Biomassa seca acumulada, partições e rendimento industrial da cana-de-açúcar irrigada no Semiárido brasileiro

Objetivou-se, com este trabalho, determinar parâmetros de crescimento e de rendimento da cana-de-açúcar cv. RB92579, sob regime de irrigação, no Semiárido brasileiro, visando a avaliar o desempenho desta cultura nas condições edafoclimáticas locais. Foram avaliados o acúmulo de biomassa seca e as suas respectivas partições, durante dois ciclos consecutivos de cana-de-açúcar (soca e ressoca), além dos indicadores de rendimento e de qualidade da cultura ao final do período experimental. Em ambos os ciclos, foram realizadas dez coletas de amostras para se determinar a biomassa seca de seis componentes estruturais dos perfilhos (folhas verdes, bainhas, parte emergente, pseudocolmos, folhas e bainhas mortas e colmo). A cana-de-açúcar apresentou elevado acúmulo de biomassa seca da parte aérea da planta, com valor médio de 6.493 g m-2 para os dois ciclos de cultivo. No início do seu crescimento, os fotoassimilados foram destinados prioritariamente às folhas verdes, bainhas, parte emergente e pseudocolmos. Em fase posterior de crescimento, os fotoassimilados passaram a ser utilizados na formação dos colmos. Os resultados obtidos foram muito semelhantes para os ciclos de soca e ressoca. Os modelos ajustados para descrever a evolução da biomassa seca e de suas respectivas partições apresentaram ajustes satisfatórios, em função dos dias após o corte. O elevado rendimento industrial (133,88 ± 40,84 t ha-1) e a alta concentração de sacarose por biomassa seca (0,34 ± 0,10 g g-1) proporcionaram valores elevados de produção de açúcar (17,75 ± 4,44 t ha-1) e de álcool (12,73 ± 3,23 t ha-1), indicando alto desempenho produtivo da RB92579 para a região.

Desempenho de clones elite de batata para caracteres agronômicos e de qualidade industrial

O objetivo deste trabalho foi verificar o desempenho de clones elite de batata, em relação a caracteres agronômicos e de qualidade industrial. Os experimentos foram realizados em Pelotas, RS, Canoinhas, SC, e Londrina, PR. Foi avaliado um conjunto de clones elite, pertencentes ao Programa de Melhoramento Genético de Batata, da Embrapa. O delineamento experimental foi o de blocos casualizados, com três repetições para Pelotas e Londrina e quatro para Canoinhas. Foram avaliados os caracteres massa total de tubérculos, massa comercial de tubérculos, número de tubérculos comerciais, percentagem de massa de tubérculos comerciais, massa média de tubérculos comerciais, peso específico, cor de fritura e ciclo vegetativo. A partir dos dados obtidos foram realizadas as análises de variância para cada local e teste de agrupamento de médias para cada caráter. Para identificação de clones apropriados ao mercado 'in natura', em que é fundamental o elevado potencial produtivo e precocidade, os clones mais promissores foram F80-03-06 e CL02-05, quando comparados à cultivar testemunha Ágata. Para o processamento industrial, em que o peso específico, a cor de fritura e o rendimento de tubérculo são caracteres importantes, destacou-se o clone F81-01-06, que apesar de não apresentar os maiores rendimentos totais, apresentou tubérculos grandes, ciclo vegetativo intermediário e boa aptidão para fritura, quando comparando-se ao cultivar testemunha Asterix.

Improving The Robustness Of Interventional 4D Ultrasound Segmentation Through The Use Of Personalized Shape Priors

While fluoroscopy is still the most widely used imaging modality to guide cardiac interventions, the fusion of pre-operative Magnetic Resonance Imaging (MRI) with real-time intra-operative ultrasound (US) is rapidly gaining clinical acceptance as a viable, radiation-free alternative. In order to improve the detection of the left ventricular (LV) surface in 4D ultrasound, we propose to take advantage of the pre-operative MRI scans to extract a realistic geometrical model representing the patients cardiac anatomy. This could serve as prior information in the interventional setting, allowing to increase the accuracy of the anatomy extraction step in US data. We have made use of a real-time 3D segmentation framework used in the recent past to solve the LV segmentation problem in MR and US data independently and we take advantage of this common link to introduce the prior information as a soft penalty term in the ultrasound segmentation algorithm. We tested the proposed algorithm in a clinical dataset of 38 patients undergoing both MR and US scans. The introduction of the personalized shape prior improves the accuracy and robustness of the LV segmentation, as supported by the error reduction when compared to core lab manual segmentation of the same US sequences.

Semi-automatic 3D Segmentation Of Costal Cartilage In CT Data From Pectus Excavatum Patients

One of the current frontiers in the clinical management of Pectus Excavatum (PE) patients is the prediction of the surgical outcome prior to the intervention. This can be done through computerized simulation of the Nuss procedure, which requires an anatomically correct representation of the costal cartilage. To this end, we take advantage of the costal cartilage tubular structure to detect it through multi-scale vesselness filtering. This information is then used in an interactive 2D initialization procedure which uses anatomical maximum intensity projections of 3D vesselness feature images to efficiently initialize the 3D segmentation process. We identify the cartilage tissue centerlines in these projected 2D images using a livewire approach. We finally refine the 3D cartilage surface through region-based sparse field level-sets. We have tested the proposed algorithm in 6 noncontrast CT datasets from PE patients. A good segmentation performance was found against reference manual contouring, with an average Dice coefficient of 0.75±0.04 and an average mean surface distance of 1.69±0.30mm. The proposed method requires roughly 1 minute for the interactive initialization step, which can positively contribute to an extended use of this tool in clinical practice, since current manual delineation of the costal cartilage can take up to an hour.

Multi-centre validation of an automatic algorithm for fast 4D myocardial segmentation in cine CMR datasets

Quantitative analysis of cine cardiac magnetic resonance (CMR) images for the assessment of global left ventricular morphology and function remains a routine task in clinical cardiology practice. To date, this process requires user interaction and therefore prolongs the examination (i.e. cost) and introduces observer variability. In this study, we sought to validate the feasibility, accuracy, and time efficiency of a novel framework for automatic quantification of left ventricular global function in a clinical setting.