• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 42
  • 6
  • 4
  • Tagged with
  • 52
  • 22
  • 19
  • 17
  • 17
  • 13
  • 13
  • 12
  • 11
  • 11
  • 10
  • 10
  • 10
  • 10
  • 10
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
51

Estudo do efeito da estimulação magnética transcraniana de repetição sobre a impulsividade na dependência de cocaína / Study of repeated transcranial magnetic stimulation on impulsivity in cocaine dependence

Adan Pelegrino Jardim 26 July 2013 (has links)
INTRODUÇÃO: A dependência química engloba alterações comportamentais, cognitivas e fisiológicas. A impulsividade está presente em muitos transtornos psiquiátricos. Sobre a impulsividade na dependência química de cocaína, os estudos existentes são relativamente novos. A Estimulação Magnética Transcraniana de repetição (EMTr) é um método capaz de neuromodular o cérebro. Este estudo avaliou os efeitos da EMTr sobre a impulsividade em dependentes de cocaína. MÉTODOS: Em um estudo randomizado, duplamente encoberto, 25 pacientes diagnosticados pelo DSM-IV-TR foram tratados com EMTr de alta frequência ativa (1250 pulsos/dia) ou EMTr placebo. O tratamento consistiu em 1 mês de aplicação de EMTr seguido de 2 meses em acompanhamento ambulatorial semanal em um grupo de prevenção de recaídas. Os pacientes foram avaliados antes do início do tratamento com EMTr (T0) e após o término das aplicações (T1), através dos instrumentos: The Shorter PROMIS Questionnaire, The Schalling Impulsivity Scale e The Leeds Dependence Questionnaire. RESULTADOS: 25 pacientes foram tratados e a análise dos dados demonstraram redução nos índices de impulsividade em ambos os grupos ao longo do tempo, porém, quando comparados entre si, os valores de interação não se mostraram significativos. CONCLUSÃO: Os efeitos da EMTr não diferiram em eficácia terapêutica na redução da impulsividade em dependentes de cocaína, com o efeito ativo correspondendo com o placebo / INTRODUCTION: Chemical addiction involves behavioral, cognitive and physiological alterations. Impulsivity is present in many psychiatric disorders. Studies about impulsivity and cocaine chemical addiction are relatively new. Transcranial Magnetic Stimulation (EMTr) is a method capable of neuromodulation the brain. This study evaluated the effects of EMTr over impulsivity in cocaine addicts. METHODS: This is a randomized doubly covert study with 25 patients diagnosed by the DSM-IV-TR who were treated with active high frequency EMTr (1250 pulses/day) or placebo. Treatment was consisted of one month of application of EMTr followed by 2 months of clinical follow-up in a relapse prevention group. Patients were evaluated before the treatment with EMTr (T0) and after the end of the applications (T1), through the instruments: The Shorter PROMIS Questionnaire, The Schalling Impulsivity Scale and The Leeds Dependence Questionnaire. RESULTS: 25 patients were treated and data analysis showed a reduction in the levels of impulsivity in both groups throughout the time. However, group comparisons did not show statistical differences. CONCLUSION: EMTr\'s effects did not differ in terms of therapeutical efficacy in the reduction of impulsivity in cocaine addicts
52

Development and Evaluation of a Road Marking Recognition Algorithm implemented on Neuromorphic Hardware / Utveckling och utvärdering av en algoritm för att läsa av vägbanan, som implementeras på neuromorfisk hårdvara

Bou Betran, Santiago January 2022 (has links)
Driving is one of the most common and preferred forms of transport used in our actual society. However, according to studies, it is also one of the most dangerous. One solution to increase safety on the road is applying technology to automate and prevent avoidable human errors. Nevertheless, despite the efforts to obtain reliable systems, we have yet to find a reliable and safe enough solution for solving autonomous driving. One of the reasons is that many drives are done in conditions far from the ideal, with variable lighting conditions and fast-paced, unpredictable environments. This project develops and evaluates an algorithm that takes the input of dynamic vision sensors (DVS) and runs on neuromorphic spiking neural networks (SNN) to obtain a robust road lane tracking system. We present quantitative and qualitative metrics that evaluate the performance of lane recognition in low light conditions against conventional algorithms. This project is motivated by the main advantages of neuromorphic vision sensors: recognizing a high dynamic range and allowing a high-speed image capture. Another improvement of this system is the computational speed and power efficiency that characterize neuromorphic hardware based on spiking neural networks. The results obtained show a similar accuracy of this new algorithm compared to previous implementations on conventional hardware platforms. Most importantly, it accomplishes the proposed task with lower latency and computing power requirements than previous algorithms. / Att köra bil är ett av de vanligaste och mest populära transportsätten i vårt samhälle. Enligt forskningen är det också ett av de farligaste. En lösning för att öka säkerheten på vägarna är att med teknikens hjälp automatisera bilkörningen och på så sätt förebygga misstag som beror på den mänskliga faktorn. Trots ansträngningarna för att få fram tillförlitliga system har man dock ännu inte hittat en tillräckligt tillförlitlig och säker lösning för självkörande bilar. En av orsakerna till det är att många körningar sker under förhållanden som är långt ifrån idealiska, med varierande ljusförhållanden och oförutsägbara miljöer i höga hastigheter. I det här projektet utvecklar och utvärderar vi en algoritm som tar emot indata från dynamiska synsensorer (Dynamic Vision Sensors, DVS) och kör datan på neuromorfiska pulserande neuronnät (Spiking Neural Networks, SNN) för att skapa ett robust system för att läsa av vägbanan. Vi presenterar en kvantitativ och kvalitativ utvärdering av hur väl systemet läser av körbanans linjer i svagt ljus, och jämför därefter resultaten med dem för tidigare algoritmer. Detta projekt motiveras av de viktigaste fördelarna med neuromorfiska synsensorer: brett dynamiskt omfång och hög bildtagningshastighet. En annan fördel hos detta system är den korta beräkningstiden och den energieffektivitet som kännetecknar neuromorfisk hårdvara baserad på pulserande neuronnät. De resultat som erhållits visar att den nya algoritmen har en liknande noggrannhet som tidigare algoritmer på traditionella hårdvaruplattformar. I jämförelse med den traditionella tekniken, utför algoritmen i den föreliggande studien sin uppgift med kortare latenstid och lägre krav på processorkraft. / La conducción es una de las formas de transporte más comunes y preferidas en la actualidad. Sin embargo, diferentes estudios muestran que también es una de las más peligrosas. Una solución para aumentar la seguridad en la carretera es aplicar la tecnología para automatizar y prevenir los evitables errores humanos. No obstante, a pesar de los esfuerzos por conseguir sistemas fiables, todavía no hemos encontrado una solución suficientemente fiable y segura para resolver este reto. Una de las razones es el entorno de la conducción, en situaciones que distan mucho de las ideales, con condiciones de iluminación variables y entornos rápidos e imprevisibles. Este proyecto desarrolla y evalúa un algoritmo que toma la entrada de sensores de visión dinámicos (DVS) y ejecuta su computación en redes neuronales neuromórficas (SNN) para obtener un sistema robusto de seguimiento de carriles en carretera. Presentamos métricas cuantitativas y cualitativas que evalúan el rendimiento del reconocimiento de carriles en condiciones de poca luz, frente a algoritmos convencionales. Este proyecto está motivado por la validación de las ventajas de los sensores de visión neuromórficos: el reconocimiento de un alto rango dinámico y la captura de imágenes de alta velocidad. Otra de las mejoras que se espera de este sistema es la velocidad de procesamiento y la eficiencia energética que caracterizan al hardware neuromórfico basado en redes neuronales de impulsos. Los resultados obtenidos muestran una precisión similar entre el nuevo algoritmo en comparación con implementaciones anteriores en plataformas convencionales. Y lo que es más importante, realiza la tarea propuesta con menor latencia y requisitos de potencia de cálculo.

Page generated in 0.0188 seconds