Development of a semi-automatic self learning pattern recognition system for the control of electronic boards

This project was funded under the Applied Research Grants Scheme administered by Enterprise Ireland. The project was a partnership between Galway - Mayo Institute of Technology and an industrial company, Tyco/Mallinckrodt Galway. The project aimed to develop a semi - automatic, self - learning pattern recognition system capable of detecting defects on the printed circuits boards such as component vacancy, component misalignment, component orientation, component error, and component weld. The research was conducted in three directions: image acquisition, image filtering/recognition and software development. Image acquisition studied the process of forming and digitizing images and some fundamental aspects regarding the human visual perception. The importance of choosing the right camera and illumination system for a certain type of problem has been highlighted. Probably the most important step towards image recognition is image filtering, The filters are used to correct and enhance images in order to prepare them for recognition. Convolution, histogram equalisation, filters based on Boolean mathematics, noise reduction, edge detection, geometrical filters, cross-correlation filters and image compression are some examples of the filters that have been studied and successfully implemented in the software application. The software application developed during the research is customized in order to meet the requirements of the industrial partner. The application is able to analyze pictures, perform the filtering, build libraries, process images and generate log files. It incorporates most of the filters studied and together with the illumination system and the camera it provides a fully integrated framework able to analyze defects on printed circuit boards.

Deformação miocárdica pelo speckle tracking na cardiomiopatia dilatada grave

FUNDAMENTO: A alta e crescente prevalência de Cardiomiopatia Dilatada (CMD) representa sério problema de saúde pública. Novas tecnologias vêm sendo utilizadas objetivando diagnósticos mais sofisticados, que melhorem a abordagem terapêutica. Nesse cenário, o Speckle Tracking (STE) utiliza marcadores miocárdicos naturais para analisar a deformação sistólica do Ventrículo Esquerdo (VE). OBJETIVO: Mensurar o strain transmural longitudinal global (SG) do VE através do STE em pacientes com CMD grave, comparando os resultados com indivíduos normais e com parâmetros ecocardiográficos consagrados para análise da função sistólica do VE, validando o método nessa população. MÉTODOS: Foram estudados 71 pacientes com CMD grave, (53 ± 12a, 72% homens) e 20 controles (30 ± 8a, 45% homens). Foram obtidos os volumes e a FEVE pela ecocardiografia bi e tridimensional, parâmetros do Doppler, Doppler tecidual e o SG pelo STE. RESULTADOS: Comparados ao grupo controle, os volumes do VE foram maiores no grupo CMD; entretanto, a FEVE e velocidade de pico da onda E foram menores neste último. O índice de performance miocárdica foi maior entre os pacientes. As velocidades do miocárdio pelo Doppler tecidual (S', e', a') foram consideravelmente menores e a relação E/e' foi maior no grupo CMD. O SG apresentou-se diminuído no grupo CMD (-5,5% ± 2,3%), em relação aos controles (-14,0% ± 1,8%). CONCLUSÃO: No presente estudo, o SG foi significativamente menor nos pacientes com CMD grave, abrindo novas perspectivas para abordagens terapêuticas nessa população específica.

Nonlinear analysis and control of PEM fuel cells

Magdeburg, Univ., Fak. für Elektrotechnik und Informationstechnik, Diss., 2010

Financial structure choice in owner-managed firms : entrepreneurial characteristics, utility of control, and the competitive context

Magdeburg, Univ., Fak. für Wirtschaftswiss., Diss., 2011

Estudo da Mecânica Cardíaca pelo Speckle Tracking

Speckles, ou marcadores naturais do miocárdio, originam se da interferência construtiva e destrutiva do feixe de ultrassom que incide sobre os tecidos, podem fornecer um diagnóstico precoce das alterações miocárdicas e atuar na predição de certos eventos cardíacos. Devido à sua relativa estabilidade temporal, os speckles podem ser rastreados durante o ciclo cardíaco por software dedicados, promovendo a análise da função sistólica e diastólica. São identificados tanto pela escala de cinza da ecocardiografia 2D convencional quanto pela ecocardiografia 3D, sendo independentes do ângulo de incidência do ultrassom, permitindo assim a avaliação da mecânica cardíaca nos três planos espaciais: longitudinal, circunferencial e radial. O objetivo do presente artigo é discutir o papel e o significado da deformação cardíaca obtida por meio do speckle tracking durante a avaliação da fisiologia cardíaca, e discutir as aplicações clínicas desta tecnologia ecocardiográfica inovadora.