Publicação
Intelligent modelling of temperature propagation induced by therapeutic ultrasound
| Resumo: | Este tese pretende estudar a possibilidade de aplicar um uma abordagem inovativa para estimar a propagação de temperatura em tecidos durante termoterapias, num paradigma não invasivo. A referência do estado da arte é imposta pela uso de técnicas de ressonância magnética (MRI), onde são obtidas resoluções de temperatura com erros absolutos inferiores a 0:5 oC=cm3. Propõe-se estimar a evolução da temperatura através do uso de modelos preditivos, baseados em redes neuronais b-spline, evoluídas pelo algoritmo ASMOD. Inicialmente os dados utilizados foram caracterizados de forma a que o leitor possa avaliar se os dados em questão são representativos e adequados do fenómeno físico que se pretende modelar. Gradualmente a complexidade do ambiente visado na modelação foi aumentada, resultando em três diferentes tipologias de modelo: SPSI, MPSI e MPMI. Para cada uma das tipologias as variáveis de interesse foram indentificadas bem como as estruturas de rede mais adequadas para o tipologia em questão. |
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| Autores principais: | Ferreira, Raul |
| Assunto: | Ultrasound Neural networks B-splines Hyperthermia |
| Ano: | 2015 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade do Algarve |
| Idioma: | inglês |
| Origem: | Sapientia - Universidade do Algarve |
| Resumo: | Este tese pretende estudar a possibilidade de aplicar um uma abordagem inovativa para estimar a propagação de temperatura em tecidos durante termoterapias, num paradigma não invasivo. A referência do estado da arte é imposta pela uso de técnicas de ressonância magnética (MRI), onde são obtidas resoluções de temperatura com erros absolutos inferiores a 0:5 oC=cm3. Propõe-se estimar a evolução da temperatura através do uso de modelos preditivos, baseados em redes neuronais b-spline, evoluídas pelo algoritmo ASMOD. Inicialmente os dados utilizados foram caracterizados de forma a que o leitor possa avaliar se os dados em questão são representativos e adequados do fenómeno físico que se pretende modelar. Gradualmente a complexidade do ambiente visado na modelação foi aumentada, resultando em três diferentes tipologias de modelo: SPSI, MPSI e MPMI. Para cada uma das tipologias as variáveis de interesse foram indentificadas bem como as estruturas de rede mais adequadas para o tipologia em questão. |
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