AQMI: Software for assessing the quality of mammographic images

Objective: AQMI - “Assessment of the quality of mammographic images” was developed to support the quality control (QC) of digital mammographic images. Materials and Methods: The software was implemented in the Python programming language via the Streamlit library, which involved content structuring and environmental planning. The experimental data that were selected from a public domain repository [19]. From the selected database, relevant information that was present in the DICOM file was studied to perform the image quality test. Then, from searching the literature, indicators that measure image quality were found, such as the signal-to-noise ratio, the contrast-to-noise ratio, figure of merit and image histogram. Results: AQMI assists in analyzing the image quality test established in IN 92 by the Agência Nacional de Vigilância Sanitária [8]. It also has quality addition indicators, trend graphs, and the image assessment history. Conclusion: For the functionalities of this work, the developed software is a promising tool for use in clinical practice, since it consists of a free, friendly, and easy-to-use interface

AVALIAÇÃO DE RESISTÊNCIA ASSOCIADA AO BIOFILME DE ISOLADOS DE Candida E IDENTIFICAÇÃO DE ESPÉCIES POR PCR EM TEMPO REAL

Introdução e objetivos: Espécies do gênero Candida são comensais endógenos em indivíduos saudáveis e infecçãocausada por esses agentes é denominada candidíase. Pacientes hospitalizados tempredisposição para adquirir candidíase invasiva apresentando isoladosresistentes aos antifúngicos em decorrência da formação de biofilme. Dessa forma, o objetivo dotrabalho foi avaliar o biofilme de isolados de Candida de pacientes hospitalizados diferenciando as espécies porPCR em tempo real. Metodologia: O ensaio de redução do sal tetrazólio foi utilizadopara determinar a suscetibilidade das células sésseis de 21 isolados de Candida frente à caspofungina,anfotericina B, fluconazol e voriconazol. Diferenciação das espécies foirealizada por comparação da temperatura de melting de amplicons da região doDNA ribossomal 18S. Resultadose discussões: Foramisolados 10 C. albicans, 10 C. parapsilosis e 01 C. tropicalis. As células sésseis foramresistentes em 71,4% dos isolados, apresentando sensibilidade apenas àanfotericina B. Foi possível diferenciar a Tm das espécies por análiseestatística (p<0,05). Conclusões: Os dados evidenciam a mudança no perfil epidemiológico com aumento nonúmero de espécies não albicans. Amaioria dos isolados apresentou resistência aos antifúngicos. Apesar dadiferenciação da Tm dos isolados pela PCR em tempo real, a região amplificadanão apresentou variação para distinção das espécies

Nova metodologia para análise de identificabilidade e estimação de parâmetros de modelos fenomenológicos

A identificação de modelos consiste na atividade de construir modelos matemáticos representativos de sistemas reais. Diversas técnicas estão disponíveis para a sua realização, as quais dependem do nível de informação preliminares disponíveis referentes ao sistema em estudo. Neste trabalho técnicas de identificação caixa-cinza, as quais utilizam estruturas de modelos fenomenológicos e dados experimentais foram estudadas, dando enfoque a duas etapas principais: análise de identificabilidade e estimação de parâmetros. A análise de identificabilidade é uma ferramenta fundamental na identificação e deve preceder a etapa de estimação dos parâmetros. Seu objetivo é verificar, a partir de uma estrutura e de dados experimentais quais parâmetros de um modelo podem ser identificados. Neste trabalho as principais metodologias disponíveis na literatura foram analisadas. Posteriormente, foi desenvolvida uma nova metodologia, fundamentada em conceitos de teoria de controle, a qual visa suprir as limitações inerentes aos demais métodos estudados. A estimação dos parâmetros foi realizada considerando dois métodos de otimização dinâmica distintos: o método single-shooting e método simultâneo. Além disso, nesta mesma etapa diferentes formulações de função objetivo foram testadas, verificando o efeito da minimização do quadrado da derivada do erro e comparando com a abordagem tradicional, a qual não faz uso da derivada. Para ilustrar e testar a aplicação das metodologias, dois estudos de caso foram analisados: Reator de Fermentação Alcóolica Contínua e Reator Semi-Batelada de Williams-Otto. Em ambos os casos, os dados experimentais foram gerados a partir da simulação do modelo sob parâmetros, condições operacionais e inferências conhecidas, a fim de se verificar o efeito de cada uma destas peculiaridades. Para consolidar os estudos desenvolvidos, uma aplicação real também foi testada através da identificação do modelo de um reator de polimerização de PEAD utilizando dados de uma planta industrial.Model identification is the activity of constructing representative mathematical models of real systems. Several techniques are available for its completion, which depend on the level of information available about the studied system. In this work techniques for gray-box identification, which use both phenomenological models and experimental data, were studied by focusing on two main steps: identifiability analysis and parameter estimation. Identifiability analysis is a fundamental tool in the identification process and must precede the parameter estimation. Your goal is to verify, from a model structure and experimental data which parameters of a model can be identified. In this work the most important methodologies available in the literature were analyzed. Subsequently, a new methodology was developed, based on concepts of control theory, which aims to overcome the limitations inherent in other methods. The parameters estimation was made considering two distinct dynamic optimization methods: the single-shooting method and simultaneous method. Furthermore, in this same step, several formulations of objective function were tested, checking the effect of minimizing the square of the derivative of the error when compared to the traditional approach, which does not make use of the derivative. To elucidate the methodology, two case studies were proposed: Continuous Alcoholic Fermentation Reactor and Williams-Otto Semi-Batch Reactor. In both cases, the experimental data were generated from the simulation of the model under know parameters, operational conditions and inference in order to verify the effect of each of these peculiarities. To consolidate the studies developed a real application was also tested, and this identifies the model of a polymerization reactor HDPE using data from an industrial plant

Auditoria e diagnóstico de modelos para controladores preditivos industriais

A crescente demanda pela melhoria operacional dos processos aliada ao desenvolvimento da tecnologia da informação tornam a utilização de controladores preditivos baseados em modelos (MPC) uma prática comum na indústria. Estes controladores estimam, a partir dos dados de planta e de um modelo do processo, uma sequência de ações de controle que levam as variáveis ao valor desejado de forma otimizada. Dessa forma, dentre os parâmetros de configuração de um MPC, a baixa qualidade do modelo é, indiscutivelmente, a mais importante fonte de degradação de seu desempenho. Este trabalho propõe uma série de metodologias para a avaliação da qualidade do modelo do controlador preditivo, as quais consideram sua velocidade em malha fechada. Tais metodologias são baseadas na filtragem dos erros de simulação a partir função nominal de sensibilidade, e possuem a capacidade de informar o impacto dos problemas de modelagem no desempenho do sistema, além de localizar as variáveis controladas que estão com tais problemas e se os mesmos são provenientes de uma discrepância no modelo ou de um distúrbio não medido. As técnicas ainda possuem a vantagem de serem independentes do setpoint, o que as torna flexível de também serem utilizadas em controladores nos quais as variáveis são controladas por faixas. A abordagem proposta foi testada em dois estudos de caso simulados, sendo eles: a Fracionadora de Óleo Pesado da Shell e a Planta de Quatro tanques Cilíndricos. As técnicas também foram avaliadas em dados de processo da Unidade de Coqueamento Retardado de uma refinaria. Os resultados indicam que as mesmas apresentam resultados coerentes, corroborando seu elevado potencial de aplicação industrial.The growing demand for operational improvement and the development of information technology make the use of model predictive controllers (MPCs) a common practice in industry. This kind of controller uses past plant data and a process model to estimate a sequence of control actions to lead the variables to a desired value following an optimal policy. Thus, the model quality is the most important source of MPC performance degradation. This work proposes a series of methods to investigate the controller model quality taking into account its closed loop performance. The methods are based on filtering the simulation errors using the nominal sensitivity function. They are capable detect the impact of modeling problems in the controller performance, and also to locate the controlled variables that have such problems and if it is caused by a model-plant mismatch or unmeasured disturbance. The techniques have the advantage to be setpoint independent, making them flexible to be also used in MPCs with controlled variables working by range. The proposed approach was tested in two simulated case studies The Shell Heavy Oil Fractionator Process and The Quadruple-tanks Process. The methods are also evaluated in process data of the Delayed Coking Unit of a Brazilian refinery. Results indicate that the method is technically coherent and has high potential of industrial application

METODOLOGIAS PARA A IDENTIFICAÇÃO DE MODELOS DINÂMICOS FENOMENOLÓGICOS

13

METODOLOGIAS PARA A IDENTIFICAÇÃO DE MODELOS DINÂMICOS FENOMENOLÓGICOS

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Auditoria e diagnóstico de modelos para controladores preditivos industriais

A crescente demanda pela melhoria operacional dos processos aliada ao desenvolvimento da tecnologia da informação tornam a utilização de controladores preditivos baseados em modelos (MPC) uma prática comum na indústria. Estes controladores estimam, a partir dos dados de planta e de um modelo do processo, uma sequência de ações de controle que levam as variáveis ao valor desejado de forma otimizada. Dessa forma, dentre os parâmetros de configuração de um MPC, a baixa qualidade do modelo é, indiscutivelmente, a mais importante fonte de degradação de seu desempenho. Este trabalho propõe uma série de metodologias para a avaliação da qualidade do modelo do controlador preditivo, as quais consideram sua velocidade em malha fechada. Tais metodologias são baseadas na filtragem dos erros de simulação a partir função nominal de sensibilidade, e possuem a capacidade de informar o impacto dos problemas de modelagem no desempenho do sistema, além de localizar as variáveis controladas que estão com tais problemas e se os mesmos são provenientes de uma discrepância no modelo ou de um distúrbio não medido. As técnicas ainda possuem a vantagem de serem independentes do setpoint, o que as torna flexível de também serem utilizadas em controladores nos quais as variáveis são controladas por faixas. A abordagem proposta foi testada em dois estudos de caso simulados, sendo eles: a Fracionadora de Óleo Pesado da Shell e a Planta de Quatro tanques Cilíndricos. As técnicas também foram avaliadas em dados de processo da Unidade de Coqueamento Retardado de uma refinaria. Os resultados indicam que as mesmas apresentam resultados coerentes, corroborando seu elevado potencial de aplicação industrial.The growing demand for operational improvement and the development of information technology make the use of model predictive controllers (MPCs) a common practice in industry. This kind of controller uses past plant data and a process model to estimate a sequence of control actions to lead the variables to a desired value following an optimal policy. Thus, the model quality is the most important source of MPC performance degradation. This work proposes a series of methods to investigate the controller model quality taking into account its closed loop performance. The methods are based on filtering the simulation errors using the nominal sensitivity function. They are capable detect the impact of modeling problems in the controller performance, and also to locate the controlled variables that have such problems and if it is caused by a model-plant mismatch or unmeasured disturbance. The techniques have the advantage to be setpoint independent, making them flexible to be also used in MPCs with controlled variables working by range. The proposed approach was tested in two simulated case studies The Shell Heavy Oil Fractionator Process and The Quadruple-tanks Process. The methods are also evaluated in process data of the Delayed Coking Unit of a Brazilian refinery. Results indicate that the method is technically coherent and has high potential of industrial application