946 resultados para Neuronal
Resumo:
Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica
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The computations performed by the brain ultimately rely on the functional connectivity between neurons embedded in complex networks. It is well known that the neuronal connections, the synapses, are plastic, i.e. the contribution of each presynaptic neuron to the firing of a postsynaptic neuron can be independently adjusted. The modulation of effective synaptic strength can occur on time scales that range from tens or hundreds of milliseconds, to tens of minutes or hours, to days, and may involve pre- and/or post-synaptic modifications. The collection of these mechanisms is generally believed to underlie learning and memory and, hence, it is fundamental to understand their consequences in the behavior of neurons.(...)
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Estudo anatomopatológico sistematizado foi feito em 56 esôfagos de chagásicos crônicos (17 com e 39 sem mega) e em 26 de não chagásicos com as seguintes finalidades: 1) avaliar as variações de calibre e espessura da parede do órgão; 2) analisar qualitativa e quantitativamente o plexo mientérico, na tentativa de avaliar a eventual relação entre suas lesões e o aparecimento de megaesôfago (ME); 3) estudar as lesões das musculares procurando verificar sua contribuição na gênese da visceromegalia; 4) pesquisar formas amastigotas do T. cruzi e sua possível relação com o processo inflamatorio; 5) identificar as principais alterações da mucosa. Confirmou-se que as lesões mais intensas localizavam-se na muscular própria e no plexo de Auerbach. Na primeira, as principais alterações foram miosite e fibrose e nos gânglios mientéricos observou-se inflamação e despopulação neuronal, maior nos esôfagos dos chagásicos com dilatação em relação aos sem dilatação e destes em relação aos controles. Entretanto, foram vistos esôfagos de calibre normal, com intensa denervação. Conclui-se que parecem ser múltiplos os fatores que desencadeiam a esofagopatia, especialmente, o ME. A pesquisa de parasitas em oito esófagos com mega e em oito sem ME foi positiva somente em quatro casos, do primeiro grupo. As lesões da mucosa e submucosa não parecem participar do processo.
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Trabalho Final de mestrado para obtenção do grau de Mestre em engenharia Mecância
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Benign focal epilepsy in childhood with centro-temporal spikes (BECTS) is one of the most common forms of idiopathic epilepsy, with onset from age 3 to 14 years. Although the prognosis for children with BECTS is excellent, some studies have revealed neuropsychological deficits in many domains, including language. Auditory event-related potentials (AERPs) reflect activation of different neuronal populations and are suggested to contribute to the evaluation of auditory discrimination (N1), attention allocation and phonological categorization (N2), and echoic memory (mismatch negativity – MMN). The scarce existing literature about this theme motivated the present study, which aims to investigate and document the existing AERP changes in a group of children with BECTS. AERPs were recorded, during the day, to pure and vocal tones and in a conventional auditory oddball paradigm in five children with BECTS (aged 8–12; mean = 10 years; male = 5) and in six gender and age-matched controls. Results revealed high amplitude of AERPs for the group of children with BECTS with a slight latency delay more pronounced in fronto-central electrodes. Children with BECTS may have abnormal central auditory processing, reflected by electrophysiological measures such as AERPs. In advance, AERPs seem a good tool to detect and reliably reveal cortical excitability in children with typical BECTS.
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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores
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A presente dissertação tem como propósito a definição das características de um modelo prognóstico,utilizando uma rede neuronal, em doentes com patologia Cirúrgica, internados num serviço de Cirurgia Geral. Para esse fim obtive dados clínicos, operatórios, o resultado da intervenção e o tempo de internamento pós-operatório em doentes submetidos a um leque amplo de intervenções de Cirurgia abdominal. Construí um sistema computacional baseado em redes neuronais, utilizando os paradigmas considerados mais adequados para o tipo de variável a prever. Analisei em seguida o desempenho dos modelos obtidos. Construí um programa capaz de recolher os dados clínicos e apresentar o resultado da sua avaliação pelas redes neuronais criadas, sem envolver o seu utilizador nos aspectos técnicos da manipulação das redes neuronais. Para cumprimento desta estratégia procurei atingir os seguintes objectivos: Recolher dados de identificação, manifestações clínicas, tipo de doença(s), diagnósticos, características da intervenção cirúrgica e resultado, referentes a um conjunto de doentes suficiente para a construção de uma rede neuronal, com o número de variáveis empregue. Construir uma base de dados com os elementos de informação assim obtidos. Eliminar todos os casos em que se verificou faltar um elemento de informação. Criar dois grupos de casos, mutuamente exclusivos, para construção e validação das redes neuronais. Criar, com base nos elementos diagnósticos e resultado, 7 grupos não exclusivos, para avaliação das redes criadas. Avaliar estatisticamente as características dos grupos criados, para os comparar e caracterizar. Proceder à escolha de um programa para criação de redes neuronais em função da variedade de paradigmas oferecidos, facilidade de utilização, uso diversificado em diversos ambientes e mercados e a possibilidade de aceder às redes criadas, através de uma linguagem de programação de alto nível. Construir três tipos de redes diferentes. Cada tipo de rede utilizando um algoritmo diferente e adequado ao tipo de variável que se deseja prever. Avaliar as redes no que se refere à sua sensibilidade, especificidade, capacidade discriminativa e calibração. Criar um programa,usando a linguagem de programação "Delphi"©, para captura de dados, articulação dos mesmos com as redes neuronais criadas e expressão dos resultados prognósticos; esse programa permite alterar os valores dos elementos clínicos e verificar a repercussão dessa alteração no prognóstico.
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Relatório de projecto apresentado como requisito parcial para obtenção do grau de mestre em Estatística e Gestão de Informação.
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Dissertação apresentada como requisito parcial para a obtenção do grau de mestre em Estatística e Gestão de Informação.
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Ao longo dos últimos anos tem-se assistido a um forte desenvolvimento e crescimento do número de parques eólicos instalados no mundo, o que leva a que seja necessário o incremento de ferramentas que permitam aperfeiçoar os sistemas de monitorização e controlo atualmente existentes. Por outro lado, não se deve deixar de ter em conta os custos elevados de operação e manutenção dos sistemas eólicos bem como o facto de os aerogeradores estarem localizadas em locais remotos ou offshore, o que faz aumentar os custos associados à sua exploração. A dissertação nasce da intenção clara do mercado em apostar na supervisão e previsão de avarias graves, de forma a minimizar os encargos subjacentes. Este trabalho de dissertação visa a utilização de redes neuronais para criar uma ferramenta informática de previsão de avarias em caixas de engrenagens em aerogeradores. As redes neuronais são ferramentas informáticas ideais para trabalhar com muita informação, sendo que a sua aplicação depende da qualidade e quantidade dos dados. Para tal irá ser efetuado um estudo em um parque eólico, no qual se analisará as principais avarias detetadas bem como as grandezas que deverão integrar a construção desta rede neuronal. Assim sendo, a informação relativa às diversas máquinas existentes num parque, é de enorme importância para a definição e otimização da rede neuronal a construir. Os resultados obtidos neste trabalho com a aplicação de redes neuronais para a previsão de avarias em caixas de engrenagens do parque eólico de estudo, provam que é possível realizar uma deteção da avaria bem como uma constatação de que a reparação possa ter sido bem efetuada ou mal sucedida, podendo assim ser ajustados os programas de manutenção a efetuar e uma verificação das ações de reparação para sua validação.
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Dissertation presented to obtain a Master degree in Biotechnology at the Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia
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Numa Estação de Tratamento de Águas Residuais (ETAR), são elevados os custos não só de tratamento das águas residuais como também de manutenção dos equipamentos lá existentes, nesse sentido procura-se utilizar processos capazes de transformar os resíduos em produtos úteis. A Digestão Anaeróbia (DA) é um processo atualmente disponível capaz de contribuir para a redução da poluição ambiental e ao mesmo tempo de valorizar os subprodutos gerados. Durante o processo de DA é produzido um gás, o biogás, que pode ser utilizado como fonte de energia, reduzindo assim a dependência energética da ETAR e a emissão de gases com efeito de estufa para a atmosfera. A otimização do processo de DA das lamas é essencial para o aumento da produção de biogás, mas a complexidade do processo constitui um obstáculo à sua otimização. Neste trabalho, aplicaram-se Redes Neuronais Artificiais (RNA) ao processo de DA de lamas de ETAR. RNA são modelos simplificados inspirados no funcionamento das células neuronais humanas e que adquirem conhecimento através da experiência. Quando a RNA é criada e treinada, produz valores de output aproximadamente corretos para os inputs fornecidos. Foi esse o motivo para recorrer a RNA na otimização da produção de biogás no digestor I da ETAR Norte da SIMRIA, usando o programa NeuralToolsTM da PalisadeTM para desenvolvimento das RNA. Para tal, efetuou-se uma análise e tratamento de dados referentes aos últimos quatro anos de funcionamento do digestor. Os resultados obtidos permitiram concluir que as RNA modeladas apresentam boa capacidade de generalização do processo de DA. Considera-se que este caso de estudo é promissor, fornecendo uma boa base para o desenvolvimento de modelos eventualmente mais gerais de RNA que, aplicado conjuntamente com as características de funcionamento de um digestor e o processo de DA, permitirá otimizar a produção de biogás em ETAR.
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Esta dissertação apresenta um estudo sobre a garantia de fornecimento de energia elétrica por parte dos produtores em regime especial com tecnologia cogeração e o impacto que estes traduzem na fase de planeamento da rede. Este trabalho foi realizado na Energias de Portugal - Distribuição (EDP-D) na direção de planeamento da rede (DPL). Para este estudo foi utilizado o caso de uma subestação com dezoito produtores em regime especial agregados à sua rede, em que dezasseis desses produtores são cogeração. A proposta de estudo para o caso concreto, passa pela análise das condições de funcionamento da subestação e apurar se a mesma necessita de alguma reformulação, tendo em vista as cargas a satisfazer atuais e possível incremento de carga futura. Considerando que a subestação está inserida num ambiente industrial e atendendo que existem diversos produtores de energia elétrica nas imediações da subestação. Para a resolução da garantia do fornecimento de energia por parte da cogeração, estudou-se a possibilidade de prever a energia produzida por estes produtores, através dos seguintes modelos de previsão: árvore de regressão, árvore de regressão com aplicação bagging e uma rede neuronal (unidirecional). Com a implementação destes modelos pretende-se estimar qual a potência que se pode esperar na garantia de abastecimento da carga, prevenindo maior solicitação de potência por parte da subestação. A metodologia utilizada baseia-se em simulações computacionais.
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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores
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Dissertation presented to obtain the Ph.D degree in Neuroscience Instituto de Tecnologia Química e Biológica, Universidade Nova de Lisboa