O ultrassom (US) é uma técnica bem consolidada que vem sendo amplamente utilizada para teste, caracterização e visualização de estruturas internas de materiais biológicos e não biológicos. Na Universidade Tecnológica Federal do Paraná, o grupo de pesquisa do US desenvolveu o sistema ULTRA-ORS que, apesar de adequado para pesquisa relacionada à excitação e recepção multicanal, possui tempo de computação muito elevado, devido a processamento em computador pessoal. Este trabalho apresenta a modelagem, implementação e validação de um sistema de processamento digital de sinais baseado em dispositivo FPGA (Field-Programmable Gate Array) de alto desempenho para reconstrução de imagens por US através da técnica beamforming. O software Simulink e a ferramenta DSP Builder foram empregados para simulação e transformação dos seguintes modelos em linguagem de descrição de hardware: filtro digital FIR (Finite Impulse Response), filtro de interpolação CIC (Cascaded Integrator-Comb), atraso variável, apodização, somatório coerente, decimação, demodulação com detecção de envoltória e compressão logarítmica. Após validação no Simulink, o projeto foi sintetizado para uma FPGA Stratix IV e implementado na placa Terasic DE4-230. A ferramenta SignalTap II do software Quartus II foi utilizada para aquisição dos sinais processados pela FPGA. Para avaliação gráfica e quantitativa da acurácia deste método, foram empregados dados brutos reais de US, adquiridos do ULTRA-ORS com frequência de amostragem de 40 MHz e resolução de 12 bits, e a função de custo da raiz quadrada do erro quadrático médio normalizado (NRMSE) em comparação com as mesmas funções implementadas através de scripts no Matlab. Como resultado principal do modelamento, além das respostas individuais de cada bloco implementado, são apresentadas as comparações entre as imagens reconstruídas pelo ULTRA-ORS e pelo processamento em FPGA para quatro janelas de apodização. A excelente concordância entre os resultados simulados e experimentais com valores de NRMSE inferiores à 6,2% e latência total de processamento de 0,83 µs corroboram a simplicidade, modularidade e efetividade do modelamento proposto para utilização em pesquisas sobre o processamento de sinais de US para reconstrução de imagens em tempo real. / Ultrasound (US) is a well-established technique that has been widely used for testing, characterizing and visualizing internal structures of biological and non-biological material. The US research group of the Federal University of Technology - Paraná developed the ULTRA-ORS system, which, although suitable for research related to multichannel excitation and reception, uses a large computing time, due to the personal computer processing. This research presents the modeling, implementation and validation of a digital processing system of signals based on a FPGA (Field-Programmable Gate Array) device of high performance for the reconstruction of images through US, using the beamforming technique. The software Simulink and the tool DSP Builder were used for simulation and transformation of the following models in hardware description language: digital filter FIR (Finite Impulse Response), CIC (Cascaded Integrator-Comb) Interpolation filter, variable delay, apodization, coherent summation, decimation, demodulation with envelope detection and logarithmic compression. After the Simulink validation, the design was synthesized for a Stratix IV FPGA and implemented on the Terasic DE4-230 board. The tool SignalTap II in the software Quartus II was used to acquire the processed signals from the FPGA. For the graphic and quantitative evaluation of the accuracy of this method, we used real raw US data, acquired from the ULTRA-ORS with sampling frequency of 40 MHz and 12-bit resolution, and the normalized root mean squared error (NRMSE) in comparison with the same functions implemented through scripts in Matlab. As a main result of the modeling, in addition to the individual responses of each implemented block, comparisons between the reconstructed images by ULTRA-ORS and FPGA processing for four apodization windows are presented. The excellent agreement between the simulated and experimental results with NRMSE values lower than 6.2% and total processing latency of 0.83 µs corroborates the simplicity, modularity and effectiveness of the proposed modeling for use in US signal processing research for real-time image reconstruction.

O monitoramento de sinais vitais em pacientes tem o intuito de obter rapidamente dados relevantes para decisões médicas. No entanto, tal mensuração é pouco eficiente, difícil, quando não impossível, em determinados casos, como por exemplo em pacientes vítimas de queimaduras, em função da impossibilidade de colocar o eletrodo diretamente na pele, ou em recém-nascidos, devido à fragilidade da pele. Este estudo trata do desenvolvimento de um sistema para aquisição contínua de sinais fotopletismográficos para a telemetria da frequência cardíaca em tempo real, em uma plataforma de baixo custo, utilizando a biblioteca OpenCV e o método desenvolvido pelo MIT chamado de Magnificação de Vídeo Euleriana, que revela variações que são imperceptíveis a olho nu. Para desenvolver o sistema foi utilizada a plataforma de hardware Raspberry Pi Versão B com processador ARM11 de 700MHz e 512MB de memória RAM. Os dados da frequência cardíaca coletados dos experimentos foram comparados com os dados coletados por um oxímetro de dedo More Fitness modelo MF-425. Esse foi escolhido por utilizar o mesmo princípio "Fotopletismografia"para efetuar a medição. Após a coleta de dados foi estimado o intervalo de confiança para aferir a precisão do sistema, que correspondeu a 96,5% em relação ao oxímetro utilizado. Ficou evidente que o meio utilizado para medir a frequência cardíaca via método de magnificação de vídeo Euleriana em tempo real é uma tecnologia de baixo custo (aproximadamente R$300,00) quando comparado aos monitores multiparamétricos utilizados para o monitoramento de pacientes críticos, cujo custo varia entre R$ 8.000,00 e R$ 34.000,00. Sendo assim, também contribui com a redução de custos no tratamento ao doente que necessita de monitorização constante, possibilitando que, com a economia gerada pela aquisição e implantação desta tecnologia, viabilize um maior investimento em outras áreas dos hospitais. / Monitoring vital signs in patients is used to obtain relevant data for medical decisions in a fast way. However, this measurement is both inefficient and difficult, if not impossible in certain cases, such as in burnt victims, due to the impossibility of placing the electrodes directly on the skin or in infants, because of the fragility of skin. This study aims to develop of a system for continuous acquisition of photopletismografics (PPG) signals for the telemetry of heart rate in real time in a low cost platform using the OpenCV library and the method developed by MIT called the Eulerian Video Magnification, amplifying variations that are imperceptible to the naked eye. To develop the system were used the hardware platform Raspberry Pi version B with ARM11 700MHz processor and 512MB RAM. The heart rate data collected from the experi- ments were compared with data collected by a finger oximeter model More Fitness MF-425 it was chosen, by using the same working principle "PPG"to effect the measurement. After data collection was estimated the confidence interval to measure system accuracy, which corresponded to 96,5% compared to the oximeter used. It became clear that the developed system used to measure heart rate via magnification method of Eulerian live video is a low-cost technology (approximately R$ 300.00) compared to the multiparameter monitors used for monitoring critically patients, ranging in cost from R$ 8,000.00 to R$ 34,000.00. So also, it contributes to cost reduction in the treatment to the patient in need of constant monitoring, enabling with the savings generated by the acquisition and deployment of this technology makes possible greater investment in other areas of hospitals. / 5000

CAPES / A inspeção radiográfica de juntas soldadas é importante para garantir qualidade e segurança em redes de tubulações. Apesar de todo treinamento e conhecimento, os especialistas estão sujeitos a cometer erros causados por diferentes fatores. O cansaço visual, distrações e a quantidade de radiografias a serem analisadas podem ser listados como principais fatores. Este trabalho busca propor um sistema de auxílio às inspeções de defeitos em cordões de solda de tubulações de petróleo. Para isto, apresenta uma abordagem para a segmentação automática de cordões de solda em imagens radiográficas do tipo Parede Dupla Vista Dupla (PDVD) combinando dois métodos já conhecidos na literatura: Otimização por Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization - PSO) e Alinhamento Dinâmico no Tempo (Dynamic Time Warping – DTW). Um perfil vertical é obtido das coordenadas da janela codificada nas partículas do PSO e comparado, via DTW a um perfil modelo. A medida de similaridade entre o perfil modelo e o perfil extraído é a base para o cálculo do fitness de cada partícula o qual possui grande importância para o funcionamento da abordagem. Desta forma estudos foram realizados para a escolha de uma função de fitness adequada para o PSO. Os testes foram realizados em duas etapas: primeiramente, fixou-se a altura do perfil extraído e num segundo conjunto de experimentos a altura foi um elemento variável incorporado à codificação das partículas e evoluiu durante as iterações do PSO. Os resultados obtidos na segmentação automática do cordão de solda mostraram que o PSO, na maioria das vezes (no primeiro conjunto de experimentos, obteve um desempenho entre 85,17% e 93,11% e no segundo entre 79,83% e 81,36%), convergiu para a janela que permite a segmentação do cordão de solda, indicando resultados promissores. / The radiographic weld inspection is important to ensure quality and security of pipe networks. Despite all training and knowledge, specialists can provide misclassifications for several reasons. The visual tiredness, distraction and the quantity of radiographic to be analyzed can induce an inspector mistaken. This work aims at proposing an assistant system for automatic segmentation of weld bead present in radiographic images. For this, it presents an approach for segmentation of weld bead in radiographic images of type double wall double image (DWDI), merging two well known algorithms: Particle Swarm Optimization - PSO and Dynamic Time Warping - DTW. A vertical profile is raised from a window encoded in a particle of PSO and it is compared through DTW with a model profile. The similarity measure between the model and extracted profile is the basis for the fitness computation which is of great importance to the final performance. Thus a lot of effort has devoted to choose a suitable fitness function for PSO. The tests were realized in two steps: firstly, the height of the extracted profile was fixed and in a second set of experiments the height was a variable component incorporated into the coding of particles and evolved during PSO iterations. The results obtained in automatic segmentation of weld bead showed that the PSO, mostly, converged satisfactorily (first phase achieved a performance was between 85,17% and 93,11% and the second one is between 79,83% and 81,36%), to the window that enables the segmentation of the weld bead, indicating promising results.

Orientador: Maurílio Boaventura / Banca: Evanildo Castro Silva Júnior / Banca: Alagacone Sri Ranga / Resumo: Neste trabalho propomos quatro novas abordagens para tratar o problema de restauração de imagens reais contendo texturas sob a perspectiva dos temas: reconstrução de regiões danificadas, remoção de objetos, e eliminação de ruídos. As duas primeiras abor dagens são designadas para recompor partes perdias ou remover objetos de uma imagem real a partir de formulações envolvendo decomposiçãode imagens e inpainting por exem- plar, enquanto que as duas últimas são empregadas para remover ruído, cujas formulações são baseadas em decomposição de três termos e equações diferenciais parciais não lineares. Resultados experimentais atestam a boa performace dos protótipos apresentados quando comparados à modelagens correlatas da literatura. / Abstract: In this paper we propose four new approaches to address the problem of restoration of real images containing textures from the perspective of reconstruction of damaged areas, object removal, and denoising topics. The first two approaches are designed to reconstruct missing parts or to remove objects of a real image using formulations based on image de composition and exemplar based inpainting, while the last two other approaches are used to remove noise, whose formulations are based on decomposition of three terms and non- linear partial di®erential equations. Experimental results attest to the good performance of the presented prototypes when compared to modeling related in literature. / Mestre

CAPES / Pesquisadores têm concentrado esforços, nos últimos 20 anos, aplicando a transformada wavelet no processamento, filtragem, reconhecimento de padrões e na classificação de sinais biomédicos, especificamente em sinais de eletroencefalografia (EEG) contendo eventos característicos da epilepsia, as espículas. Várias famílias de wavelets-mães foram utilizadas, mas sem um consenso sobre qual wavelet-mãe é a mais adequada para essa finalidade. Os sinais utilizados apresentam uma gama muito grande de eventos e não possuem características padronizadas. A literatura relata sinais de EEG amostrados entre 100 a 600 Hz, com espículas variando de 20 a 200 ms. Nesse estudo foram utilizadas 98 wavelets. Os sinais de EEG foram amostrados de 200 a 1 kHz. Um neurologista marcou um conjunto de 494 espículas e um conjunto de 1500 eventos não-espícula. Esse estudo inicia avaliando a quantidade de decomposições wavelets necessárias para a detecção de espículas, seguido pela análise detalhada do uso combinado de wavelets-mães de uma mesma família e entre famílias. Na sequência é analisada a influência de descritores e o uso combinado na detecção de espículas. A análise dos resultados desses estudos indica que é mais adequado utilizar um conjunto de wavelets-mães, com vários níveis de decomposição e com vários descritores, ao invés de utilizar uma única wavelet-mãe ou um descritor específico para a detecção de espículas. A seleção desse conjunto de wavelets, de níveis de decomposição e de descritores permite obter níveis de detecção elevados conforme a carga computacional que se deseje ou a plataforma computacional disponível para a implementação. Como resultado, esse estudo atingiu níveis de desempenho entre 0,9936 a 0,9999, dependendo da carga computacional. Outras contribuições desse estudo referem-se à análise dos métodos de extensão de borda na detecção de espículas; e a análise da taxa de amostragem de sinais de EEG no desempenho do classificador de espículas, ambos com resultados significativos. São também apresentadas como contribuições: uma nova arquitetura de detecção de espículas, fazendo uso da análise de discriminante linear; e a apresentação de um novo descritor, energia centrada, baseado na resposta dos coeficientes das sub-bandas de decomposição da transformada wavelet, capaz de melhorar a discriminação de eventos espícula e não-espícula. / Researchers have concentrated efforts in the past 20 years, by applying the wavelet transform in processing, filtering, pattern recognition and classification of biomedical signals, in particular signals of electroencephalogram (EEG) containing events characteristic of epilepsy, the spike. Several families of mother-wavelets were used, but there are no consensus about which mother-wavelet is the most adequate for this purpose. The signals used have a wide range of events. The literature reports EEG signals sampled from 100 to 600 Hz with spikes ranging from 20 to 200 ms. In this study we used 98 wavelets. The EEG signals were sampled from 200 Hz up to 1 kHz. A neurologist has scored a set of 494 spikes and a set 1500 non-spike events. This study starts evaluating the amount of wavelet decompositions required for the detection of spikes, followed by detailed analysis of the combined use of mother-wavelets of the same family and among families. Following is analyzed the influence of descriptors and the combined use of them in spike detection. The results of these studies indicate that it is more appropriate to use a set of mother-wavelets, with many levels of decomposition and with various descriptors, instead of using a single mother-wavelet or a specific descriptor for the detection of spikes. The selection of this set of wavelets, decomposition level and descriptors allows to obtain high levels of detection according to the computational load desired or computing platform available for implementation. This study reached performance levels between 0.9936 to 0.9999, depending on the computational load. Other contributions of this study refer to the analysis of the border extension methods for spike detection; and the influences of the EEG signal sampling rate in the classifier performance, each one with significant results. Also shown are: a new spike detection architecture by making use of linear discriminant analysis; and the presentation of a new descriptor, the centred energy, based on the response of the coefficients of decomposition levels of the wavelet transform, able to improve the discrimination of spike and non-spike events.

A avaliação de qualidade de vídeo possui um papel fundamental no processamento de vídeo e em aplicações de comunicação. Uma métrica de qualidade de vídeo ideal deve garantir a alta correlação entre a predição da distorção do vídeo e a percepção de qualidade do Sistema Visual Humano. Este trabalho propõe o uso de modelos de atenção visual com abordagem bottom up baseados em saliências para avaliação de qualidade de vídeo. Três métricas objetivas de avaliação são propostas. O primeiro método é uma métrica com referência completa baseada na estrutura de similaridade. O segundo modelo é uma métrica sem referência baseada em uma modelagem sigmoidal com solução de mínimos quadrados que usa o algoritmo de Levenberg-Marquardt e extração de características espaço-temporais. E, a terceira métrica é análoga à segunda, porém usa a característica Blockiness na detecção de distorções de blocagem no vídeo. A abordagem bottom-up é utilizada para obter os mapas de saliências que são extraídos através de um modelo multiescala de background baseado na detecção de movimentos. Os resultados experimentais apresentam um aumento da eficiência de predição de qualidade de vídeo nas métricas que utilizam o modelo de saliência em comparação com as respectivas métricas que não usam este modelo, com destaque para as métricas sem referência propostas que apresentaram resultados melhores do que métricas com referência para algumas categorias de vídeos. / Video quality assessment plays a key role in the video processing and communications applications. An ideal video quality metric shall ensure high correlation between the video distortion prediction and the perception of the Human Visual System. This work proposes the use of visual attention models with bottom-up approach based on saliencies for video qualitty assessment. Three objective metrics are proposed. The first method is a full reference metric based on the structural similarity. The second is a no reference metric based on a sigmoidal model with least squares solution using the Levenberg-Marquardt algorithm and extraction of spatial and temporal features. And, the third is analagous to the last one, but uses the characteristic Blockiness for detecting blocking distortions in the video. The bottom-up approach is used to obtain the salient maps, which are extracted using a multiscale background model based on motion detection. The experimental results show an increase of efficiency in the quality prediction of the proposed metrics using salient model in comparission to the same metrics not using these model, highlighting the no reference proposed metrics that had better results than metrics with reference to some categories of videos.

CAPES / A insuficiência respiratória gerada pela lesão medular, em pessoas com tetraplegia e paraplegia torácica alta, tem sido uma das principais causas de morte desses indivíduos. A paralisação, total ou parcial, dos músculos abdominais e do diafragma dificulta a produção de tosse e diminui o volume corrente da ventilação. Este problema pode ser amenizado por meio do tratamento com estimulação elétrica funcional transcutânea (EEFT), na musculatura diafragmática e abdominal, sincronizada com a respiração espontânea. Poucos estudos têm sido direcionados a esta área e foi constatado que é de grande interesse científico que seja desenvolvido um sistema capaz de automaticamente sincronizar a estimulação elétrica com os eventos de inspiração (estimulação diafragmática) e expiração (estimulação abdominal). Por isso, nesta dissertação, desenvolveu-se um sistema de aquisição de sinal respiratório e detecção dos eventos de inspiração e expiração para sincronismo da EEFT durante a respiração tranquila. O sistema emprega uma cinta elástica acoplada a uma célula de carga baseada em strain gauges para a aquisição do sinal respiratório. Um algoritmo, baseado em análise estatística do sinal, foi desenvolvido para a detecção das fases de inspiração e expiração.Testes foram realizados em oito voluntários hígidos. A cinta foi posicionada na região da última costela, e sinais foram adquiridos com o auxílio de um osciloscópio digital. Um fisioterapeuta ajudou na análise dos sinais. Foi realizada a contagem de inspirações e expirações detectadas corretamente. O resultado dos testes alcançou a taxa de 82% de acerto na detecção dos eventos inspiratórios, e 96% para os eventos expiratórios. Os resultados indicam que o sistema desenvolvido é eficiente para a aquisição de sinais respiratórios e o algoritmo criado pode propiciar a sincronização da EEFT, com o paciente tratado em posição quase estática. / The respiratory failure, caused by spinal cord injury in people with high thoracic paraplegia and tetraplegia, has been the major cause of death for those individuals. The total or partial paralysis of the abdominal muscles and the diaphragm hinders the production of cough and decreases tidal volume. This problem can be alleviated by treatment with transcutaneous functional electrical stimulation (TFES), on diaphragm and abdominal muscles synchronized with the spontaneous respiration. Few studies have been conducted on this matter, and it was found that is of great scientific interest the development of a system capable of automatically triggering the electrical stimulation with inspiration (diaphragmatic stimulation) and expiration events (abdominal stimulation). Therefore, in this work, a respiratory signal acquisition system was developed for the detection of inspiration and expiration events for triggering the electrical stimulation during quiet breathing. The system employs an elastic belt attached to a load cell based on strain gauges for acquiring the respiratory signal. An algorithm based on signal statistical analysis was developed for the detection of inspiration and expiration events. Tests were carried out in eight healthy volunteers. The belt was positioned at the last rib region, and signals were obtained with the aid of a digital oscilloscope. A physical therapist helped in the analysis of the signals by counting the inspiratory and expiratory events. The results reached the accuracy of 82% in the detection of inspiratory events, and 96% for expiratory events. The results indicate that the developed system is effective for the acquisition of respiratory signals and the created algorithm can provide synchronization of TFES with the patient in quasi-static situation during treatment.

CAPES / Este trabalho tem como objetivo propor um método reconhecimento de pessoas em imagens aéreas obtidas a partir de Veículos Aéreos Não Tripulados de pequeno porte. Esta é uma aplicação de grande interesse, pois pode ser inserida em diversas situações tanto civis quanto militares como, por exemplo, missões de busca e salvamento. O uso de Veículos Aéreos Não Tripulados autônomos tende a aumentar com o barateamento desta tecnologia. Assim, esta tecnologia pode sobressair sobre outras utilizadas atualmente, como satélites e voos com grandes aeronaves. Para o reconhecimento de pessoas em imagens aéreas de forma autônoma, este trabalho propõe métodos na forma de Sistemas de Reconhecimento de Padrões (SRP) aplicados ao reconhecimento de imagens. Para este métodos, foram testadas quatro técnicas de aprendizado de máquina: Redes Neurais Convolucionais, HOG+SVM, Cascata Haar e Cascata LBP. Além disso, a fim de possibilitar o reconhecimento de pessoas em imagens aéreas em tempo real, foram testadas e avaliadas técnicas de detecção e segmentação de objetos: Mapa de Saliências e o Processamento de Imagens Térmicas de baixa resolução (PIT). Neste trabalho foram avaliadas as taxas de reconhecimento dos SRPs, além do seu tempo de processamento em um sistema embarcado de baixo custo e em uma Base de Controle Móvel (BCM). Os resultados de reconhecimento mostraram a efetividade das Redes Neurais Convolucionais, com uma acurácia de 0,9971, seguido do HOG+SVM com 0,9236, Cascata Haar com 0,7348 e por fim, Cascata LBP com 0,6615. Em situações onde foi simulado a oclusão parcial, as Redes Neurais Convolucionais atingiram Sensibilidade média 0,72, HOG+SVM de 0,50 e as Cascatas 0,20. Nos experimentos com os SRPs (algoritmos de segmentação e detecção juntamente com as técnicas de reconhecimento), o Mapa de Saliências pouco afetou as taxas de reconhecimento, quais ficaram muito próximas das obtidas no experimentos de reconhecimento. Já o Processamento de Imagens Térmicas de baixa resolução apresentou dificuldades em executar uma segmentação precisa, obtendo imagens com variação na translação, prejudicando a precisão do sistema. Por fim, este trabalho propõe uma nova abordagem para implementação de um SRP para o reconhecimento de pessoas em imagens áreas, utilizando Processamento de Imagens Térmicas juntamente com as Redes Neurais Convolucionais. Este SRP une altas taxas de reconhecimento com desempenho computacional de ao menos 1 fps na plataforma BCM. / This work aims to propose a method for people recognition in Small Unmanned Aerial Vehicles aerial imagery. This is an application of high interest, it can be used in several situations, both civilian and military, as search and rescue missions. The use of Unmanned Aerial Vehicles autonomously tends to increase with the cheapening of this technology, supporting search and rescue missions. Thus, this technology can excel over others currently used, as satellites and flights with large aircraft. For autonomous people recognition, this work proposes new methods as Pattern Reconigition System (PRS) applied to image recognition, applying it in aerial images. Four Pattern Reconigition techniques were tested: Convolutional Neural Networks, HOG+SVM, Haar Cascade and LBP Cascade. Furthermore, in order to achieve recognition of people in aerial images in Real-Time target and detection techniques were tested and evaluated: Saliency Maps and Low-resolution Thermal Image Processing (TIP). In this work were considered recognition rates of the methods and their computational time in a low-cost embedded system and a Mobile Ground Control Station (MGCS). The recognition results shown the Convolutional Neural Network potential, where an accuracy of 0.9971 was achieved, followed by HOG + SVM with 0.9236, Haar Cascade with 0.7348 and LBP Cascade with 0.6615. In situations simulated partial occlusion, where was the CNNs achieved average Sensitivity of 0.72, HOG+SVM with 0.50 and both Cascades 0.20. In experiments with PRS (targeting and detection algorithms with the recognition techniques), the Saliency Map had little influence in recongition rates, it was close to the rates achieved in recognition experiments. While the Low-resolution Thermal Image Processing had difficulties in segmentation process, where translation variantions occured, it harmed the system precision. Lastly, this work proposes a new approach for PRS implementation for people recognition in aerial imagery, using TIP with CNN. This PRS combines high rates of recognition with an computational performace of, at least, 1 fps in MGCS plataform.

CAPES / This master thesis presents the further development of a galvanic vestibular stimulator for use in fMRI examinations developed in a previous thesis (MANCZAK, 2012). This thesis amends the GVS by circuits to measure feedback values and implements the stimulation circuit with digital components, such as a microcontroller and flyback integrated circuits. The microcontroller is used in order to control the current source and process the measured values. The communication between the PC, which allows user interaction through a graphical user interface, and the microcontroller is implemented through optical communication, which is defined by a communication protocol specification. The digital circuitry is designed to be placed within the MRI room, meeting the requirements imposed by strong magnetic fields and radio frequency pulses. The underlying hypothesis of the thesis is that the device can be placed within the MRI room without having a negative impact on the MRI image quality. Laboratory tests without the MRI confirmed the correct design of the galvanic vestibular stimulator.

Investiga-se a eficiência energética e o throughput seguros em sistemas de comunicações sem fio cooperativos, em que um par de usuários legítimos (Alice e Bob) são auxiliados por um nó relay e em que a comunicação ocorre na presença de um espião passivo (Eve). Diversos protocolos cooperativos são comparados em relação a estas medidas e se utiliza um algoritmo iterativo e distribuído, baseado no algoritmo Dinkelbach, para alocação de potência entre Alice e o relay. A alocação de potência é utilizada visando maximizar a eficiência energética segura, medida em bits seguros/J/Hz, ou o throughput seguro, medido em bits seguros/s/Hz. Em relação aos protocolos, consideramos o caso onde Alice tem conhecimento perfeito do estado instantâneo do canal apenas em relação aos usuários legítimos. Desta forma, empregamos o protocolo Decode-and-Forward Seletivo (SDF), que realiza a escolha entre o melhor tipo de comunicação entre Alice e Bob (comunicação direta ou cooperativa) de forma a aumentar a segurança do sistema. Para comparação, consideramos outros esquemas clássicos de cooperação como o Amplify-and-Forward (AF), Decode-and-Forward Fixo (DF) e o Cooperative Jamming (CJ). Nossos resultados demostram que o SDF supera o AF, o DF e o CJ em grande parte das situações. Contudo, quando a taxa de transmissão aumenta ou quando Eve está muito próxima aos nós legítimos, o CJ apresenta um melhor desempenho. / We investigate the secure energy efficiency and throughput in cooperative wireless communications systems, in which a pair of legitimate users (Alice and Bob) are assisted by a relay node and the communication occurs in the presence of a passive eavesdropper (Eve). Several cooperative protocols are compared with respect to these measures and we use of an iterative and distributed algorithm, based on Dinkelbach algorithm, to allocate power between Alice and the relay. The power allocation is performed in order to increase the secure energy efficiency, measured in secure bits/J/Hz, or secure throughput, measured in secure bits/s/Hz. About the protocols, we consider the case where Alice has perfect knowledge only about the instantaneous channel state of the legitimate channel. So, we employ a Selective Decode-and-Forward (SDF) protocol, which chooses the best type of communication between Alice and Bob (direct or cooperative communication) in order to improve security. For comparison, we consider other classical cooperative schemes such as the Amplify-and-Forward (AF), the Fixed Decode-and-Forward (DF) and the Cooperative Jamming (CJ). Our results show that SDF outperforms AF, DF and CJ in most situations. However, when the transmit rate increases or when Eve is close to the legitimate nodes, CJ has a better performance.