[pt] Nas últimas décadas, vem ocorrendo uma importante revolução na área da tecnologia médica, em particular nos equipamentos de diagnóstico por imagem. O propósito central da presente tese concentra-se na análise e compreensão das estratégias e sistemas produtivos empregados na produção desses equipamentos, com enfoque específico na produção de equipamentos de Ressonância Magnética, pela importância de se dispor de dados e informações principalmente em países como o Brasil que, apesar de ainda não apresentarem produção nacional, fazem uso de toda essa tecnologia e necessitam preparar recursos humanos não só para a sua própria utilização, mas também para o desenvolvimento e produção de componentes e periféricos específicos. Um grande motivador para esta pesquisa foi o Projeto ToRM, desenvolvido pela Universidade de São Paulo. O projeto constava do desenvolvimento local de um equipamento de ressonância para que fosse possível a formação de mão-de-obra especializada e a realização de estudos para acessórios e componentes. A metodologia empregada neste estudo, o qual é de caráter exploratório, envolve uma pesquisa bibliográfica e dois estudos de casos realizados em empresas produtoras de equipamentos de diagnóstico por imagem - Philips Medical Systems e Siemens Medical. Assim, com a compreensão dos sistemas produtivos aplicados, objetiva-se subsidiar as empresas e universidades com informações atualizadas referentes a essa indústria, principalmente pela falta de material acadêmico sobre o assunto. / [en] In the last decades, an important revolution has taken place in the medical technology field, particularly in image diagnosis equipment. The central purpose of the present thesis is to analyze and understand the strategies and productive systems used in the production of such equipment, with specific focus on the production of Magnetic Resonance equipment. It is important to make data and information available especially in countries like Brazil, which, despite still not having a national production, make use of this technology and need to prepare human resources not only for its own use but also for the development and production of specific components. A great motivation to this research was the ToRM Project, developed by the University of São Paulo. This project consisted in the local development of a resonance machine, which would allow for the preparation of specialized professionals and the development of studies about accessories and components. The methodology used in the present study, which is exploratory in character, involves a literature review and case studies performed in two major manufacturers of image diagnosis equipment - Philips Medical Systems and Siemens Medical. Thus, by understanding the productive systems applied, our goal is to provide companies and universities with updated information about this industry, especially considering the lack of academic material on this subject.

[pt] A memória de trabalho fonológica pode ser definida como um grupo de processos mentais usados para codificar, guardar, manter, manipular e recuperar informações auditivas. É o alicerce de outras funções cognitivas superiores e mais complexas como o planejamento, mudança do foco da tarefa, raciocínio lógico e abstrato e linguagem. Algumas evidências mostram a relação entre o desenvolvimento da memória de trabalho fonológica e mais tarde a aquisição da linguagem e inteligência global fluida. A antropologia contemporânea discute o papel da memória de trabalho como uma forma rudimentar de pensamento e suas consequências para o desenvolvimento de ferramentas e cultura entre os hominídeos. Têm sido aceito que a expansão da região frontal do crânio abre espaço para novas formações corticais no cérebro, especialmente no lobo frontal. Crê-se que o córtex pré-frontal tem um importante papel em tarefas de memória de trabalho. Ao mesmo tempo, a memória de trabalho é uma descoberta psicológica recente e diversos autores sugerem diferentes modelos teóricos para explicá-la. Dentre os mais importantes, Alan Baddeley, Nelson Cowan e Adele Diamond são aqueles cujas teorias são as mais estudadas e implementadas pelos pesquisadores que testam suas teorias. Estudar a base neural da memória de trabalho fonológica pode ajudar a lançar luz sobre ambos os pontos: o papel do córtex pré-frontal na evolução humana especialmente no funcionamento da memória de trabalho, e qual modelo teórico é o mais confiável dentro de uma perspectiva neuropsicológica. Para fazer isso, conduzimos uma meta-análise usando o método de estimação de verossimilhança das ativações e discutimos os resultados alicerçados na psicologia evolutiva e cognitiva modernas. / [en] Phonological working memory can be defined as a set of mental processes that encode, store, maintain, manipulate, and retrieve auditory information. It is the foundation for other complex and higher cognitive functions, such as planning, task switching, logical and abstract reasoning, and language. Some evidence shows a relationship between the development of phonological working memory and further language acquisition and general fluid intelligence. Current neuroscience discusses the networks and brain regions that account for working memory. Working memory relies on a parietal-frontal network that is divided according to memory and attention. It has been hypothesized that the prefrontal cortex plays an important role in working memory tasks. Working memory is a relatively recent psychological discovery, and several authors suggest different theoretical models to explain it. Among the most important are those proposed by Alan Baddeley, Nelson Cowan, and Adele Diamond, which have been the most studied and implemented in attempts to test their hypotheses. Studying the neural basis of phonological working memory will help shed light on the organization and location of mnemonic and attentional functions in the brain. The present study comprised a meta-analysis of functional magnetic resonance imaging studies on phonological working memory that were published between 2000 and 2014. The results showed that one region in the temporal lobe and another region in the fronto-polar cortex were clustered intersections of phonological working memory, suggesting that these brains regions may account for sensorial memory and the central executive, respectively.

[pt] As lesões da substância branca são lesões cerebrais não estáticas que têm uma taxa de prevalência de até 98 por cento na população idosa, embora também esteja presente na população jovem. Uma vez que elas podem estar associadas a várias doenças cerebrais, é importante detectá-las o mais cedo possível. A ressonância magnética fornece dados tridimensionais para visualização e análise de tecidos moles, pois contém informações ricas sobre sua anatomia. No entanto, a quantidade de dados adquiridos para essas imagens pode ser excessiva para análise / interpretação manual, representando uma tarefa difícil e demorada para especialistas. Portanto, esta tese de doutorado apresenta quatro novos métodos computacionais para detectar automaticamente lesões de substância branca em imagens de ressonância magnética, baseadas principalmente nos algoritmos SLIC0 e Convolutional Neural Networks. Nosso principal objetivo é fornecer as ferramentas necessárias para que os especialistas acelerem seus trabalhos e sugiram uma segunda opinião. Dos quatro métodos propostos, o que obteve melhores resultados foi aplicado em 91 imagens de ressonância magnética, e obteve uma precisão de 97,93 por cento, especificidade de 98,02 por cento e sensibilidade de 90,12 por cento, sem utilizar nenhuma técnica de redução de candidatos. / [en] White matter lesions are non-static brain lesions that have a prevalence rate up to 98 percent in the elder population, although it is also present in the young population. Because it may be associated with several brain diseases, it is important to detect them as early as possible. Magnetic resonance imaging provides threedimensional data for visualization and analysis of soft tissues as it contains rich information about their anatomy. However, the amount of data acquired for these images may be too much for manual analysis/interpretation alone, representing a difficult and time-consuming task for specialists. Therefore, this doctoral thesis presents four new computational methods to automatically detect white matter lesions in magnetic resonance images, based mainly on algorithms SLIC0 and Convolutional Neural Networks. Our primary objective is to provide the necessary tools for specialists to accelerate their works and suggest a second opinion. From the four proposed methods, the one that achieved best results was applied on 91 magnetic resonance images, and achieved an accuracy of 97.93 percent, specificity of 98,02 percent and sensitivity of 90,12 percent, without using any candidate reduction techniques.