Made available in DSpace on 2016-06-02T18:57:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6260.pdf: 1745400 bytes, checksum: 87ca153ad8aa5416213c367810bb3f5e (MD5) Previous issue date: 2014-07-08 / Financiadora de Estudos e Projetos / The objective of this study was to evaluate the effect of two organic liquid fertilizeres made from fresh cattle manure, produced under anaerobic digestion or forced oxygenation, for the control of Phytophthora nicotianae. Furthermore, we aimed to investigate separately the effect of the components in these products over the pathogen. For so, we tested the effect of cultivable microorganisms and the filtered fraction over the pathogen, targeting to identify the role of this factors in the disease control. It was found that biofertilizers have substances and microorganisms present in its composition capable of operating in the pathosystem in question, highlighting the role of baciliform heat resistant bacteria. It was observed that the effect of the filtered fraction of the anaerobic biofertilizer was effective on the mycelial growth of the pathogen and significantly higher than the filtered fraction of the aerobic biofertilizer, and had higher levels of some nutrients, especially calcium, copper and iron. The aerobic biofertilizer showed greater quantity and diversity of microorganisms antagonistic to P. nicotianae. The application of both biofertilizers reduced the number of infected roots of two citrus rootstocks (Citrus limonia and Citrus sunki) Both biofertilizers also reduced the amount of pathogen inoculum in the soil. In high concentrations biofertilizers cause phytotoxicity on young citrus plants, but in moderate concentrations, the products increased the number of germinated seeds of Rangpur lime and mandarin Sunki sown on soil inoculated with the pathogen. This makes the use of biofertilizers an option to be integrated in the disease management of P. nicotianae in citrus, however, more studies are require to investigate other issues, such as the risks related to the application of this products. / O objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito de um biofertilizante feito à base de esterco bovino, produzido sob digestão anaeróbica ou oxigenação forçada, no controle de Phytophthora nicotianae, mediante técnicas de avaliação in vitro e in vivo. Além disso, buscou-se investigar separadamente o efeito dos componentes presentes nestes produtos sobre o patógeno. Para tal, testou-se o efeito de microrganismos cultiváveis e da fração filtrada, visando identificar o papel dos fatores responsáveis pelo controle da doença. Verificouse que os biofertilizantes possuem substâncias e microrganismos presentes em sua composição capazes de atuar no patossistema em questão, havendo destaque para bactérias baciliformes termorresistentes. Observou-se que, o efeito da fração filtrada do biofertilizante anaeróbico foi efetivo sobre o crescimento micelial do patógeno e significativamente superior à fração filtrada do biofertilizante aeróbico, este, apresentou teores mais elevados de alguns nutrientes minerais, com destaque para cálcio, cobre e ferro. Já o biofertilizante aeróbico apresentou maior quantidade e diversidade de microrganismos antagônicos à P. nicotianae. A aplicação de ambos os biofertilizantes reduziu o número de raízes de porta-enxerto de citros (Citrus limonia e Citrus sunki) infectadas, assim como, a quantidade de inóculo do patógeno no substrato de plantio utilizado. Em concentrações elevadas os biofertilizantes causaram fitotoxicidade em plantas jovens de citros, mas em concentrações moderadas, os biofertilizantes elevaram o número de sementes germinadas de limão Cravo e tangerina Sunki, semeadas em substrato inoculado com o fitopatógeno. Isso faz do uso de biofertilizantes, uma opção para o manejo de P. nicotianae em citros, contudo novas pesquisas são necessárias para elucidar questões referentes ao seu uso prático e riscos referentes à sua aplicação.

[ES] La tomografía por emisión de positrones (PET, del inglés Positron Emission Tomography) es una técnica de medicina nuclear en la que se genera una imagen a partir de la detección de rayos gamma en coincidencia. Estos rayos son producidos dentro de un paciente al que se le inyecta una radiotrazador emisor de positrones, los cuales se aniquilan con electrones del medio circundante. El proceso de adquisición de eventos de interacción, tiene como unidad central el detector del escáner PET, el cual se compone a su vez de un cristal de centelleo, encargado de transformar los rayos gamma incidentes en fotones ópticos dentro del cristal. La finalidad es entonces, determinar las coordenadas de impacto dentro del cristal de centelleo con la mayor precisión posible, para que, a partir de dichos puntos, se pueda reconstruir una imagen. A lo largo de la historia, los detectores basados en cristales pixelados han representado la elección por excelencia para la la fabricación de escáneres PET. En está tesis se evalúa el impacto en la resolución espacial del escáner PET MINDView, desarrollado dentro del séptimo programa Marco de la Unión Europea No 603002, el cual se basa en el uso de cristales monolíticos. El uso de cristales monolíticos, facilita la determinación de la profundidad de interacción (DOI - del inglés Depth Of Interaction) de los rayos gamma incidentes, aumenta la precisión en las coordenadas de impacto determinadas, y disminuye el error de paralaje que se induce en cristales pixelados, debido a la dificultad para determinar la DOI. En esta tesis, hemos logrado dos objetivos principales relacionados con la medición de la resolución espacial del escáner MINDView: la adaptación del un algoritmo de STIR de Retroproyección Filtrada en 3D (FBP3DRP - del inglés Filtered BackProjection 3D Reproyected) a un escáner basado en cristales monolíticos y la implementación de un algoritmo de Retroproyección y filtrado a posteriori (BPF - BackProjection then Filtered). Respecto a la adaptación del algoritmo FBP, las resoluciones espaciales obtenidas varían en los intervalos [2 mm, 3,4 mm], [2,3 mm, 3,3 mm] y [2,2 mm, 2,3 mm] para las direcciones radial, tangencial y axial, respectivamente, en el primer prototipo del escáner MINDView dedicado a cerebro. Por otra parte, en la implementación del algoritmo de tipo BPF, se realizó una adquisición de un maniquí de derenzo y se comparó la resolución obtenida con el algoritmo de FBP y una implementación del algoritmo de subconjuntos ordenados en modo lista (LMOS - del inglés List Mode Ordered Subset). Mediante el algoritmo de tipo BPF se obtuvieron valores pico-valle de 2.4 a lo largo de los cilindros del maniquí de 1.6 mm de diámetro, en contraste con las medidas obtenidas de 1.34 y 1.44 para los algoritmos de FBP3DRP y LMOS, respectivamente. Lo anterior se traduce en que, mediante el algoritmo de tipo BPF, se logra mejorar la resolución para obtenerse un valor promedio 1.6 mm. / [CAT] La tomografia per emissió de positrons és una tècnica de medicina nuclear en la qual es genera una imatge a partir de la detecció de raigs gamma en coincidència. Aquests raigs són produïts dins d'un pacient a què se li injecta una radiotraçador emissor de positrons, els quals s'aniquilen amb electrons de l'medi circumdant. El procés de adquición d'esdeveniments d'interacció, té com a unitat central el detector de l'escàner PET, el qual es compon al seu torn d'un vidre de centelleig, encarregat de transformar els raigs gamma incidents en fotons òptics dins el vidre. La finalitat és llavors, determinar les coordenades d'impacte dins el vidre de centelleig amb la major precisió possible, perquè, a partir d'aquests punts, es pugui reconstruir una imatge. Al llarg de la història, els detectors basats en cristalls pixelats han representat l'elecció per excellència per a la la fabricació d'escàners PET. En aquesta tesi s'avalua l'impacte en la resolució espacial de l'escàner PET MINDView, desenvolupat dins el setè programa Marc de la Unió Europea No 603.002, el qual es basa en l'ús de vidres monolítics. L'ús de vidres monolítics, facilita la determinació de la profunditat d'interacció dels raigs gamma incidents, augmenta la precisió en les coordenades d'impacte determinades, i disminueix l'error de parallaxi que s'indueix en cristalls pixelats, a causa de la dificultat per determinar la DOI. En aquesta tesi, hem aconseguit dos objectius principals relacionats amb el mesurament de la resolució espacial de l'escàner MINDView: l'adaptació de l'un algoritme de STIR de Retroprojecció Filtrada en 3D a un escàner basat en cristalls monolítics i la implementació d'un algoritme de Retroprojecció i filtrat a posteriori. Pel que fa a l'adaptació de l'algoritme FBP3DRP, les resolucions espacials obtingudes varien en els intervals [2 mm, 3,4 mm], [2,3 mm, 3,3 mm] i [2,2 mm, 2,3 mm] per les direccions radial, tangencial i axial, respectivament, en el primer prototip de l'escàner MINDView dedicat a cervell. D'altra banda, en la implementació de l'algoritme de tipus BPF, es va realitzar una adquisició d'un maniquí de derenzo i es va comparar la resolució obtinguda amb l'algorisme de FBP3DRP i una implementació de l'algoritme de subconjunts ordenats en mode llista (LMOS - de l'anglès List Mode Ordered Subset). Mitjançant l'algoritme de tipus BPF es van obtenir valors pic-vall de 2.4 al llarg dels cilindres de l'maniquí de 1.6 mm de diàmetre, en contrast amb les mesures obtingudes de 1.34 i 1.44 per als algoritmes de FBP3DRP i LMOS, respectivament. L'anterior es tradueix en que, mitjançant l'algoritme de tipus BPF, s'aconsegueix millorar la resolució per obtenir-se un valor mitjà 1.6 mm. / [EN] Positron Emission Tomography (PET) is a medical imaging technique, in which an image is generated from the detection of gamma rays in coincidence. These rays are produced within a patient, who is injected with a positron emmiter radiotracer, from which positrons are annihilated with electrons in the media. The event acquisition process is focused on the scanner detector. The detector is in turn composed of a scintillation crystal, which transform the incident ray gamma into optical photons within the crystal. The purpose is then to determine the impact coordinates within the scintillation crystal with the greatest possible precision, so that, from these points, an image can be reconstructed. Throughout history, detectors based on pixelated crystals have represented the quintessential choice for PET scanners manufacture. This thesis evaluates the impact on the spatial resolution of the MINDView PET scanner, developed in the seventh Framework program of the European Union No. 603002, which detectors are based on monolithic crystals. The use of monolithic crystals facilitates the determination of the depth of interaction (DOI - Depth Of Interaction) of the incident gamma rays, increases the precision in the determined impact coordinates, and reduces the parallax error induces in pixelated crystals, due to the difficulties in determining DOI. In this thesis, we have achieved two main goals related to the measurement of the spatial resolution of the MINDView PET scanner: the adaptation of an STIR algorithm for Filtered BackProjection 3D Reproyected (FBP3DRP) to a scanner based on monolithic crystals, and the implementation of a BackProjection then Filtered algorithm (BPF). Regarding the FBP algorithm adaptation, we achieved resolutions ranging in the intervals [2 mm, 3.4 mm], [2.3 mm, 3.3 mm] and [2.2 mm, 2.3 mm] for the radial, tangential and axial directions, respectively. On the an acquisition of a derenzo phantom was performed to measure the spacial resolution, which was obtained using three reconstruction algorithms: the BPF-type algorithm, the FBP3DRP algorithm and an implementation of the list-mode ordered subsets algorithm (LMOS). Regarding the BPF-type algorithm, a peak-to-valley value of 2.4 were obtain along rod of 1.6 mm, in contrast to the measurements of 1.34 and 1.44 obtained for the FBP3DRP and LMOS algorithms, respectively. This means that, by means of the BPF-type algorithm, it is possible to improve the resolution to obtain an average value of 1.6 mm. / Sánchez Góez, S. (2020). Algoritmo de reconstrucción analítico para el escáner basado en cristales monolíticos MINDView [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/159259 / TESIS

Este trabalho consiste em realizar um estudo detalhado das vantagens e desvantagens da utilização do FDM (Filter Diagonalization Method) para a análise de dados obtidos pela sequência de Precessão Livre no Estado Estacionário (Steady State Free Precession - SSFP) para aquisição rápida de espectros de Ressonância Magnética Nuclear (RMN). No caso de RMN de baixa resolução, o procedimento de aquisição rápida, SSFP, é uma poderosa ferramenta para melhorar a relação sinal/ruído, apresentando muitas aplicações práticas. Apesar desse sucesso em baixa resolução, a SSFP não é rotineiramente utilizada para aplicações em RMN de alta resolução, provavelmente devido ao (1) artefatos provenientes do truncamento do sinal e (2) as anomalias causadas pela mistura do FID com o eco dos sinais. Existem na literatura inúmeras possíveis técnicas para suprimir este tipo de problemas, porém, nenhuma delas é capaz de realmente eliminar as anomalias geradas devido ao procedimento de aquisição rápida da SSFP. O FDM é um método paramétrico não-linear para fitar sinais no domínio do tempo. Seu objetivo fundamental é resolver o Problema da Inversão Harmônica, HIP, tornando-se robusto e adequado para a análise espectral de sinais no domínio do tempo nos casos onde a Transformada de Fourier falha. Neste trabalho, demonstramos que o FDM pode ser implementado para análises de sinais SSFP, com mais eficiência que os obtidos pelos procedimentos padrões de TF. A temperatura ambiente, espectros de RMN 13C de amostras de brucina, obtidos com tempo entre pulsos de 100ms, podem ser reproduzidos com boa relação sinal/ruído e alta resolução por meio do FDM. A limitação da análise por FDM é mais relevante nos casos de espectros com alta densidade de picos em uma determinada região espectral. Nestes casos, o curto período de observação do sinal na janela do tempo impõe uma série de limitações na resolução obtida pelo FDM. / This work consists in a detailed study of the advantages and disadvantages of the use of the Filter Diagonalization Method, FDM, for data analysis in Steady State Free Precession, SSFP, technique, usually employed to implement fast acquisition of Nuclear Magnetic Resonance, NMR, spectra. In the case of low resolution NMR using fast acquisition procedures, SSFP is a powerful tool to improve signal-to-noise ratio, presenting several important practical applications. Despite its success in the low resolution regime, SSFP is not a routine technique for high resolution applications, so far, mainly because of (1) truncation artifacts and (2) the intrinsic anomalies caused by admixture of free-induction-decay and echo signals. The literature reports many possible techniques to solve such kind of problems, but, none of them is capable to really eliminate the generated spectra anomalies caused by the fast acquisition procedure used in SSFP. FDM is a parametric method for non-liner fitting performed in the time domain. Its main goal is to solve the Harmonic Inversion Problem, HIP, making it robust and suitable for spectral analysis of time signals in the cases where the Fourier Transform, FT, technique fail. In this work we demonstrate that FDM can be used to implement the analysis of the SSFP data, with more efficiency than that achieve by appropriated FT procedures. Room temperature 13C NMR spectra of brucine samples, obtained from pulse sequences with 100 ms repetition time, can be reproduced with good signal-to-noise ratio and high resolution by means of the FDM. The limitation of the FDM analysis is more relevant in the case of spectra with a high density of peaks in a limited spectral frequency region. In these cases, the reduced short observation time window imposes serious limitation to the resolution achieved by the FDM.

Esta tese apresenta novos algoritmos que resolvem problemas de estimativas filtrada, suavizadora e preditora para sistemas singulares no tempo discreto usando apenas argumentos determinísticos. Cada capítulo aborda inicialmente as estimativas para o sistema nominal e em seguida, as versões robustas para o sistema com incertezas limitadas. Os resultados encontrados podem ser aplicados tanto em sistemas invariantes como variantes no tempo discreto, utilizando a mesma estrutura do filtro de Kalman. Nos últimos anos, uma quantidade significativa de trabalhos envolvendo estimativas singulares foi publicada enfocando apenas a estimativa filtrada sob a justificativa de que a estimativa preditora era de significativa complexidade quando modelada pelo método dos mínimos quadrados. Por este motivo, poucos trabalhos, como NIKOUKHAH et al. (1992) e ZHANG et al. (1998), deduziram a estimativa preditora. Este último artigo apresentou também um algoritmo para a estimativa suavizadora, mas usando o modelo de inovação ARMA. No entanto, até onde foi possível identificar, nenhum trabalho até agora resolveu o problema de estimativa robusta, considerando incertezas nos parâmetros, para sistemas singulares. Para a dedução das estimativas singulares robustas, esta tese tomou como base SAYED (2001), que deduz o filtro de Kalman robusto com incertezas limitadas utilizando uma abordagem determinística, o chamado filtro BDU. Os filtros robustos para sistemas singulares apresentados nesta tese, são mais abrangentes que os apresentados em SAYED (2001). Quando particularizados para o espaço de estados sem incertezas, todos os filtros se assemelham ao filtro de Kalman. / New algorithms to optimal recursive filtering, smoothed and prediction for general time-invariant or time-variant descriptor systems are proposed in this thesis. The estimation problem is addressed as an optimal deterministic trajectory fitting. This problem is solved using exclusively deterministic arguments for systems with or without uncertainties. Kalman type recursive algorithms for robust filtered, predicted and smoothed estimations are derived. In the last years, many papers have paid attention to the estimation problems of linear singular systems. Unfortunately, all those works were concentrated only on the study of filtering problems, for nominal systems. The predicted and smoothed filters are more involved and were considered only by few works : NIKOUKHAH et al. (1992) and ZHANG et al. (1998) had proposed a unified approach for filtering, prediction and smoothing problems which were derived by using the projection formula and were calculated based on the ARMA innovation model, but they had not considered the uncertainties. In this thesis its applied for descriptor systems a robust procedure for usual state space systems developed by SAYED (2001), called BDU filter. It is obtained a robust descriptor Kalman type recursions for filtered, predicted and smoothed estimates. Considering the nominal state space, all descriptor filters developed in this work collapse to the Kalman filter.

Esta tese apresenta novos algoritmos que resolvem problemas de estimativas filtrada, suavizadora e preditora para sistemas singulares no tempo discreto usando apenas argumentos determinísticos. Cada capítulo aborda inicialmente as estimativas para o sistema nominal e em seguida, as versões robustas para o sistema com incertezas limitadas. Os resultados encontrados podem ser aplicados tanto em sistemas invariantes como variantes no tempo discreto, utilizando a mesma estrutura do filtro de Kalman. Nos últimos anos, uma quantidade significativa de trabalhos envolvendo estimativas singulares foi publicada enfocando apenas a estimativa filtrada sob a justificativa de que a estimativa preditora era de significativa complexidade quando modelada pelo método dos mínimos quadrados. Por este motivo, poucos trabalhos, como NIKOUKHAH et al. (1992) e ZHANG et al. (1998), deduziram a estimativa preditora. Este último artigo apresentou também um algoritmo para a estimativa suavizadora, mas usando o modelo de inovação ARMA. No entanto, até onde foi possível identificar, nenhum trabalho até agora resolveu o problema de estimativa robusta, considerando incertezas nos parâmetros, para sistemas singulares. Para a dedução das estimativas singulares robustas, esta tese tomou como base SAYED (2001), que deduz o filtro de Kalman robusto com incertezas limitadas utilizando uma abordagem determinística, o chamado filtro BDU. Os filtros robustos para sistemas singulares apresentados nesta tese, são mais abrangentes que os apresentados em SAYED (2001). Quando particularizados para o espaço de estados sem incertezas, todos os filtros se assemelham ao filtro de Kalman. / New algorithms to optimal recursive filtering, smoothed and prediction for general time-invariant or time-variant descriptor systems are proposed in this thesis. The estimation problem is addressed as an optimal deterministic trajectory fitting. This problem is solved using exclusively deterministic arguments for systems with or without uncertainties. Kalman type recursive algorithms for robust filtered, predicted and smoothed estimations are derived. In the last years, many papers have paid attention to the estimation problems of linear singular systems. Unfortunately, all those works were concentrated only on the study of filtering problems, for nominal systems. The predicted and smoothed filters are more involved and were considered only by few works : NIKOUKHAH et al. (1992) and ZHANG et al. (1998) had proposed a unified approach for filtering, prediction and smoothing problems which were derived by using the projection formula and were calculated based on the ARMA innovation model, but they had not considered the uncertainties. In this thesis its applied for descriptor systems a robust procedure for usual state space systems developed by SAYED (2001), called BDU filter. It is obtained a robust descriptor Kalman type recursions for filtered, predicted and smoothed estimates. Considering the nominal state space, all descriptor filters developed in this work collapse to the Kalman filter.

Este trabalho consiste em realizar um estudo detalhado das vantagens e desvantagens da utilização do FDM (Filter Diagonalization Method) para a análise de dados obtidos pela sequência de Precessão Livre no Estado Estacionário (Steady State Free Precession - SSFP) para aquisição rápida de espectros de Ressonância Magnética Nuclear (RMN). No caso de RMN de baixa resolução, o procedimento de aquisição rápida, SSFP, é uma poderosa ferramenta para melhorar a relação sinal/ruído, apresentando muitas aplicações práticas. Apesar desse sucesso em baixa resolução, a SSFP não é rotineiramente utilizada para aplicações em RMN de alta resolução, provavelmente devido ao (1) artefatos provenientes do truncamento do sinal e (2) as anomalias causadas pela mistura do FID com o eco dos sinais. Existem na literatura inúmeras possíveis técnicas para suprimir este tipo de problemas, porém, nenhuma delas é capaz de realmente eliminar as anomalias geradas devido ao procedimento de aquisição rápida da SSFP. O FDM é um método paramétrico não-linear para fitar sinais no domínio do tempo. Seu objetivo fundamental é resolver o Problema da Inversão Harmônica, HIP, tornando-se robusto e adequado para a análise espectral de sinais no domínio do tempo nos casos onde a Transformada de Fourier falha. Neste trabalho, demonstramos que o FDM pode ser implementado para análises de sinais SSFP, com mais eficiência que os obtidos pelos procedimentos padrões de TF. A temperatura ambiente, espectros de RMN 13C de amostras de brucina, obtidos com tempo entre pulsos de 100ms, podem ser reproduzidos com boa relação sinal/ruído e alta resolução por meio do FDM. A limitação da análise por FDM é mais relevante nos casos de espectros com alta densidade de picos em uma determinada região espectral. Nestes casos, o curto período de observação do sinal na janela do tempo impõe uma série de limitações na resolução obtida pelo FDM. / This work consists in a detailed study of the advantages and disadvantages of the use of the Filter Diagonalization Method, FDM, for data analysis in Steady State Free Precession, SSFP, technique, usually employed to implement fast acquisition of Nuclear Magnetic Resonance, NMR, spectra. In the case of low resolution NMR using fast acquisition procedures, SSFP is a powerful tool to improve signal-to-noise ratio, presenting several important practical applications. Despite its success in the low resolution regime, SSFP is not a routine technique for high resolution applications, so far, mainly because of (1) truncation artifacts and (2) the intrinsic anomalies caused by admixture of free-induction-decay and echo signals. The literature reports many possible techniques to solve such kind of problems, but, none of them is capable to really eliminate the generated spectra anomalies caused by the fast acquisition procedure used in SSFP. FDM is a parametric method for non-liner fitting performed in the time domain. Its main goal is to solve the Harmonic Inversion Problem, HIP, making it robust and suitable for spectral analysis of time signals in the cases where the Fourier Transform, FT, technique fail. In this work we demonstrate that FDM can be used to implement the analysis of the SSFP data, with more efficiency than that achieve by appropriated FT procedures. Room temperature 13C NMR spectra of brucine samples, obtained from pulse sequences with 100 ms repetition time, can be reproduced with good signal-to-noise ratio and high resolution by means of the FDM. The limitation of the FDM analysis is more relevant in the case of spectra with a high density of peaks in a limited spectral frequency region. In these cases, the reduced short observation time window imposes serious limitation to the resolution achieved by the FDM.

A precisão e acurácia dos métodos mais utilizados atualmente de processamento de dados de espectroscopia por Ressonância Magnética (MRS), baseados na Transformada de Fourier (FT), requerem supressão apropriada (o que está longe de ser trivial) e aquisições longas para a obtenção de alta resolução espectral. Além disso, a FT tem dificuldades quando faltam dados no domínio de tempo, como, por exemplo, pela redução do tempo de aquisição, e consequente número de pontos adquiridos. Isto pode ocorrer, também, por artefatos na aquisição ou, ainda, seja pela exclusão intencional dos primeiros pontos do sinal para a eliminação de ressonâncias largas que estão distorcendo a linha de base no domínio da frequência. Neste estudo, propomos a utilização do Método de Diagonalização na Base de Krylov (KBDM) como uma alternativa a FT para algumas de suas limitações. O método ajusta sinais de experimentos de Free Induction Decay (FID) por uma soma de funções harmônicas complexas, amortecidas exponencialmente, permitindo uma fácil manipulação dos seus parâmetros de caracterização. O KBDM é numericamente mais efetivo para análise de sinais truncados e tem diversos recursos que possibilitam remover picos de forma mais eficiente, como por exemplo, o pico residual da água. Além disso, foi introduzida a possibilidade de quantificação de dados de MRS com o método. Para avaliar a sensibilidade, eficiência e reprodutibilidade do método para quantificar e analisar sinais truncados, foi proposto fazer simulações de espectros clínicos e experimentos em phantoms que representassem o ambiente metabólico do cérebro, para MRS de próton de diferentes níveis de ruídos e para pequenas variações do N-acetil aspartato (NAA). Com estes estudos pôde se comprovar a viabilidade do método para processar dados de MRS e verificar seu potencial na complementação das técnicas atualmente empregadas, especialmente quando uma resolução espectral e temporal maior que o limite imposto pela Relação de Incerteza do formalismo de Fourier é necessária. Além disso, uma desejável facilidade de manipulação de picos específicos (por exemplo, exclusão e quantificação) é proporcionada pelo método. Como perspectivas animadoras deste trabalho esperamos a introdução do KBDM como uma técnica eficiente e coadjuvante ao Imageamento de Ressonância Magnética funcional (fMRI), auxiliando estudos de funções cerebrais, em sequências de MRS para identificar uma rápida variação das linhas associadas as atividades metabólicas dos cérebros. / The precision and accuracy of the most widely used methods to perform Magnetic Resonance Spectroscopy (MRS) data processing based on the Fourier Transform (FT), require appropriate suppression (which is far from trivial) and long acquisitions to obtain high spectral resolution. Furthermore, FT poses difficulty when there are missing data in the time domain. This occurs because of reduction of the acquisition time and consequently also in the number of acquired points, or because of artifacts during acquisition, or even intentional exclusion of the first signal points for the elimination of broad resonances that are producing the distorted baseline in the frequency domain. In this study, we propose the use of the Krylov Basis Diagonalization Method (KBDM) formalism as an alternative to some of FT limitations. The method adjusts signals of Free Induction Decay (FID) experiments with a sum of complex harmonic functions, exponentially damped, allowing easy manipulation of its characterization parameters. The KBDM is numerically more effective for truncated signal analysis and has several features that make it possible to remove peaks more efficiently, such as the residual water peak. Moreover, we introduced the possibility of quantification of MRS data with the described method. To evaluate the sensitivity, efficiency and reproducibility of the method for quantifying and analyzing truncated signals, and through the clinical spectra simulations and experiments in phantoms that would represent the brain metabolic environment, we proposed to perform proton MRS at different noise levels and with small variations of N- acetyl aspartate (NAA) metabolite. These studies allowed to prove the feasibility of the method to process MRS data and verified its potential in complementing techniques currently employed, especially when a greater temporal and spectral resolution is required, more than the limit imposed by the Uncertainty Relation of FT formalism. Furthermore, it is also a desirable effortless tool of handling specific peaks (e.g., exclusion and quantification). Exciting prospects from this work include the introduction of KBDM as an efficient and adjuvant technique to functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI), for studying the brain functions, in MRS sequence to identify rapid variation in spectroscopic lines associated to metabolic activities in the brain.

Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Esta dissertação é parte de um amplo projeto de pesquisa, que visa ao desenvolvimento de uma plataforma computacional de dinâmica dos fluidos (CFD) capaz de simular a física de escoamentos que envolvem mistura de várias espécies químicas, com reação e combustão, utilizando um método hibrido Simulação de Grandes Escalas (LES) / Função Densidade Filtrada (FDF) Lagrangiana em malha adaptativa, bloco-estruturada. Uma vez que escoamentos com mistura proporcionam fenômenos que podem ser correlacionados com a combustão em escoamentos turbulentos, uma visão global da fenomenologia de mistura foi apresentada e escoamentos fechados, laminar e turbulento, que envolvem mistura de duas espécies químicas inicialmente segregadas foram simulados utilizando o código de desenvolvimento interno AMR3D e o código recentemente desenvolvido FDF Lagrangiana de composição. A primeira etapa deste trabalho consistiu na criação de um modelo computacional de partículas estocásticas em ambiente de processamento distribuído. Isto foi alcançado com a construção de um mapa Lagrangiano paralelo, que pode gerenciar diferentes tipos de elementos lagrangianos, incluindo partículas estocásticas, particulados, sensores e nós computacionais intrínsecos dos métodos Fronteira Imersa e Acompanhamento de Interface. O mapa conecta informações Lagrangianas com a plataforma Euleriana do código AMR3D, no qual equações de trans- porte são resolvidas. O método FDF Lagrangiana de composição realiza cálculos algébricos sobre partículas estocásticas e provê campos de composição estatisticamente equivalentes aos obtidos quando se utiliza o método de Diferenças Finitas para solução de equações diferenciais parciais; a técnica de Monte Carlo foi utilizada para resolver um sistema derivado de equações diferenciais estocásticas (SDE). Os resultados concordaram com os benchmarks, que são simulações baseadas em plataforma de Diferenças Finitas para solução de uma equação de transporte de composição filtrada. / This master thesis is part of a wide research project, which aims at developing a com- putational fluid dynamics (CFD) framework able to simulate the physics of multiple-species mixing flows, with chemical reaction and combustion, using a hybrid Large Eddy Simulation (LES) / Lagrangian Filtered Density Function (FDF) method on adaptive, block-structured mesh. Since mixing flows provide phenomena that may be correlated with combustion in turbulent flows, we expose an overview of mixing phenomenology and simulated enclosed, ini- tially segregated two-species mixing flows, at laminar and turbulent states, using the in-house built AMR3D and the developed Lagrangian composition FDF codes. The first step towards this objective consisted of building a computational model of notional particles transport on distributed processing environment. We achieved it constructing a parallel Lagrangian map, which can hold different types of Lagrangian elements, including notional particles, particu- lates, sensors and computational nodes intrinsic to Immersed Boundary and Front Tracking methods. The map connects Lagrangian information with the Eulerian framework of the AMR3D code, in which transport equations are solved. The Lagrangian composition FDF method performs algebraic calculations over an ensemble of notional particles and provides composition fields statistically equivalent to those obtained by Finite Differences numerical solution of partially differential equations (PDE); we applied the Monte Carlo technique to solve a derived system of stochastic differential equations (SDE). The results agreed with the benchmarks, which are simulations based on Finite Differences framework to solve a filtered composition transport equation. / Mestre em Engenharia Mecânica

A precisão e acurácia dos métodos mais utilizados atualmente de processamento de dados de espectroscopia por Ressonância Magnética (MRS), baseados na Transformada de Fourier (FT), requerem supressão apropriada (o que está longe de ser trivial) e aquisições longas para a obtenção de alta resolução espectral. Além disso, a FT tem dificuldades quando faltam dados no domínio de tempo, como, por exemplo, pela redução do tempo de aquisição, e consequente número de pontos adquiridos. Isto pode ocorrer, também, por artefatos na aquisição ou, ainda, seja pela exclusão intencional dos primeiros pontos do sinal para a eliminação de ressonâncias largas que estão distorcendo a linha de base no domínio da frequência. Neste estudo, propomos a utilização do Método de Diagonalização na Base de Krylov (KBDM) como uma alternativa a FT para algumas de suas limitações. O método ajusta sinais de experimentos de Free Induction Decay (FID) por uma soma de funções harmônicas complexas, amortecidas exponencialmente, permitindo uma fácil manipulação dos seus parâmetros de caracterização. O KBDM é numericamente mais efetivo para análise de sinais truncados e tem diversos recursos que possibilitam remover picos de forma mais eficiente, como por exemplo, o pico residual da água. Além disso, foi introduzida a possibilidade de quantificação de dados de MRS com o método. Para avaliar a sensibilidade, eficiência e reprodutibilidade do método para quantificar e analisar sinais truncados, foi proposto fazer simulações de espectros clínicos e experimentos em phantoms que representassem o ambiente metabólico do cérebro, para MRS de próton de diferentes níveis de ruídos e para pequenas variações do N-acetil aspartato (NAA). Com estes estudos pôde se comprovar a viabilidade do método para processar dados de MRS e verificar seu potencial na complementação das técnicas atualmente empregadas, especialmente quando uma resolução espectral e temporal maior que o limite imposto pela Relação de Incerteza do formalismo de Fourier é necessária. Além disso, uma desejável facilidade de manipulação de picos específicos (por exemplo, exclusão e quantificação) é proporcionada pelo método. Como perspectivas animadoras deste trabalho esperamos a introdução do KBDM como uma técnica eficiente e coadjuvante ao Imageamento de Ressonância Magnética funcional (fMRI), auxiliando estudos de funções cerebrais, em sequências de MRS para identificar uma rápida variação das linhas associadas as atividades metabólicas dos cérebros. / The precision and accuracy of the most widely used methods to perform Magnetic Resonance Spectroscopy (MRS) data processing based on the Fourier Transform (FT), require appropriate suppression (which is far from trivial) and long acquisitions to obtain high spectral resolution. Furthermore, FT poses difficulty when there are missing data in the time domain. This occurs because of reduction of the acquisition time and consequently also in the number of acquired points, or because of artifacts during acquisition, or even intentional exclusion of the first signal points for the elimination of broad resonances that are producing the distorted baseline in the frequency domain. In this study, we propose the use of the Krylov Basis Diagonalization Method (KBDM) formalism as an alternative to some of FT limitations. The method adjusts signals of Free Induction Decay (FID) experiments with a sum of complex harmonic functions, exponentially damped, allowing easy manipulation of its characterization parameters. The KBDM is numerically more effective for truncated signal analysis and has several features that make it possible to remove peaks more efficiently, such as the residual water peak. Moreover, we introduced the possibility of quantification of MRS data with the described method. To evaluate the sensitivity, efficiency and reproducibility of the method for quantifying and analyzing truncated signals, and through the clinical spectra simulations and experiments in phantoms that would represent the brain metabolic environment, we proposed to perform proton MRS at different noise levels and with small variations of N- acetyl aspartate (NAA) metabolite. These studies allowed to prove the feasibility of the method to process MRS data and verified its potential in complementing techniques currently employed, especially when a greater temporal and spectral resolution is required, more than the limit imposed by the Uncertainty Relation of FT formalism. Furthermore, it is also a desirable effortless tool of handling specific peaks (e.g., exclusion and quantification). Exciting prospects from this work include the introduction of KBDM as an efficient and adjuvant technique to functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI), for studying the brain functions, in MRS sequence to identify rapid variation in spectroscopic lines associated to metabolic activities in the brain.