, OF-MI presenta resultados más estables con menor dispersión que la Información Mutua y un comportamiento más robusto con respecto a cambios en la relación señal-ruido y a la variación de parámetros. La métrica OF-MI propuesta en esta tesis presenta siempre igual o mayor precisión que la clásica Información Mutua y consecuentemente puede ser una muy buena alternativa en aplicaciones donde la robustez del método y la facilidad en la elección de parámetros sean particularmente importantes. Abstract Pre-operative planning has become an essential task in complex surgeries and therapies, especially for those affecting soft tissue. One example where soft tissue preoperative planning is of high interest is liver surgery. It involves the accurate detection and identification of individual liver lesions and vessels as well as the proper functional liver segmentation and volume estimation. This process is very important because it determines whether the patient is a suitable candidate for surgical therapy and the type of procedure. Soft tissue radiation therapy is a second example where planning is required for both conventional external and intraoperative radiotherapy. It involves the segmentation of the tumor target and vulnerable organs and the estimation of the planned dose. Functional liver segmentations and volume estimations for surgery planning are commonly estimated from computed tomography (CT) images. Similarly, in radiation therapy planning, targets to be irradiated and healthy and vulnerable tissues to be protected from irradiation are commonly delineated on CT scans. However, developments in magnetic resonance imaging (MRI) technology are progressively offering advantages. For instance, the hepatic metastasis detection rate has been found to be significantly higher in Gd–EOB–DTPAenhanced MRI than in CT. Therefore, recent studies highlight the importance of combining the information from CT and MRI to achieve the highest level of accuracy in radiotherapy and to facilitate accurate liver lesion description. In order to improve those two soft tissue pre operative planning scenarios, an accurate nonrigid image registration algorithm is clearly required. However, the vast majority of commercial systems only provide rigid registration. Voxel intensity measures have been shown to be robust measures of image similarity, and among them, Mutual Information (MI) is always the first candidate in multimodal registrations. However, one of the main drawbacks of Mutual Information is the absence of spatial information and the assumption that statistical relationships between images are the same over the whole domain of the image. The hypothesis of the present thesis is that incorporating spatial organ information into the registration process may improve the registration robustness and quality, taking advantage of the clinical segmentations availability. In this work, a multimodal nonrigid 3D registration framework using a new Organ- Focused Mutual Information metric (OF-MI) is proposed, validated and compared to the classical formulation of the Mutual Information (MI). It allows improving registration results in problematic areas by adding regional information into the similitude criterion taking advantage of actual segmentations availability in standard clinical protocols and allowing the statistical dependence between the two modalities differ among organs or regions. The proposed method is applied to CT and T1 weighted delayed Gd–EOB–DTPA-enhanced MRI registration as well as to register CT and MRI images in rectal intraoperative radiotherapy planning. Additionally, a 3D support segmentation algorithm based on Level-Sets has been developed for the incorporation of the organ information into the registration. The segmentation algorithm has been specifically designed for the healthy and functional liver volume estimation demonstrating good performance in a set of abdominal CT studies. Results show a statistical significant improvement of registration quality measures with OF-MI compared to MI with both simulated data (p<0.001) and real data in liver applications registering CT and Gd–EOB–DTPA-enhanced MRI and in registration for rectal radiotherapy planning using multi-organ OF-MI (p<0.05). Additionally, OF-MI presents more stable results with smaller dispersion than MI and a more robust behavior with respect to SNR changes and parameters variation. The proposed OF-MI always presents equal or better accuracy than the classical MI and consequently can be a very convenient alternative within applications where the robustness of the method and the facility to choose the parameters are particularly important.
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Esta memoria está basada en el crecimiento y caracterización de heteroestructuras Al(Ga)N/GaN y nanocolumnas ordenadas de GaN, y su aplicación en sensores químicos. El método de crecimiento ha sido la epitaxia de haces moleculares asistida por plasma (PAMBE). En el caso de las heteroestructuras Al(Ga)N/GaN, se han crecido barreras de distinto espesor y composición, desde AlN de 5 nm, hasta AlGaN de 35 nm. Además de una caracterización morfológica, estructural y eléctrica básica de las capas, también se han fabricado a partir de ellas dispositivos tipo HEMTs. La caracterización eléctrica de dichos dispositivos (carga y movilidad de en el canal bidimensional) indica que las mejores heteroestructuras son aquellas con un espesor de barrera intermedio (alrededor de 20 nm). Sin embargo, un objetivo importante de esta Tesis ha sido verificar las ventajas que podían tener los sensores basados en heteroestructuras AlN/GaN (frente a los típicos basados en AlGaN/GaN), con espesores de barrera muy finos (alrededor de 5 nm), ya que el canal de conducción que se modula por efecto de cambios químicos está más cerca de la superficie en donde ocurren dichos cambios químicos. De esta manera, se han utilizado los dispositivos tipo HEMTs como sensores químicos de pH (ISFETs), y se ha comprobado la mayor sensibilidad (variación de corriente frente a cambios de pH, Ids/pH) en los sensores basados en AlN/GaN frente a los basados en AlGaN/GaN. La mayor sensibilidad es incluso más patente en aplicaciones en las que no se utiliza un electrodo de referencia. Se han fabricado y caracterizado dispositivos ISFET similares utilizando capas compactas de InN. Estos sensores presentan peor estabilidad que los basados en Al(Ga)N/GaN, aunque la sensibilidad superficial al pH era la misma (Vgs/pH), y su sensibilidad en terminos de corriente de canal (Ids/pH) arroja valores intermedios entre los ISFET basados en AlN/GaN y los valores de los basados en AlGaN/GaN. Para continuar con la comparación entre dispositivos basados en Al(Ga)N/GaN, se fabricaron ISFETs con el área sensible más pequeña (35 x 35 m2), de tamaño similar a los dispositivos destinados a las medidas de actividad celular. Sometiendo los dispositivos a pulsos de voltaje en su área sensible, la respuesta de los dispositivos de AlN presentaron menor ruido que los basados en AlGaN. El ruido en la corriente para dispositivos de AlN, donde el encapsulado no ha sido optimizado, fue tan bajo como 8.9 nA (valor rms), y el ruido equivalente en el potencial superficial 38.7 V. Estos valores son más bajos que los encontrados en los dispositivos típicos para la detección de actividad celular (basados en Si), y del orden de los mejores resultados encontrados en la literatura sobre AlGaN/GaN. Desde el punto de vista de la caracterización electro-química de las superficies de GaN e InN, se ha determinado su punto isoeléctrico. Dicho valor no había sido reportado en la literatura hasta el momento. El valor, determinado por medidas de “streaming potential”, es de 4.4 y 4 respectivamente. Este valor es una importante característica a tener en cuenta en sensores, en inmovilización electrostática o en la litografía coloidal. Esta última técnica se discute en esta memoria, y se aplica en el último bloque de investigación de esta Tesis (i.e. crecimiento ordenado). El último apartado de resultados experimentales de esta Tesis analiza el crecimiento selectivo de nanocolumnas ordenadas de GaN por MBE, utilizando mascaras de Ti con nanoagujeros. Se ha estudiado como los distintos parámetros de crecimiento (i.e. flujos de los elementos Ga y N, temperatura de crecimiento y diseño de la máscara) afectan a la selectividad y a la morfología de las nanocolumnas. Se ha conseguido con éxito el crecimiento selectivo sobre pseudosustratos de GaN con distinta orientación cristalina o polaridad; templates de GaN(0001)/zafiro, GaN(0001)/AlN/Si, GaN(000-1)/Si y GaN(11-20)/zafiro. Se ha verificado experimentalmente la alta calidad cristalina de las nanocolumnas ordenadas, y su mayor estabilidad térmica comparada con las capas compactas del mismo material. Las nanocolumnas ordenadas de nitruros del grupo III tienen una clara aplicación en el campo de la optoelectrónica, principalmente para nanoemisores de luz blanca. Sin embargo, en esta Tesis se proponen como alternativa a la utilización de capas compactas o nanocolumnas auto-ensambladas en sensores. Las nanocolumnas auto-ensambladas de GaN, debido a su alta razón superficie/volumen, son muy prometedoras en el campo de los sensores, pero su amplia dispersión en dimensiones (altura y diámetro) supone un problema para el procesado y funcionamiento de dispositivos reales. En ese aspecto, las nanocolumnas ordenadas son más robustas y homogéneas, manteniendo una alta relación superficie/volumen. Como primer experimento en el ámbito de los sensores, se ha estudiado como se ve afectada la emisión de fotoluminiscencia de las NCs ordenadas al estar expuestas al aire o al vacio. Se observa una fuerte caída en la intensidad de la fotoluminiscencia cuando las nanocolumnas están expuestas al aire (probablemente por la foto-adsorción de oxigeno en la superficie), como ya había sido documentado anteriormente en nanocolumnas auto-ensambladas. Este experimento abre el camino para futuros sensores basados en nanocolumnas ordenadas. Abstract This manuscript deals with the growth and characterization of Al(Ga)N/GaN heterostructures and GaN ordered nanocolumns, and their application in chemical sensors. The growth technique has been the plasma-assisted molecular beam epitaxy (PAMBE). In the case of Al(Ga)N/GaN heterostructures, barriers of different thickness and composition, from AlN (5 nm) to AlGaN (35 nm) have been grown. Besides the basic morphological, structural and electrical characterization of the layers, HEMT devices have been fabricated based on these layers. The best electrical characteristics (larger carriers concentration and mobility in the two dimensional electron gas) are those in AlGaN/GaN heterostructures with a medium thickness (around 20 nm). However, one of the goals of this Thesis has been to verify the advantages that sensors based on AlN/GaN (thickness around 7 nm) have compared to standard AlGaN/GaN, because the conduction channel to be modulated by chemical changes is closer to the sensitive area. In this way, HEMT devices have been used as chemical pH sensors (ISFETs), and the higher sensitivity (conductance change related to pH changes, Ids/pH) of AlN/GaN based sensors has been proved. The higher sensibility is even more obvious in application without reference electrode. Similar ISFETs devices have been fabricated based on InN compact layers. These devices show a poor stability, but its surface sensitivity to pH (Vgs/pH) and its sensibility (Ids/pH) yield values between the corresponding ones of AlN/GaN and AlGaN/GaN heterostructures. In order to a further comparison between Al(Ga)N/GaN based devices, ISFETs with smaller sensitive area (35 x 35 m2), similar to the ones used in cellular activity record, were fabricated and characterized. When the devices are subjected to a voltage pulse through the sensitive area, the response of AlN based devices shows lower noise than the ones based on AlGaN. The noise in the current of such a AlN based device, where the encapsulation has not been optimized, is as low as 8.9 nA (rms value), and the equivalent noise to the surface potential is 38.7 V. These values are lower than the found in typical devices used for cellular activity recording (based on Si), and in the range of the best published results on AlGaN/GaN. From the point of view of the electrochemical characterization of GaN and InN surfaces, their isoelectric point has been experimentally determined. Such a value is the first time reported for GaN and InN surfaces. These values are determined by “streaming potential”, being pH 4.4 and 4, respectively. Isoelectric point value is an important characteristic in sensors, electrostatic immobilization or in colloidal lithography. In particular, colloidal lithography has been optimized in this Thesis for GaN surfaces, and applied in the last part of experimental results (i.e. ordered growth). The last block of this Thesis is focused on the selective area growth of GaN nanocolumns by MBE, using Ti masks decorated with nanoholes. The effect of the different growth parameters (Ga and N fluxes, growth temperature and mask design) is studied, in particular their impact in the selectivity and in the morphology of the nanocolumns. Selective area growth has been successful performed on GaN templates with different orientation or polarity; GaN(0001)/sapphire, GaN(0001)/AlN/Si, GaN(000- 1)/Si and GaN(11-20)/sapphire. Ordered nanocolumns exhibit a high crystal quality, and a higher thermal stability (lower thermal decomposition) than the compact layers of the same material. Ordered nanocolumns based on III nitrides have a clear application in optoelectronics, mainly for white light nanoemitters. However, this Thesis proposes them as an alternative to compact layers and self-assembled nanocolumns in sensor applications. Self-assembled GaN nanocolumns are very appealing for sensor applications, due to their large surface/volume ratio. However, their large dispersion in heights and diameters are a problem in terms of processing and operation of real devices. In this aspect, ordered nanocolumns are more robust and homogeneous, keeping the large surface/volume ratio. As first experimental evidence of their sensor capabilities, ordered nanocolumns have been studied regarding their photoluminiscence on air and vacuum ambient. A big drop in the intensity is observed when the nanocolumns are exposed to air (probably because of the oxygen photo-adsortion), as was already reported in the case of self-assembled nanocolumns. This opens the way to future sensors based on ordered III nitrides nanocolumns.
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Multi-dimensional Bayesian network classifiers (MBCs) are probabilistic graphical models recently proposed to deal with multi-dimensional classification problems, where each instance in the data set has to be assigned to more than one class variable. In this paper, we propose a Markov blanket-based approach for learning MBCs from data. Basically, it consists of determining the Markov blanket around each class variable using the HITON algorithm, then specifying the directionality over the MBC subgraphs. Our approach is applied to the prediction problem of the European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) from the 39-item Parkinson’s Disease Questionnaire (PDQ-39) in order to estimate the health-related quality of life of Parkinson’s patients. Fivefold cross-validation experiments were carried out on randomly generated synthetic data sets, Yeast data set, as well as on a real-world Parkinson’s disease data set containing 488 patients. The experimental study, including comparison with additional Bayesian network-based approaches, back propagation for multi-label learning, multi-label k-nearest neighbor, multinomial logistic regression, ordinary least squares, and censored least absolute deviations, shows encouraging results in terms of predictive accuracy as well as the identification of dependence relationships among class and feature variables.
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Los índices de desempeño son importantes herramientas para la planificación de movimientos y el diseño de robots manipuladores. En este trabajo se presenta una colección de algunos de los índices de desempeño que mayor interés han generado en la comunidad dedicada a la robótica. Se presentan índices de desempeño cinetostático, dinámico, de lìmites articulares, e índices definidos sobre el espacio de trabajo. Además, se realiza una revisión sobre las estrategias que se han propuesto para solventar los problemas que aparecen cuando las unidades de los elementos de la matriz Jacobiana no son homogéneas. Al final de este trabajo, proponemos una serie índices de desempeño globales que pueden resultar útiles en el diseño de robots manipuladores.