Segmentação de imagens fetais com potencial para desenvolvimento de ferramentas de apoio ao diagnóstico

Programa Doutoral em Engenharia Eletrónica e de ComputadoresDurante uma gravidez é aconselhável a realização de 3 exames ecográficos. O primeiro, e reconhecido pelos especialistas como mais importante, é o do primeiro trimestre. Neste exame, realizado entre as 11 e as 14 semanas, é possível avaliar a idade gestacional, o desenvolvimento fetal e, mais importante, as anomalias fetais. Na avaliação das anomalias fetais incluem-se as cromossómicas, que são detetáveis a partir da observação da medida da Translucência da Nuca mas que deve ser cruzada com a medida da Distância Crânio-Caudal e a idade materna. As medidas são retiradas manualmente e os seus valores variam com a disponibilidade física e a motivação do operador, pelo que os resultados mostram variabilidade intra e inter-operador. As imagens recolhidas pelos sistemas de aquisição baseados em ultrassons apresentam pouco detalhe, baixo contraste, baixa relação sinal/ruído e grande variabilidade morfológica que dificulta a tarefa de segmentação e, consequentemente, o desenvolvimento de sistemas de medição automáticos. Como tal, o seu tratamento exige a utilização de técnicas que reúnam características adequadas e que permitam o desenvolvimento de sistemas robustos. Este trabalho trata a questão da extração automática da medida da Distância Crânio-Caudal (DCC) a partir das imagens de ultrassons habitualmente usadas para este fim. Para tal, propõe a utilização de técnicas de Fuzzy Clustering, de Contornos Ativos e de Aprendizagem Máquina, nomeadamente SVMs, para a segmentação das imagens com vista à identificação do corpo do feto. Estas abordagens potenciaram a formulação de novos modelos que permitem enfrentar as dificuldades inerentes ao tratamento deste tipo de imagens. São também propostas metodologias automáticas de extração da medida DCC, sendo que algumas delas dependem dos processos de segmentação sugeridos. Os resultados obtidos para a medida da DCC apresentam um erro absoluto médio relativo dentro dos intervalos de variabilidade inter-operador referidos na literatura.During pregnancy it is advisable to conduct 3 ultrasound examinations. The first and most important is performed in the first trimester. In this exam, done between the 11th and 14th week, the gestational age, the fetal development and, most importantly, the fetal abnormalities can be assessed. The assessment of fetal anomalies include chromosomal, which are detectable from observation measuring the nuchal translucency size. However it should be crossed with a measure of the crown-rump length and the maternal age. These measures are manually performed and their values vary with the physical availability and motivation of the operator, so the results show intra and inter-operator variability. The images collected by acquisition systems based on ultrasounds have little detail, low contrast, low signal/noise ratio and great morphological variability which difficult the segmentation task and the development of automatic measuring systems. Because of these reasons, ultrasound image processing requires the use of techniques that meet appropriate characteristics and that enable the development of robust systems. This work treats the subject of automatic extraction of the crown-rump length from ultrasound images commonly used for this purpose. It uses Fuzzy Clustering, Active Contours and Machine Learning techniques for the segmentation of images in order to identify the fetal body. These approaches promoted the development of new models that allow face the inherent difficulties in treating this type of images. Methods for the crown-rump length automatic measurement are also proposed, some of which depend on the suggested segmentation methods. The results obtained for the crown-rump length presented a relative mean absolute error within inter-operator variability ranges reported in the literature

Identificação difusa e controlo preditivo do processo de fermentação alcoólica

Dissertação de mestrado em Electrónica Industrial (área de especialização Automação e Robótica)Os bioreactores apresentam fortes características não lineares que dificultam a compreensão do mecanismo e o projecto de controladores eficazes. Paradigmático é o exemplo em estudo neste trabalho, reactor fechado simples que serve de base ao processo biotecnológico da fermentação alcoólica e para o qual foi necessário desenvolver modelos matemáticos e técnicas de controlo não linear. A forma mais comum de se controlarem processos não lineares baseia-se na utilização de técnicas lineares, que proporcionam grande simplicidade de análise e para as quais existem técnicas bem caracterizadas, que muito facilitam a construção de controladores com as características desejadas. Porém, destas técnicas apenas poderão resultar modelos lineares, válidos para certas zonas de funcionamento, com as inerentes limitações para os seus controladores. A alternativa a esta abordagem passa pela utilização de modelos e técnicas de controlo não lineares sobre as quais tem recaído a atenção da comunidade científica durante as últimas décadas. O objectivo deste trabalho consistiu no estudo da dinâmica de um reactor destinado ao processo de fermentação alcoólica e o seu controlo através de técnicas de controlo preditivo baseadas no paradigma da lógica difusa. O aspecto principal do problema do controlo óptimo e do qual depende o seu sucesso prende-se com a precisão do modelo do processo. Durante vários anos, os modelos mecanistas foram usados no desenvolvimento de estratégias de controlo óptimo para reactores, com as limitações conhecidas. Em alternativa, a estratégia proposta neste documento baseia-se num modelo de lógica difusa usada em conjunto com técnicas de optimização numérica. Com base neste novo modelo, uma estratégia de controlo preditivo é apresentada e os resultados obtidos comparados com metodologias de controlo clássico. Uma vez que para o género de controlo deste sistema é fundamental existir um bom modelo de previsão das variáveis que definem a qualidade do produto final, muito do que foi preciso realizar passou por construir modelos exactos de previsão de longo prazo. Para responder a este desafio foram propostos e estudados vários tipos de modelos difusos, com diferentes parâmetros e estruturas. Os resultados do controlador preditivo foram comparados com os obtidos pelo controlador PID habitual e revelaram algumas vantagens do controlo preditivo relativamente ao PID. É ainda apresentada uma estratégia de controlo preditivo baseada em modelos de lógica difusa, o que representa uma vantagem em termos computacionais quando comparada com a estratégia baseada em modelos determinísticos. Por estes motivos a aproximação proposta neste trabalho pode ser uma agradável contribuição para a implementação da estratégia de controlo óptimo de processos biotecnológicos, onde os modelos mecanistas são difíceis de obter ou até mesmo impossíveis de definir.Bioreactors in particular exhibit strong nonlinear characteristics and their operation is known to be difficult to reproduce and to control. Therefore, a relatively simple batch bioreactor is selected to serve as a benchmark problem for advanced nonlinear analysis and control techniques. The analysis and control of nonlinear systems is a challenging and emerging interdisciplinary field of major practical importance. The most common way to control nonlinear process systems is to use either linear techniques on locally linearized versions of the nonlinear models or model-based predictive control The purpose of the present work is to investigate nonlinear bioreactor dynamics of the fermentation process for design of different nonlinear predictive control techniques based on fuzzy logic paradigm. For this purpose, linear methods are used as a reference for the nonlinear methods. The present work made a structured approach to building fuzzy models for a fed batch bioreactor to allow the development of reactor optimal control policy. Since the ultimate interest in batch bioreactor control is on the end-of-batch product quality, accurate long range predictions are essential in developing optimal control policy. To address the long range prediction issue, an augmented recurrent fuzzy system is used to build long range prediction models which can predict the product quality over the batch trajectory. Optimal control of batch reactors is very important due to the ever-increasing market competition, consumer demands for high quality products, and stringent environment regulations. The core of the optimal control problem is generally regarded as being an accurate model of the process and for many years mechanistic models have been used to develop optimal control strategies for batch processes. Based on the augmented fuzzy system model, constrained optimisation techniques are used to the optimal control policy. The proposed technique is applied to a simulated batch bioreactor. The results obtained are shown to be comparable to those computed using a full phenomenological model which is usually difficult to obtain, demonstrating that the proposed approach can contribute to the optimal control of some batch processes where detailed mechanistic models are difficult or infeasible to develop. Based in this new model a predictive control strategy is proposed and its results compared with classical control strategies

Quadratic optimal fuzzy control

One presents a fuzzy logic approach for optimal control of discrete-time nonlinear dynamic systems with a quadratic criterion. The approach is based on Pontryagin’s Minimum Principle. It uses back-propagation from the final co-state error and gradient descent to estimate a sequence of values for the co-state variables converging to the optimal ones. This implies that the controlled variables trajectories converge to the optimal ones. The estimator is implemented through an adaptive fuzzy inference system. The approach allows one to find a solution to the optimal control problem on-line by training the system, rather than by pre computing it. The use of an adaptive fuzzy inference system will allow to incorporate a priori knowledge about the optimal behavior of the co-state variables and to track changes in the system.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) - POSI/SRI/41975/2001