Submitted by Bruna Rodrigues (bruna92rodrigues@yahoo.com.br) on 2016-10-03T11:30:55Z No. of bitstreams: 1 TeseRFR.pdf: 5229141 bytes, checksum: 6f0e842f89ed4a41892f27532248ba4a (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-10T17:37:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseRFR.pdf: 5229141 bytes, checksum: 6f0e842f89ed4a41892f27532248ba4a (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-10T17:37:50Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseRFR.pdf: 5229141 bytes, checksum: 6f0e842f89ed4a41892f27532248ba4a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-10T17:37:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TeseRFR.pdf: 5229141 bytes, checksum: 6f0e842f89ed4a41892f27532248ba4a (MD5) Previous issue date: 2016-04-01 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Modeling of a cure fraction, also known as long-term survivors, is a part of survival analysis. It studies cases where supposedly there are observations not susceptible to the event of interest. Such cases require special theoretical treatment, in a way that the modeling assumes the existence of such observations. We need to use some strategy to make the survival function converge to a value p 2 (0; 1), representing the cure rate. A way to model cure rates is to use defective distributions. These distributions are characterized by having probability density functions which integrate to values less than one when the domain of some of their parameters is di erent from that usually de ned. There is not so much literature about these distributions. There are at least two distributions in the literature that can be used for defective modeling: the Gompertz and inverse Gaussian distribution. The defective models have the advantage of not need the assumption of the presence of immune individuals in the data set. In order to use the defective distributions theory in a competitive way, we need a larger variety of these distributions. Therefore, the main objective of this work is to increase the number of defective distributions that can be used in the cure rate modeling. We investigate how to extend baseline models using some family of distributions. In addition, we derive a property of the Marshall-Olkin family of distributions that allows one to generate new defective models. / A modelagem da fração de cura e uma parte importante da an álise de sobrevivência. Essa área estuda os casos em que, supostamente, existem observa ções não suscetíveis ao evento de interesse. Tais casos requerem um tratamento teórico especial, de forma que a modelagem pressuponha a existência de tais observações. E necessário usar alguma estratégia para tornar a função de sobrevivência convergente para um valor p 2 (0; 1), que represente a taxa de cura. Uma forma de modelar tais frações e por meio de distribui ções defeituosas. Essas distribuições são caracterizadas por possuirem funções de densidade de probabilidade que integram em valores inferiores a um quando o domínio de alguns dos seus parâmetros e diferente daquele em que e usualmente definido. Existem, pelo menos, duas distribuições defeituosas na literatura: a Gompertz e a inversa Gaussiana. Os modelos defeituosos têm a vantagem de não precisar pressupor a presença de indivíduos imunes no conjunto de dados. Para utilizar a teoria de d istribuições defeituosas de forma competitiva e necessário uma maior variedade dessas distribuições. Portanto, o principal objetivo deste trabalho e aumentar o n úmero de distribuições defeituosas que podem ser utilizadas na modelagem de frações de curas. Nós investigamos como estender os modelos defeituosos básicos utilizando certas famílias de distribuições. Além disso, derivamos uma propriedade da famí lia Marshall-Olkin de distribuições que permite gerar uma nova classe de modelos defeituosos.

Submitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2017-04-24T22:03:45Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Hector Andrés Rosero García - 2017.pdf: 4670148 bytes, checksum: 8bc0d1f8d189cce09af8bc129ec5edcd (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-04-25T15:46:02Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Hector Andrés Rosero García - 2017.pdf: 4670148 bytes, checksum: 8bc0d1f8d189cce09af8bc129ec5edcd (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-25T15:46:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Hector Andrés Rosero García - 2017.pdf: 4670148 bytes, checksum: 8bc0d1f8d189cce09af8bc129ec5edcd (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-03-31 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / In this work we develop the basics of the concept of Isocurved Surface, introduced in [2] by Barroso and Roitman, that is, a surface immersed in a 3-dimensional manifold M and which have the same Gaussian curvature induced by two different metrics. Later on, we show a geometric method to generate non-trivial examples of elliptic and hyperbolic isocurved surfaces for the particular case of M = R3+ and the Euclidean and hyperbolic metrics induced on it. We also exhibit some examples coming from the geometric method above. / Neste trabalho, desenvolvemos as bases do conceito de Superfície Isocurvada, introduzido em [2] por Barroso e Roitman, isto é, uma superfície imersa numa variedade 3-dimensional M a qual tem a mesma curvatura Gaussiana induzida por duas métricas diferentes em M. Segundo isso, mostramos um método geométrico para a geração de exemplos não triviais de superfícies isocurvadas elípticas e hiperbólicas no caso particular de M = R^3_+ com as métricas conformes Euclidiana e hiperbólica. Também exibimos alguns exemplos subjacentes ao método acima.

Orientador: Filidor Edilfonso Vilca Labra / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-27T16:25:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RamosQuispe_LuzMarina_M.pdf: 6411257 bytes, checksum: 6e1e798cf8f6d7586fe5d9a057492a77 (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: Vários trabalhos têm sido feitos sobre a distribuição Birnbaum-Saunders (BS) univariada e suas extensões. A distribuição bivariada Birnbaum-Saunders (BS) foi apresentada apenas recentemente por Kundu et al. (2010) e algumas extensões já foram discutidas por Vilca et al. (2014) e Kundu et al. (2013). Eles propuseram uma distribuição BS bivariada com estrutura de dependência e estabeleceram várias propriedades atraentes. Este trabalho fornece extensões, univariada e bivariada, da distribuição BS. Estas extensões são baseadas na distribuição Gaussiana Inversa (IG) que é usada como uma distribuição de mistura no contexto de misturas de escala normal. As distribuições resultantes são distribuições absolutamente contínuas e muitas propriedades da distribuição BS são preservadas. Sob caso bivariado, as marginais e condicionais são do tipo Birnbaum-Saunders univariada. Para a obtenção da estimativa de máxima verossimilhança (EMV) é desenvolvido um algoritmo EM. Ilustramos os resultados obtidos com dados reais e simulados / Abstract: Several works have been done on the univariate Birnbaum-Saunders (BS) distribution and its extensions. The bivariate Birnbaum-Saunders (BS) distribution was presented only recently by Kundu et al. (2010) and some extensions have already been discussed by Vilca et al. (2014) and Kundu et al. (2013). They proposed a bivariate BS distribution with dependence structure and established several attractive properties. This work provides extensions, univariate and bivariate, of the BS distribution. These extensions are based on the Inverse Gaussian (IG) distribution that is used as a mixing distribution in the context of scale mixtures of normal. The resulting distributions are absolutely continuous distributions and many properties of the BS distribution are preserved. Under bivariate case, the marginals and conditionals are of type univariate Birnbaum-Saunders. For obtaining the maximum likelihood estimates (MLE) of the model parameters is developed an algorithm EM. We illustrate the obtained results with real and simulated dataset / Mestrado / Estatistica / Mestra em Estatística

Orientador: Maria Márcia Pereira Sartori / Resumo: O estudo da longevidade é uma ferramenta importante na análise da qualidade fisiológica em sementes. A modelagem da curva de sobrevivência em sementes permite a predição do seu período de vida, que baliza os mais variados estudos em conservação e tecnologia de sementes. O modelo de Probit foi inicialmente proposto como o modelo ideal para predição da longevidade das sementes, contudo, estudos têm reportado certa dificuldade de predição do modelo em diferentes condições de estresse e armazenagem a que as sementes são submetidas. A equação da viabilidade em sementes a partir do modelo de Probit permite calcular o valor do P50, que é o período em que um lote de sementes leva para perder 50% da sua viabilidade. O modelo de Logit é similar ao de Probit, com a vantagem de ser mais simples, e de se adequar melhor ao comportamento dos dados com caudas pesadas. Assim, o objetivo deste estudo foi avaliar os modelos de Probit e Logit quanto a sua robustez na predição da longevidade das sementes. Para tanto, sementes de soja foram selecionadas quanto ao seu vigor, em delineamento inteiramente casualizado, e armazenadas à 35°C e 75% de umidade relativa, até que fosse constatada sua morte, por meio de testes de germinação realizados periodicamente. A construção das curvas de sobrevivência, após o experimento encerrado, permitiu a análise dos modelos de Probit e Logit, por meio dos parâmetros R2, Rajustado, e do coeficiente de correlação de Pearson. O estudo da normalidade dos resíduos tamb... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The study of longevity is an important tool in the analysis of physiological quality in seeds. The modeling of the survival curve in seeds allows the prediction of their half time life, which could be used to reference for the most varied studies on conservation and seed technology. The Probit model was initially proposed as the ideal model for seed longevity prediction, however, studies have reported about some errors found after applying the model under different stress and storage conditions in which seeds are submitted. The seed viability equation from the Probit model allows to calculate the value of P50, which is the period in which a seed lot loss 50% of its viability. The Logit model is similar to the Probit model, with the advantage of being simpler and better suited to heavy tails data, as occurs in seed longevity data. The aim of this study was to evaluate the Probit and Logit models for their robustness in predicting seed longevity. For this purpose, soybean seeds were selected according to their vigor, in a completely randomized design, and stored in 35 °C and 75% relative humidity until their death was verified by periodic germination tests. The construction of survival curves, after the experiment ended, allowed the analysis of Probit and Logit models, through the parameters R2 , Radjusted, and the Pearson correlation coefficient. The study of the normality of the residues was also performed to evaluate the models. The results showed the superiority of the Logi... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Una caracterización precisa y el modelamiento de la heterogeneidad geomecánica del macizo rocoso conducen a una planificación y diseño de mina eficientes. El uso de técnicas convencionales como el Kriging para el modelamiento del macizo rocoso es limitado, pues no considera la variabilidad espacial y la heterogeneidad del macizo rocoso, dando como resultado estimaciones que no representan el comportamiento real del macizo rocoso. En este contexto, se propone como alternativa de solución usar la Simulación Gaussiana para estimar la heterogeneidad espacial del macizo rocoso basado en el análisis de los valores de UCS, RQD, Condición de aguas y condición de juntas para el modelado del RMR, esta técnica consiste en simular diferentes valores a partir de datos conocidos, además permite analizar la incertidumbre de las simulaciones obtenidas. La metodología que se propone en esta investigación considera el análisis variográfico de las variables regionalizadas geomecánicas en diferentes direcciones, con el fin de determinar su comportamiento anisotrópico; asimismo, se desarrolla el análisis de la incertidumbre mediante la técnica de la validación cruzada que consiste en dividir los datos originales en dos subconjuntos al azar. El 85% de la base de datos se usó para estimar los valores de RMR, mientras que el 15% se utilizó como subconjunto de prueba. El caso de estudio es el tramo crítico con presencia de aguas hidrotermales del túnel de acceso principal de un proyecto minero al sur de Perú, se utilizaron los datos de registro geomecánico tomados en campo, con ellos se produjeron un total de 5 simulaciones por cada variable, produciéndose aproximadamente 3 millones de valores por cada variable. El error medio absoluto del modelo generado con Simulación Gaussiana es de solo 6.58%, que es considerado admisible comparado con el 38.01% obtenido con Kriging. / Accurate characterization and modeling of the rock mass geomechanical heterogeneity leads to efficient mine planning and design. The use of conventional techniques such as Kriging for modeling the rock mass is limited, since it does not consider the spatial variability and heterogeneity of the rock mass, resulting in estimates that do not represent the real behavior of the rock mass. In this context, it is proposed as an alternative solution to use the Gaussian Simulation to estimate the spatial heterogeneity of the rock mass based on the analysis of the values of UCS, RQD, Water condition and joint condition for the RMR modeling, this technique consists in simulating different values from known data, in addition to allowing to analyze the uncertainty of the obtained simulations. The methodology proposed in this research considers the variographic analysis of the regionalized geomechanical variables in directions, in order to determine their anisotropic behavior; Likewise, the uncertainty analysis is developed using the cross-validation technique that consists of dividing the original data into two subsets at random. 85% of the database was used to estimate the RMR values, while 15% was used as a test subset. The case study is the critical section with the presence of hydrothermal waters of the main access tunnel of a mining project in southern Peru, the geomechanical record data taken in the field was used, with them a total of 5 simulations were produced for each variable, producing approximately 3 million values for each variable. The mean absolute error of the model generated with Gaussian Simulation is only 6.58%, which is considered admissible compared to the 38.01% obtained with Kriging. / Tesis

[pt] Nas últimas décadas, interações entre luz e matéria provaram ser uma ferramenta versátil para medir e controlar sistemas mecânicos, encontrando aplicações desde detecção de forças até resfriamento ao estado fundamental de nanoesferas. Nesta dissertação, nós apresentamos algumas das ferramentas teóricas necessárias para descrever interferômetros, pinças ópticas e cavidades ópticas, constituintes fundamentais da caixa de ferramentas optomecânica. No regime clássico, estudamos o campo eletromagnético circulante em interferômetros lineares e mostramos como encontrar o campo resultante transmitido, apresentando exemplos de cavidades ópticas com um número arbitrário de elementos dispersivos. Nós também estudamos as forças de pressão de radiação que feixes ópticos podem imprimir em partículas dielétricas e mostramos como o aprisionamento óptico 3D é possível em focos claros e escuros. A potencial aplicação para captura de organismos vivos é estudada. No regime quântico, nós estudamos como o campo ressonante de cavidades ópticas pode interagir de forma dispersiva com diferentes sistemas mecânicos, dando origem a uma dinâmica quântica fechada emaranhante. Ao considerar uma nuvem ultra resfriada de átomos interagindo com dois modos ópticos, mostramos o surgimento de emaranhamento óptico que evidencia a natureza não-clássica do conjunto atômico macroscópico. A viabilidade experimental deste experimento com tecnologia atual é estudada. Além disso, nós investigamos o cenário em que uma pinça óptica posiciona uma partícula levitada dentro de uma cavidade óptica de forma que os fótons da pinça espalhados pela partícula possam sobreviver dentro da cavidade. Já foi demonstrado que esta interação, chamada de espalhamento coerente, pode resfriar nanopartículas até números de fônons menores do que um, atingindo profundamente o regime quântico. Nós mostramos que esta interação também pode gerar emaranhamento mecânico entre muitas partículas levitadas, mesmo em um ambiente a temperatura de 300K. Um resumo sobre sistemas de variáveis contínuas e a caixa de ferramentas numérica customizada usada ao longo deste trabalho são apresentados. / [en] Over the last decades, light-matter interactions have proven to be a versatile tool to measure and control mechanical systems, finding application from force sensing to ground state cooling of nanospheres. In this dissertation, we present some of the theoretical tools that describe interferometers, optical tweezers and optical cavities, fundamental constituents of the optomechanical toolbox. In the classical regime, we study the circulating electromagnetic field within linear interferometers and show how one can find the resulting transmitted field, presenting examples of optical cavities with an arbitrary number of dispersive elements. Moreover, we also study the radiation-pressure forces that optical beams can imprint on dielectric particles and show how 3D optical trapping is possible in both bright and dark focuses. Potential application to trapping of living organisms is studied. In the quantum regime, we study how the resonant field of optical cavities can dispersivelly interact with different mechanical systems, giving rise to an entangling closed quantum dynamics. When considering an ultracold cloud of atoms interacting with two optical modes, we show the emergence of optical entanglement which evidences the nonclassical nature of the macroscopic atomic ensemble. The experimental feasibility of this experiment with current technology is studied. Furthermore, we investigate the scenario where a finely tuned optical tweezer places a trapped particle inside an optical cavity such that the tweezer s scattered photons can survive inside the cavity. This so-called coherent scattering interaction has been shown to cool nanoparticles to phonon numbers lower than one deep into the quantum regime. We show that it also can generate mechanical entanglement between many levitated particles even in a room temperature environment. An overview on continuous variable systems and the custom numerical toolbox used throughout this work are presented.

Diferentes métodos geoestatísticos são apresentados como a melhor solução para diferentes contextos de acordo com a natureza dos dados a serem analisados. Alguns dos métodos de estimativa mais populares incluem a krigagem ordinária e a krigagem ordinária lognormal, esta ultima requerendo a transformação dos dados originais para uma distribuição gaussiana. No entanto, esses métodos apresentam limitações, sendo uma das mais discutidas o efeito de suavização apresentado pelas estimativas obtidas. Alguns algoritmos recentes foram propostos como meios de se corrigir este efeito, e são avaliados neste trabalho para a sua eficiência, assim como alguns algoritmos para a transformada reversa dos valores convertidos na krigagem ordinária lognormal. Outra abordagem para o problema é por meio do grupo de métodos denominado de simulação estocástica, alguns dos mais populares sendo a simulação gaussiana seqüencial e a simulação por bandas rotativas, que apesar de não apresentar o efeito de suavização da krigagem, não possuem a precisão local característica dos métodos de estimativa. Este trabalho busca avaliar a eficiência dos diferentes métodos de estimativa (krigagem ordinária, krigagem ordinária lognormal, assim como suas estimativas corrigidas) e simulação (simulação seqüencial gaussiana e simulação por bandas rotativas) para diferentes cenários de dados. Vinte e sete conjuntos de dados exaustivos (em grid 50x50) foram amostrados em 90 pontos por meio da amostragem aleatória simples. Estes conjuntos de dados partiam de uma distribuição gaussiana (Log1) e tinham seus coeficientes de variação progressivamente aumentados até se chegar a uma distribuição altamente assimétrica (Log27). Semivariogramas amostrais foram computados e modelados para os processos geoestatísticos de estimativa e simulação. As estimativas ou realizações resultantes foram então comparadas com os dados exaustivos originais de maneira a se avaliar quão bem esses dados originais eram reproduzidos. Isto foi feito pela comparação de parâmetros estatísticos dos dados originais com os dos dados reconstruídos, assim como por meio de análise gráfica. Resultados demonstraram que o método que apresentou melhores resultados foi a krigagem ordinária lognormal, estes ainda melhores quando aplicada a transformação reversa de Yamamoto, com grande melhora principalmente nos resultados para os dados altamente assimétricos. A krigagem ordinária apresentou sérias limitações na reprodução da cauda inferior dos conjuntos de dados mais assimétricos, apresentando para estes resultados piores que as estimativas não corrigidas. Ambos os métodos de simulação utilizados apresentaram uma baixa correlação como os dados exaustivos, seus resultados também cada vez menos representativos de acordo com o aumento do coeficiente de variação, apesar de apresentar a vantagem de fornecer diferentes cenários para tomada de decisões. / Different geostatistical methods present themselves as the optimal solution to different realities according to the characteristics displayed by the data in analysis. Some of the most popular estimation methods include ordinary kriging and lognormal ordinary kriging, this last one involving the transformation of data from their original space to a Gaussian distribution. However, these methods present some limitations, one of the most prominent ones being the smoothing effect observed in the resulting estimates. Some recent algorithms have been proposed as a way to correct this effect, and are tested in this work for their effectiveness, as well as some methods for the backtransformation of the lognormal converted values. Another approach to the problem is by means of the group of methods known as stochastic simulation, some of the most popular ones being the sequential Gaussian simulation and turning bands simulation, which although do not present the smoothing effect, lack the local accuracy characteristic of the estimation methods. This work seeks to assess the effectiveness of the different estimation (ordinary kriging, lognormal ordinary kriging, and their corrected estimates) and simulation (sequential Gaussian simulation and turning bands simulation) methods for different scenarios. Twenty seven exhaustive data sets (in a 50x50 grid) have been sampled at 90 points based on simple random sampling. These data sets started from a Gaussian distribution (Log1) and had their variation coefficients increased progressively, up to a highly asymmetrical distribution (Log27). Experimental semivariograms have been computed and modeled for geostatistical estimation and simulation processes. The resulting estimates or realizations were then compared to the original exhaustive data in order to assess how well these reproduced the original data. This was done by comparing statistical parameters of the original data and the ones of the reconstructed data, as well as graphically. Results showed that the method that presented the best correlation with the exhaustive data was lognormal ordinary kriging, even better when the backtransformation technique by Yamamoto is applied, which much improved the results for the more asymmetrical data sets. Ordinary kriging and its correction had some severe limitations in reproducing the lower tail of the more asymmetrical data sets, with worst results than those for the uncorrected estimates. Both simulation methods used presented a very small degree of correlation to the exhaustive data, their results also progressively less representative as the variation coefficient grew, even though it has the advantage of presenting several scenarios for decision making.

Diferentes métodos geoestatísticos são apresentados como a melhor solução para diferentes contextos de acordo com a natureza dos dados a serem analisados. Alguns dos métodos de estimativa mais populares incluem a krigagem ordinária e a krigagem ordinária lognormal, esta ultima requerendo a transformação dos dados originais para uma distribuição gaussiana. No entanto, esses métodos apresentam limitações, sendo uma das mais discutidas o efeito de suavização apresentado pelas estimativas obtidas. Alguns algoritmos recentes foram propostos como meios de se corrigir este efeito, e são avaliados neste trabalho para a sua eficiência, assim como alguns algoritmos para a transformada reversa dos valores convertidos na krigagem ordinária lognormal. Outra abordagem para o problema é por meio do grupo de métodos denominado de simulação estocástica, alguns dos mais populares sendo a simulação gaussiana seqüencial e a simulação por bandas rotativas, que apesar de não apresentar o efeito de suavização da krigagem, não possuem a precisão local característica dos métodos de estimativa. Este trabalho busca avaliar a eficiência dos diferentes métodos de estimativa (krigagem ordinária, krigagem ordinária lognormal, assim como suas estimativas corrigidas) e simulação (simulação seqüencial gaussiana e simulação por bandas rotativas) para diferentes cenários de dados. Vinte e sete conjuntos de dados exaustivos (em grid 50x50) foram amostrados em 90 pontos por meio da amostragem aleatória simples. Estes conjuntos de dados partiam de uma distribuição gaussiana (Log1) e tinham seus coeficientes de variação progressivamente aumentados até se chegar a uma distribuição altamente assimétrica (Log27). Semivariogramas amostrais foram computados e modelados para os processos geoestatísticos de estimativa e simulação. As estimativas ou realizações resultantes foram então comparadas com os dados exaustivos originais de maneira a se avaliar quão bem esses dados originais eram reproduzidos. Isto foi feito pela comparação de parâmetros estatísticos dos dados originais com os dos dados reconstruídos, assim como por meio de análise gráfica. Resultados demonstraram que o método que apresentou melhores resultados foi a krigagem ordinária lognormal, estes ainda melhores quando aplicada a transformação reversa de Yamamoto, com grande melhora principalmente nos resultados para os dados altamente assimétricos. A krigagem ordinária apresentou sérias limitações na reprodução da cauda inferior dos conjuntos de dados mais assimétricos, apresentando para estes resultados piores que as estimativas não corrigidas. Ambos os métodos de simulação utilizados apresentaram uma baixa correlação como os dados exaustivos, seus resultados também cada vez menos representativos de acordo com o aumento do coeficiente de variação, apesar de apresentar a vantagem de fornecer diferentes cenários para tomada de decisões. / Different geostatistical methods present themselves as the optimal solution to different realities according to the characteristics displayed by the data in analysis. Some of the most popular estimation methods include ordinary kriging and lognormal ordinary kriging, this last one involving the transformation of data from their original space to a Gaussian distribution. However, these methods present some limitations, one of the most prominent ones being the smoothing effect observed in the resulting estimates. Some recent algorithms have been proposed as a way to correct this effect, and are tested in this work for their effectiveness, as well as some methods for the backtransformation of the lognormal converted values. Another approach to the problem is by means of the group of methods known as stochastic simulation, some of the most popular ones being the sequential Gaussian simulation and turning bands simulation, which although do not present the smoothing effect, lack the local accuracy characteristic of the estimation methods. This work seeks to assess the effectiveness of the different estimation (ordinary kriging, lognormal ordinary kriging, and their corrected estimates) and simulation (sequential Gaussian simulation and turning bands simulation) methods for different scenarios. Twenty seven exhaustive data sets (in a 50x50 grid) have been sampled at 90 points based on simple random sampling. These data sets started from a Gaussian distribution (Log1) and had their variation coefficients increased progressively, up to a highly asymmetrical distribution (Log27). Experimental semivariograms have been computed and modeled for geostatistical estimation and simulation processes. The resulting estimates or realizations were then compared to the original exhaustive data in order to assess how well these reproduced the original data. This was done by comparing statistical parameters of the original data and the ones of the reconstructed data, as well as graphically. Results showed that the method that presented the best correlation with the exhaustive data was lognormal ordinary kriging, even better when the backtransformation technique by Yamamoto is applied, which much improved the results for the more asymmetrical data sets. Ordinary kriging and its correction had some severe limitations in reproducing the lower tail of the more asymmetrical data sets, with worst results than those for the uncorrected estimates. Both simulation methods used presented a very small degree of correlation to the exhaustive data, their results also progressively less representative as the variation coefficient grew, even though it has the advantage of presenting several scenarios for decision making.

In x-ray imaging, the x-ray radiation must be the minimum necessary to achieve the required diagnostic objective, to ensure the patients safety. However, low-dose acquisitions yield images with low quality, which affect the radiologists image interpretation. Therefore, there is a compromise between image quality and radiation dose. This work proposes an image restoration framework capable of restoring low-dose acquisitions to achieve the quality of full-dose acquisitions. The contribution of the new method includes the capability of restoring images with quantum and electronic noise, pixel offset and variable detector gain. To validate the image processing chain, a simulation algorithm was proposed. The simulation generates low-dose DBT projections, starting from fulldose images. To investigate the feasibility of reducing the radiation dose in breast cancer screening programs, a simulated pre-clinical trial was conducted using the simulation and the image processing pipeline proposed in this work. Digital breast tomosynthesis (DBT) images from 72 patients were selected, and 5 human observers were invited for the experiment. The results suggested that a reduction of up to 30% in radiation dose could not be perceived by the human reader after the proposed image processing pipeline was applied. Thus, the image processing algorithm has the potential to decrease radiation levels in DBT, also decreasing the cancer induction risks associated with the exam. / Em programas de rastreamento de câncer de mama, a dose de radiação deve ser mantida o mínimo necessário para se alcançar o diagnóstico, para garantir a segurança dos pacientes. Entretanto, imagens adquiridas com dose de radiação reduzida possuem qualidade inferior. Assim, existe um equilíbrio entre a dose de radiação e a qualidade da imagem. Este trabalho propõe um algoritmo de restauração de imagens capaz de recuperar a qualidade das imagens de tomossíntese digital mamária, adquiridas com doses reduzidas de radiação, para alcançar a qualidade de imagens adquiridas com a dose de referência. As contribuições do trabalho incluem a melhoria do modelo de ruído, e a inclusão das características do detector, como o ganho variável do ruído quântico. Para a validação a cadeia de processamento, um método de simulação de redução de dose de radiação foi proposto. Para investigar a possibilidade de redução de dose de radiação utilizada na tomossíntese, um estudo pré-clínico foi conduzido utilizando o método de simulação proposto e a cadeia de processamento. Imagens clínicas de tomossíntese mamária de 72 pacientes foram selecionadas e cinco observadores foram convidados para participar do estudo. Os resultados sugeriram que, após a utilização do processamento proposto, uma redução de 30% de dose de radiação pôde ser alcançada sem que os observadores percebessem diferença nos níveis de ruído e borramento. Assim, o algoritmo de processamento tem o potencial de reduzir os níveis de radiação na tomossíntese mamária, reduzindo também os riscos de indução do câncer de mama.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 3603.pdf: 602959 bytes, checksum: 3078931e73ff3d01b4122cbac2c7f0a0 (MD5) Previous issue date: 2011-03-24 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this work, the aim was to analyze in the classic and bayesian context, the GARMA model with three different continuous distributions: Gaussian, Inverse Gaussian and Gamma. We analyzed the performance and the goodness of fit of the three models, as well as the performance of the coverage percentile. In the classic analyze we consider the maximum likelihood estimator and by simulation study, we verified the consistency, the bias and de mean square error of the models. To the bayesian approach we proposed a non-informative prior distribution for the parameters of the model, resulting in a posterior distribution, which we found the bayesian estimatives for the parameters. This study still was not found in the literature. So, we can observe that the bayesian inference showed a good quality in the analysis of the serie, which can be comprove with the last section of this work. This, consist in the analyze of a real data set corresponding in the rate of tuberculosis cases in metropolitan area of Sao Paulo. The results show that, either the classical and bayesian approach, are good alternatives to describe the behavior of the real time serie. / Neste trabalho, o objetivo foi analisar no contexto clássico e bayesiano, o modelo GARMA com três distribuições contínuas: Gaussiana (Normal), Inversa Gaussiana e Gama, e também o desempenho e a qualidade do ajuste dos modelos de interesse, bem como o desempenho dos percentis de cobertura para eles. Para o estudo clássico foi considerado os estimadores de máxima verossimilhança e por meio de simulação verificou-se a consistência, o viés e o erro quadrático médio dos mesmos. Para a abordagem bayesiana é proposta uma distribuição a priori não informativa para os parâmetros dos modelos resultando em uma distribuição a posteriori, o qual a partir daí pode-se encontrar as estimativas bayesianas para os parâmetros, sendo que este estudo ainda não foi encontrado na literatura. Com isso pode-se observar que a inferência bayesiana mostrou boa eficiência no processo de análise da série, o que pode ser comprovado também com a última etapa do trabalho. Esta, consiste na análise de um conjunto de dados reais correspondente a taxa de casos de tuberculose na região metropolitana de São Paulo. Os resultados mostram que, tanto o estudo clássico quanto o bayesiano, são capazes de descrever bem o comportamento da série.