Página de amostra Os dados são reais. As palavras são de substituição — as suas ficam no lugar delas.
Daljeet Singh
Uma pergunta que não desaparecia, um método que teve de ser construído duas vezes, e a hora em que tudo isso é defendido em público.
“Towards Microwave Based Monitoring of Brain Thermo-Fluid Dynamics”
Três perguntas
Porquê este tema?
Começou com algo que me incomodava e não me largava. A área já tinha uma resposta, e eu não acreditava nela.
O que o surpreendeu?
A frequência com que o resultado interessante era o que eu não procurava, e o tempo que levei a deixar de o tratar como ruído.
O que acontece depois da prova?
Dormir, primeiro. Depois, descobrir se o que aprendi sobrevive fora da universidade.
Nas suas palavras“No início julgava saber a resposta. No terceiro ano percebi que não tinha percebido a pergunta.”
Sobre a tese
The human brain is a central organ whose complex biological processes closely reflect the health and well-being of an individual. The temporal and spatial variations of thermal and hemodynamic states of the brain are of utmost clinical importance for both intensive care patients as well as healthy subjects. Microwave-based techniques are promising for such applications because they provide non-ionizing, non-invasive sensing with low system cost, compact and portable hardware, and tunable tissue penetration capabilities. The primary objective of this thesis is to develop a Machine Learning (ML) powered microwave system for non-invasive thermal and hemodynamic monitoring of the brain. The quantitative and automatic method proposed in this work is based on two-level features extracted from the magnitude and phase response of microwave sensors. The proposed method ensures an automatic, near-real-time operation using a unique Ordered Selection Scheme (OSS).
Trabalhos selecionados
Retirado da agenda da University of Oulu.