Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-03-03T11:28:48Z No. of bitstreams: 1 gildodealmeidaleonel.pdf: 24098922 bytes, checksum: 16845fd58b93cf751e3ef6da19f65159 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-03-06T20:02:53Z (GMT) No. of bitstreams: 1 gildodealmeidaleonel.pdf: 24098922 bytes, checksum: 16845fd58b93cf751e3ef6da19f65159 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-06T20:02:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 gildodealmeidaleonel.pdf: 24098922 bytes, checksum: 16845fd58b93cf751e3ef6da19f65159 (MD5) Previous issue date: 2011-01-17 / Campos tensoriais arbitrários são úteis em diversas áreas do conhecimento como a física, engenharias e áreas da saúde. Um dos principais interesses de profissionais destas áreas é a investigação de objetos colineares e coplanares representados pelos tensores. Esses objetos são formados por subconjuntos estruturados de tensores presentes no campo e que capturam alguma continuidade geométrica. Pela sua natureza multivariada, a visualização de elementos organizados é uma tarefa desafiadora. Geralmente, utilizam-se métodos de detecção direta destas estruturas para que o observador possa analisá-las. A proposta desta dissertação é explorar o fato de que o movimento estimula percepções complexas de forma inata no sistema visual humano. A abordagem desenvolvida utiliza um sistema de rastreamento de partículas e é parametrizado por campos tensoriais de forma que o comportamento das partículas represente as características do campo e tenha um aprimoramento que possibilite o melhor entendimento e a interpretação da informação proveniente dos tensores. / Arbitrary tensor fields are useful in several areas as physics, engineering and medicine. The investigation of collinear and coplanar objects represented by tensors is the main focus of research in these areas. These objects are formed by structured tensorial fields which captures some geometric continuity. The visualization of strutured elements is a challenging task because of their multivariate nature. To be analysed by the user, direct methods are usually used for detecting these structures. The proposal of this dissertation is to explore the fact that movement increases the perception of complex shapes, that are observed in a innate form by the human visual system. The approach developed uses a particle tracing system and is parameterized by tensor fields, so the particles flow represents the characteristics of the field and make an improvement that enables better understanding and interpretation of information derived from tensors.

Sickle cell disease (SCD) is a severe genetic disease, affecting over 100,000 in the United States and millions worldwide. Individuals suffer from stroke, acute chest syndrome, and cardiovascular complications. Much of these associated morbidities are primarily mediated by blockages of the microvasculature, events termed vaso-occlusive crises (VOCs). Despite its prevalence and severity, the pathophysiological mechanisms behind VOCs are not well understood, and novel experimental tools and methods are needed to further this understanding. Microfluidics and computational fluid dynamics (CFD) are rapidly growing fields within biomedical research that allow for inexpensive simulation of the in vivo microenvironment prior to animal or clinical trials. This study includes the development of a CFD model capable of simulating diseased and healthy blood flow within a series of microfluidic channels. Results will be utilized to further improve the development of microfluidic systems.

Am 14. Oktober 1999 wurde in Rossendorf die dritte Veranstaltung in einer Serie von Workshops über Meßtechnik für stationäre und transiente Mehrphasenströmungen durchgeführt. Dieses Jahr kann auf auf 11 interessante Vorträge zurückgeblickt werden. Besonders hervorzuheben sind die beiden Hauptvorträge, die von Herrn Professor Hetsroni aus Haifa und Herrn Dr. Sengpiel aus Karlsruhe gehalten wurden. Erneut lag ein wichtiger Schwerpunkt auf Meßverfahren, die räumliche Verteilungen von Phasenanteilen und Geschwindigkeiten sowie die Größe von Partikeln bzw. Blasen der dispersen Phase zugänglich machen. So wurde über einen dreidimensional arbeitenden Röntgentomographen, ein Verfahren zur Messung von Geschwindigkeitsprofilen mit Gittersensoren und eine Methode zur simultanen Messung von Blasengrößen sowie Feldern von Gas- und Flüssigkeitsgeschwindigkeit mit einer optischen Partikelverfolgungstechnik vorgetragen. Daneben wurden interessante Entwicklungen auf dem Gebiet der lokalen Sonden vorgestellt, wie z.B. eine Elektrodiffusionssonde. Neue meßtechnische Ansätze waren ebenfalls vertreten; hervorzuheben ist der Versuch, die Methode der optischen Tomographie für die Untersuchung von Zweiphasenströmungen nutzbar zu machen. Der Tagungsband enthält die folgenden Beiträge: S. John, R. Wilfer, N. Räbiger, Universität Bremen, Messung hydrodynamischer Parameter in Mehrphasenströmungen bei hohen Dispersphasengehalten mit Hilfe der Elektrodiffusionsmeßtechnik E. Krepper, A. Aszodi, Forschungszentrum Rossendorf, Temperatur- und Dampfgehaltsverteilungen bei Sieden in seitlich beheizten Tanks D. Hoppe, Forschungszentrum Rossendorf, Ein akustisches Resonanzverfahren zur Klassifizierung von Füllständen W. Sengpiel, V. Heinzel, M. Simon, Forschungszentrum Karlsruhe, Messungen der Eigenschaften von kontinuierlicher und disperser Phase in Luft-Wasser-Blasenströmungen R. Eschrich, VDI, Die Probestromentnahme zur Bestimmung der dispersen Phase einer Zweiphasenströmung U. Hampel, TU Dresden, Optische Tomographie O. Borchers, C. Busch, G. Eigenberger, Universität Stuttgart, Analyse der Hydrodynamik in Blasenströmungen mit einer Bildverarbeitungsmethode C. Zippe, Forschungszentrum Rossendorf, Beobachtung der Wechselwirkung von Blasen mit Gittersensoren mit einer Hochgeschwindigkeits-Videokamera H.-M. Prasser, Forschungszentrum Rossendorf, Geschwindigkeits- und Durchflußmessung mit Gittersensoren

Am 14. Oktober 1999 wurde in Rossendorf die dritte Veranstaltung in einer Serie von Workshops über Meßtechnik für stationäre und transiente Mehrphasenströmungen durchgeführt. Dieses Jahr kann auf auf 11 interessante Vorträge zurückgeblickt werden. Besonders hervorzuheben sind die beiden Hauptvorträge, die von Herrn Professor Hetsroni aus Haifa und Herrn Dr. Sengpiel aus Karlsruhe gehalten wurden. Erneut lag ein wichtiger Schwerpunkt auf Meßverfahren, die räumliche Verteilungen von Phasenanteilen und Geschwindigkeiten sowie die Größe von Partikeln bzw. Blasen der dispersen Phase zugänglich machen. So wurde über einen dreidimensional arbeitenden Röntgentomographen, ein Verfahren zur Messung von Geschwindigkeitsprofilen mit Gittersensoren und eine Methode zur simultanen Messung von Blasengrößen sowie Feldern von Gas- und Flüssigkeitsgeschwindigkeit mit einer optischen Partikelverfolgungstechnik vorgetragen. Daneben wurden interessante Entwicklungen auf dem Gebiet der lokalen Sonden vorgestellt, wie z.B. eine Elektrodiffusionssonde. Neue meßtechnische Ansätze waren ebenfalls vertreten; hervorzuheben ist der Versuch, die Methode der optischen Tomographie für die Untersuchung von Zweiphasenströmungen nutzbar zu machen. Der Tagungsband enthält die folgenden Beiträge: S. John, R. Wilfer, N. Räbiger, Universität Bremen, Messung hydrodynamischer Parameter in Mehrphasenströmungen bei hohen Dispersphasengehalten mit Hilfe der Elektrodiffusionsmeßtechnik E. Krepper, A. Aszodi, Forschungszentrum Rossendorf, Temperatur- und Dampfgehaltsverteilungen bei Sieden in seitlich beheizten Tanks D. Hoppe, Forschungszentrum Rossendorf, Ein akustisches Resonanzverfahren zur Klassifizierung von Füllständen W. Sengpiel, V. Heinzel, M. Simon, Forschungszentrum Karlsruhe, Messungen der Eigenschaften von kontinuierlicher und disperser Phase in Luft-Wasser-Blasenströmungen R. Eschrich, VDI, Die Probestromentnahme zur Bestimmung der dispersen Phase einer Zweiphasenströmung U. Hampel, TU Dresden, Optische Tomographie O. Borchers, C. Busch, G. Eigenberger, Universität Stuttgart, Analyse der Hydrodynamik in Blasenströmungen mit einer Bildverarbeitungsmethode C. Zippe, Forschungszentrum Rossendorf, Beobachtung der Wechselwirkung von Blasen mit Gittersensoren mit einer Hochgeschwindigkeits-Videokamera H.-M. Prasser, Forschungszentrum Rossendorf, Geschwindigkeits- und Durchflußmessung mit Gittersensoren

In this contribution, a methodology for particle tracing based on computed tomography and digital image processing is presented. It enables the tracing of particles in opaque structures using laboratory X-ray microcomputed tomography (μCT) systems that are not capable of time-resolved particle tracking. Through the development, it becomes apparent that an X-ray source with a cone beam geometry and the ability to perform fast, dynamic scans is a prerequisite for generating parabolic motion artefacts. Moreover, experimental tests are used to acquire data from simple particle sedimentations as well as from self-developed filter structures based on deep bed filtration. These experiments confirm that the particle position is located at the apex of the motion artefacts. Following the data assessment, multiple options for the particle coordinate extraction are discussed, and strategies thoroughly examined. A combination of random sample consensus (RANSAC) and the least squares method proves to be the most useful for determining the particle position. Besides, the developed methodology is validated using artificially generated data in which the motion artefact parameters of size, spatial orientation, and curvature, as well as noise, are varied. Supplementary, data is analysed manually in order to draw a comparison. In addition, to the presentation and discussion of the application of the methodology, a comparison with an artificial neural network (ANN) and the advantages and disadvantages of both methods are discussed. Finally, a first comparison of an extracted particle trace with a flow simulation through the complex structure is carried out, which shows that the particle trace follows the flow.:Table of Contents List of Figures ............................................................................................................................. i List of Tables ............................................................................................................................. vi List of Formula Symbols ......................................................................................................... vii List of Abbreviations ................................................................................................................. x 1 Introduction ....................................................................................................................... 1 2 Fundamentals .................................................................................................................... 5 2.1 Methods for Particle Tracking and Tracing .............................................................. 5 2.2 Computed Tomography .......................................................................................... 10 2.2.1 Tomography Design and Functional Principle ................................................ 10 2.2.2 Data Reconstruction ......................................................................................... 15 2.3 Digital Image Processing .......................................................................................... 18 3 Material............................................................................................................................. 30 3.1 Laboratory X-ray Tomography System TomoTU ................................................... 30 3.2 Experimental Setup .................................................................................................. 33 3.3 Choice of Particles and Medium ............................................................................. 34 4 Method development ...................................................................................................... 36 4.1 Characterisation of the Motion Artefacts ............................................................... 38 4.2 Method Consideration ............................................................................................. 45 4.3 Pre-processing .......................................................................................................... 46 4.4 Combination of Random Sample Consensus and Least Squares Method.......... 48 4.5 Multiple Particle Tracing .......................................................................................... 51 4.6 Coordinate Processing ............................................................................................. 53 4.7 Method Validation .................................................................................................... 53 5 Results and Discussion .................................................................................................... 59 5.1 Evaluation experimental data ................................................................................. 59 5.2 Comparison with Computational Fluid Dynamics (CFD) ....................................... 68 5.3 Comparison of Artificial Neural Networks with the Developed Classical Digital Image Processing Approach ............................................................................................... 70 6 Summary, Conclusion and Outlook ............................................................................... 74 7 References ........................................................................................................................ 76 / Die vorliegende Arbeit stellt eine auf Computertomografie und digitaler Bildverarbeitung basierte Methodik für die Partikelverfolgung dar. Diese ermöglicht es, mittels Labor- Microcomputertomografie (μCT) Anlagen, welche nicht dazu in der Lage sind, zeitaufgelöste Partikelverfolgung zu realisieren, Partikel in opaken Strukturen zu verfolgen. Durch die Methodenentwicklung ergibt sich, dass eine Röntgenquelle mit Kegelstrahlgeometrie sowie die Durchführungsmöglichkeit von schnellen, dynamischen Scans Voraussetzungen sind, um parabelförmige Bewegungsartefakte zu erzeugen. Dafür werden durch experimentelle Untersuchungen Daten erzeugt, die sowohl von einfachen Partikelsedimentationen als auch von eigens entwickelten Filterstrukturen, die sich an der Tiefenfiltration orientieren, abgeleitet werden. Diese Experimente bestätigen, dass sich die Partikelposition am Scheitelpunkt der Bewegungsartefakte befindet. Auf Grundlage der ersten Messungen werden verschiedene Möglichkeiten für die Partikelkoordinatenbestimmung diskutiert und Ansätze kritisch betrachtet. Dabei hat sich eine Kombination aus dem Random Sample Consensus (RANSAC) Algorithmus und der Methode der kleinsten Quadrate als am sinnvollsten für die Bestimmung der Partikelposition ergeben. Zudem wird die entwickelte Methodik anhand von künstlich erzeugten Daten validiert, bei welchen die Bewegungsartefakt-Parameter Größe, Raumorientierung und Krümmung sowie Rauschen variiert werden. Zusätzlich werden auch Daten manuell ausgewertet, um einen Vergleich ziehen zu können. Neben der Präsentation und Diskussion der Anwendung der Methodik wird außerdem ein Vergleich zu künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) und die Vor- und Nachteile beider Methoden diskutiert. Abschließend wird ein erster Vergleich einer extrahierten Partikelspur mit einer Strömungssimulation durch die komplexe Struktur durchgeführt, welche zeigt, dass die Partikelspur der Strömung folgt.:Table of Contents List of Figures ............................................................................................................................. i List of Tables ............................................................................................................................. vi List of Formula Symbols ......................................................................................................... vii List of Abbreviations ................................................................................................................. x 1 Introduction ....................................................................................................................... 1 2 Fundamentals .................................................................................................................... 5 2.1 Methods for Particle Tracking and Tracing .............................................................. 5 2.2 Computed Tomography .......................................................................................... 10 2.2.1 Tomography Design and Functional Principle ................................................ 10 2.2.2 Data Reconstruction ......................................................................................... 15 2.3 Digital Image Processing .......................................................................................... 18 3 Material............................................................................................................................. 30 3.1 Laboratory X-ray Tomography System TomoTU ................................................... 30 3.2 Experimental Setup .................................................................................................. 33 3.3 Choice of Particles and Medium ............................................................................. 34 4 Method development ...................................................................................................... 36 4.1 Characterisation of the Motion Artefacts ............................................................... 38 4.2 Method Consideration ............................................................................................. 45 4.3 Pre-processing .......................................................................................................... 46 4.4 Combination of Random Sample Consensus and Least Squares Method.......... 48 4.5 Multiple Particle Tracing .......................................................................................... 51 4.6 Coordinate Processing ............................................................................................. 53 4.7 Method Validation .................................................................................................... 53 5 Results and Discussion .................................................................................................... 59 5.1 Evaluation experimental data ................................................................................. 59 5.2 Comparison with Computational Fluid Dynamics (CFD) ....................................... 68 5.3 Comparison of Artificial Neural Networks with the Developed Classical Digital Image Processing Approach ............................................................................................... 70 6 Summary, Conclusion and Outlook ............................................................................... 74 7 References ........................................................................................................................ 76