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dc.contributor.advisor1Santos, Rodrigo Weber dos-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6653435398940498pt_BR
dc.contributor.referee1Lobosco, Marcelo-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9374460427113373pt_BR
dc.contributor.referee2Borges, Carlos Cristiano Haenclever-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2487554612123446pt_BR
dc.creatorGomes, Johnny Moreira-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8125938329997708pt_BR
dc.date.accessioned2023-09-22T13:02:48Z-
dc.date.available2023-09-19-
dc.date.available2023-09-22T13:02:48Z-
dc.date.issued2013-08-08-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/15932-
dc.description.abstractThe computational modeling of cardiac physiology is an important tool for development of new techniques of treatment and diagnosis of cardiac disease. The research on realistic cellular models has encouraged the usage of Markov Chains for modeling cell substructures, i.g. the ionic channels that permeate the cell membrane. In this work, we combinate different numerical techniques for these models’ evaluation, so the computational cost associated with the Markov models is softened by unconditionally stable methods, such as the Uniformization method. Besides, we search for solvers that keep a low memory consumption to enable the simulation of complex cardiac tissue.pt_BR
dc.description.resumoA modelagem computacional da fisiologia cardíaca é uma ferramenta importante que auxilia o desenvolvimento de técnicas de tratamento e o diagnóstico de doenças cardíacas. A busca por modelos celulares mais realistas tem incentivado o uso de Cadeias de Markov para a modelagem de estruturas subcelulares, por exemplo, para os canais iônicos que permeiam a membrana celular. Porém, a presença de Cadeias de Markov nos modelos baseados em equações diferenciais ordinárias aumenta os custos computacionais de resolução numérica. Neste trabalho, avaliamos combinações de metodologias numéricas para a solução de tais modelos, de modo que o custo computacional adicionado por modelos de Markov seja atenuado por técnicas incondicionalmente estáveis, como o método de Uniformização, porém mantendo a utilização de tradicionais métodos condicionalmente estáveis, visando o baixo consumo em termos de memória RAM e a viabilização de simulação de complexos tecidos cardíacos.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Engenhariapt_BR
dc.publisher.initialsUFJFpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectEletrofisiologia cardíacapt_BR
dc.subjectModelagem computacionalpt_BR
dc.subjectEquações diferenciais ordináriaspt_BR
dc.subjectMétodos numéricospt_BR
dc.subjectCadeias de Margavápt_BR
dc.subjectCardiac electrophysiologypt_BR
dc.subjectComputational modelingpt_BR
dc.subjectOrdinary differential equationspt_BR
dc.subjectNumerical methodspt_BR
dc.subjectMarkov chainspt_BR
dc.subject.cnpqModelagem Computacionalpt_BR
dc.titleMétodos númericos aplicados a modelos complexos da fisiologia de células cardíacaspt_BR
dc.title.alternativeNumerical methods applied to complex models of cardiac cell physiologypt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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