Os tumores carcinóides típicos broncopulmonares são proliferações de células neuroendócrinas. Foram consideradas como adenomas e acreditava-se que não tinham potencial para disseminação hematogênica e linfática. Porém, a ocorrência de metástase linfática e hematogênica acontece em um quinto dos indivíduos acometidos por essa patologia. A variação no comportamento clínico dos carcinóides broncopulmonares torna imperativa a realização de pesquisas que visem à melhor compreensão dessa doença. É fundamental determinar a agressividade e o risco individual da ocorrência de metástase linfática e hematogênica para que se possa oferecer um tratamento individualizado para cada binômio doente-doença. A classificação atual divide os tumores carcinóides, conforme o grau histológico de malignidade em típico e atípico, agrupando as neoplasias de acordo com o índice mitótico, relação volumétrica núcleo/citoplasma, presença ou ausência de necrose, pleomorfismo nuclear e invasão vascular. Esta análise, porém, é realizada em espécimes histológicos corados pela hematoxilina-eosina, técnica tradicional consagrada, mas que não permite avaliar processos biomoleculares relacionados ao potencial maligno das células que já podem estar presentes e não serem detectados pelo método. Em tumores carcinóides vários estudos já foram realizados na tentativa de identificar o potencial proliferativo de células que ainda não apresentam figuras de mitose, como PCNA, p53, Ki-67, o processo apoptótico (Bcl-2, Bax e Bak), fibras do sistema colágeno e elástico e angiogênese. Entretanto, a linfangiogênese nunca foi estudada. Na última década várias moléculas funcionais e constitucionais que são expressas especificamente nas células do endotélio ou nos podócitos dos vasos linfáticos foram identificadas, como o VEGF-C, VEGFR-3 e o LYVE-1, possibilitando a melhor compreensão da linfangiogênese. Estudamos a imunomarcação dessas estruturas no carcinóide típico. Pela primeira vez no Brasil, a quantificação de vasos linfáticos foi realizada usando o LYVE1 como marcador. Apesar do uso de vários bloqueios de sítios inespecíficos não foi possível quantificar a expressão do VEGF-C e VEGFR-3 em carcinóides típicos, pois não encontramos controle interno negativo. Houve diferença significante entre as médias da idade em relação ao gênero. Não houve diferença significante entre as médias do diâmetro e número de linfonodos acometidos em relação ao gênero. Em relação ao grupo com e sem metástase encontramos difenca significante em relação ao diâmetro e ao comprometimento da margem. Não houve diferença da mediana do número de vasos linfáticos corados por mil células entre os grupos sem e com metástase linfática. Por regressão logística identificamos o diâmetro do tumor primário como uma variável independente preditiva do risco de metástase hematogênica e o diâmetro do tumor primário e a localização central ou periférica como variáveis independentes preditivas do risco de qualquer metástase (linfática ou hematogênica). O número de vasos linfáticos corados por mil células não foi identificado pelo modelo de regressão logistica como uma variável independente preditiva do risco individual de metástase linfática. Conclui-se que há correlação do diâmetro do tumor com o potencial de metástase hematogênica e há correlação entre diâmetro e localização do tumor primário e a ocorrência de metástase linfática ou hematogênica. A quantificação da imunoexpressão do LYVE-1 não demonstrou correlação. Outras técnicas devem ser estudadas e empregadas para identificar a importância da linfangiogênese no carcinóide típico. / Typical pulmonary carcinoids are neuroendocrine cells proliferations and they were former considered lung adenomas with no hematogenic or lymphatic metastatic potential. However, it is known that up to 20% of patients develop metastatic disease. It is mandatory that new studies be developed due to the variation in clinical presentation of these patients. It is also required that the individual risk of lymphatic and hematogenic metastasis be determined in order to individualize the patients treatment. Pulmonary carcinoids are classified according to hystologic grade. The current classification includes hystologic grade, presence or absence of necrosis, nuclear pleomorphism, and vascular invasion. This classification is based on Hematoxylin and Eosin stain and this technique can not assess biomolecular processes related to malignant potential. Trying to identify the malignant potential of the carcinoid tumors some studies have already been designed to identify some proteins as PCNA, p53, Ki-67, apoptosis proteins (Bcl-2, Bax and Bak), collagen and elastic fibers as well as angiogenic process. However, the lymphangiogenic mechanism has never been evaluated in typical pulmonary carcinoid tumors. Recently some molecules (VEGF-C, VEGFR-3 and LYVE-1) that are specifically expressed in the endothelium of the lymphatic vessels have been identified. These findings have improved the lymphangiogenic mechanism comprehension. This study used the immunohistochemical technique to identify VEGF-C, VEGFR-3 and LYVE-1 in 182 patients submitted to surgical procedures to treat Typical pulmonary carcinoid tumors. Lymphatic metastasis were diagnosed in 23 of 182 patients and 17 of 182 patients were identified with hematogenic metastasis. Futhermore, this study was the first reported one which has tried to quantify the lymphatic vessels using the LYVE-1 as an immunohistochemical marker. This study could not assess VEGF-C and VEGFR-e expression in Typical pulmonary carcinoids since an internal negative control could not be determined. There was a statistical difference between the median age and gender. There was no statistical difference between the median diameter and the number of positive lymph nodes related to the gender. This study demonstrated a statistical difference between the diameter and positive margins related to the group of patients that have developed metastatic disease and the group of patients with no metatastatic disease. There was no difference between the group of patients that have developed metastatic disease and the group of patients with no metatastatic disease according to the median number of lymphatic vessels stained. Based on logistic regression this study demonstrated that there is a predictive risk of developing hematogenic metastasis related to the diameter of the tumor. The predictive risk of the lymphatic metastasis was not improved by the number of the immunohistochemical stained lymphatic vessels, according to the logistic regression model. The immunohistochemical expression of LYVE-1 has not demonstrated statistical correlation between the parameters studied. Other than immnuhistochemical techniques are required to improve the comprehension of the lymphangiogenic mechanism involved in the Typical pulmonary carcinoid tumor

A classificação é uma tarefa do aprendizado de máquina e mineração de dados, na qual um classificador é treinado sobre um conjunto de dados rotulados de forma que as classes de novos itens de dados possam ser preditas. Tradicionalmente, técnicas de classificação trabalham por definir fronteiras de decisão no espaço de dados considerando os atributos físicos do conjunto de treinamento e uma nova instância é classificada verificando sua posição relativa a tais fronteiras. Essa maneira de realizar a classificação, essencialmente baseada nos atributos físicos dos dados, impossibilita que as técnicas tradicionais sejam capazes de capturar relações semânticas existentes entre os dados, como, por exemplo, a formação de padrão. Por outro lado, o uso de redes complexas tem se apresentado como um caminho promissor para capturar relações espaciais, topológicas e funcionais dos dados, uma vez que a abstração da rede unifica a estrutura, a dinâmica e as funções do sistema representado. Dessa forma, o principal objetivo desta tese é o desenvolvimento de métodos e heurísticas baseadas em teorias de redes complexas para a classificação de dados. As principais contribuições envolvem os conceitos de conformidade de padrão, caracterização de importância e otimização estrutural de redes. Para a conformidade de padrão, onde medidas de redes complexas são usadas para estimar a concordância de um item de teste com a formação de padrão dos dados, é apresentada uma técnica híbrida simples pela qual associações físicas e topológicas são produzidas a partir da mesma rede. Para a caracterização de importância, é apresentada uma técnica que considera a importância individual dos itens de dado para determinar o rótulo de um item de teste. O conceito de importância aqui é definido em termos do PageRank, algoritmo usado na engine de busca do Google para definir a importância de páginas da web. Para a otimização estrutural de redes, é apresentado um framework bioinspirado capaz de construir a rede enquanto otimiza uma função de qualidade orientada à tarefa, como, por exemplo, classificação, redução de dimensionalidade, etc. A última investigação apresentada no documento explora a representação baseada em grafo e sua habilidade para detectar classes de distribuições arbitrárias na tarefa de difusão de papéis semânticos. Vários experimentos em bases de dados artificiais e reais, além de comparações com técnicas bastante usadas na literatura, são fornecidos em todas as investigações. Em suma, os resultados obtidos demonstram que as vantagens e novos conceitos propiciados pelo uso de redes se configuram em contribuições relevantes para as áreas de classificação, sistemas de aprendizado e redes complexas. / Data classification is a machine learning and data mining task in which a classifier is trained over a set of labeled data instances in such a way that the labels of new instances can be predicted. Traditionally, classification techniques define decision boundaries in the data space according to the physical features of a training set and a new data item is classified by verifying its relative position to the boundaries. Such kind of classification, which is only based on the physical attributes of the data, makes traditional techniques unable to detect semantic relationship existing among the data such as the pattern formation, for instance. On the other hand, recent works have shown the use of complex networks is a promissing way to capture spatial, topological and functional relationships of the data, as the network representation unifies structure, dynamic and functions of the networked system. In this thesis, the main objective is the development of methods and heuristics based on complex networks for data classification. The main contributions comprise the concepts of pattern conformation, data importance and network structural optimization. For pattern conformation, in which complex networks are employed to estimate the membership of a test item according to the data formation pattern, we present, in this thesis, a simple hybrid technique where physical and topological associations are produced from the same network. For data importance, we present a technique which considers the individual importance of the data items in order to determine the label of a given test item. The concept of importance here is derived from PageRank formulation, the ranking measure behind the Googles search engine used to calculate the importance of webpages. For network structural optimization, we present a bioinspired framework, which is able to build up the network while optimizing a task-oriented quality function such as classification, dimension reduction, etc. The last investigation presented in this thesis exploits the graph representation and its hability to detect classes of arbitrary distributions for the task of semantic role diffusion. In all investigations, a wide range of experiments in artificial and real-world data sets, and many comparisons with well-known and widely used techniques are also presented. In summary, the experimental results reveal that the advantages and new concepts provided by the use of networks represent relevant contributions to the areas of classification, learning systems and complex networks.

A classificação é uma tarefa do aprendizado de máquina e mineração de dados, na qual um classificador é treinado sobre um conjunto de dados rotulados de forma que as classes de novos itens de dados possam ser preditas. Tradicionalmente, técnicas de classificação trabalham por definir fronteiras de decisão no espaço de dados considerando os atributos físicos do conjunto de treinamento e uma nova instância é classificada verificando sua posição relativa a tais fronteiras. Essa maneira de realizar a classificação, essencialmente baseada nos atributos físicos dos dados, impossibilita que as técnicas tradicionais sejam capazes de capturar relações semânticas existentes entre os dados, como, por exemplo, a formação de padrão. Por outro lado, o uso de redes complexas tem se apresentado como um caminho promissor para capturar relações espaciais, topológicas e funcionais dos dados, uma vez que a abstração da rede unifica a estrutura, a dinâmica e as funções do sistema representado. Dessa forma, o principal objetivo desta tese é o desenvolvimento de métodos e heurísticas baseadas em teorias de redes complexas para a classificação de dados. As principais contribuições envolvem os conceitos de conformidade de padrão, caracterização de importância e otimização estrutural de redes. Para a conformidade de padrão, onde medidas de redes complexas são usadas para estimar a concordância de um item de teste com a formação de padrão dos dados, é apresentada uma técnica híbrida simples pela qual associações físicas e topológicas são produzidas a partir da mesma rede. Para a caracterização de importância, é apresentada uma técnica que considera a importância individual dos itens de dado para determinar o rótulo de um item de teste. O conceito de importância aqui é definido em termos do PageRank, algoritmo usado na engine de busca do Google para definir a importância de páginas da web. Para a otimização estrutural de redes, é apresentado um framework bioinspirado capaz de construir a rede enquanto otimiza uma função de qualidade orientada à tarefa, como, por exemplo, classificação, redução de dimensionalidade, etc. A última investigação apresentada no documento explora a representação baseada em grafo e sua habilidade para detectar classes de distribuições arbitrárias na tarefa de difusão de papéis semânticos. Vários experimentos em bases de dados artificiais e reais, além de comparações com técnicas bastante usadas na literatura, são fornecidos em todas as investigações. Em suma, os resultados obtidos demonstram que as vantagens e novos conceitos propiciados pelo uso de redes se configuram em contribuições relevantes para as áreas de classificação, sistemas de aprendizado e redes complexas. / Data classification is a machine learning and data mining task in which a classifier is trained over a set of labeled data instances in such a way that the labels of new instances can be predicted. Traditionally, classification techniques define decision boundaries in the data space according to the physical features of a training set and a new data item is classified by verifying its relative position to the boundaries. Such kind of classification, which is only based on the physical attributes of the data, makes traditional techniques unable to detect semantic relationship existing among the data such as the pattern formation, for instance. On the other hand, recent works have shown the use of complex networks is a promissing way to capture spatial, topological and functional relationships of the data, as the network representation unifies structure, dynamic and functions of the networked system. In this thesis, the main objective is the development of methods and heuristics based on complex networks for data classification. The main contributions comprise the concepts of pattern conformation, data importance and network structural optimization. For pattern conformation, in which complex networks are employed to estimate the membership of a test item according to the data formation pattern, we present, in this thesis, a simple hybrid technique where physical and topological associations are produced from the same network. For data importance, we present a technique which considers the individual importance of the data items in order to determine the label of a given test item. The concept of importance here is derived from PageRank formulation, the ranking measure behind the Googles search engine used to calculate the importance of webpages. For network structural optimization, we present a bioinspired framework, which is able to build up the network while optimizing a task-oriented quality function such as classification, dimension reduction, etc. The last investigation presented in this thesis exploits the graph representation and its hability to detect classes of arbitrary distributions for the task of semantic role diffusion. In all investigations, a wide range of experiments in artificial and real-world data sets, and many comparisons with well-known and widely used techniques are also presented. In summary, the experimental results reveal that the advantages and new concepts provided by the use of networks represent relevant contributions to the areas of classification, learning systems and complex networks.

A análise de sentimentos é um campo de estudo com recente popularização devido ao crescimento da Internet e do conteúdo que é gerado por seus usuários, principalmente nas redes sociais, nas quais as pessoas publicam suas opiniões em uma linguagem coloquial e em muitos casos utilizando de artifícios gráficos para tornar ainda mais sucintos seus diálogos. Esse cenário é observado no Twitter, uma ferramenta de comunicação que pode facilmente ser usada como fonte de informação para várias ferramentas automáticas de inferência de sentimentos. Esforços de pesquisas têm sido direcionados para tratar o problema de análise de sentimentos em redes sociais sob o ponto de vista de um problema de classificação, com pouco consenso sobre qual é o classificador com melhor poder preditivo, bem como qual é a configuração fornecida pela engenharia de atributos que melhor representa os textos. Outro problema é que em um cenário supervisionado, para a etapa de treinamento do modelo de classificação, é imprescindível se dispor de exemplos rotulados, uma tarefa árdua e que demanda esforço humano em grande parte das aplicações. Esta tese tem por objetivo investigar o uso de agregadores de classificadores (classifier ensembles), explorando a diversidade e a potencialidade de várias abordagens supervisionadas quando estas atuam em conjunto, além de um estudo detalhado da fase que antecede a escolha do classificador, a qual é conhecida como engenharia de atributos. Além destes aspectos, um estudo mostrando que o aprendizado não supervisionado pode fornecer restrições complementares úteis para melhorar a capacidade de generalização de classificadores de sentimento é realizado, fornecendo evidências de que ganhos já observados em outras áreas do conhecimento também podem ser obtidos no domínio em questão. A partir dos promissores resultados experimentais obtidos no cenário de aprendizado supervisionado, alavancados pelo uso de técnicas não supervisionadas, um algoritmo existente, denominado de C3E (Consensus between Classification and Clustering Ensembles) foi adaptado e estendido para o cenário semissupervisionado. Este algoritmo refina a classificação de sentimentos a partir de informações adicionais providas pelo agrupamento em um procedimento de autotreinamento (self-training). Tal abordagem apresenta resultados promissores e competitivos com abordagens que representam o estado da arte em outros domínios. / Sentiment analysis is a field of study that shows recent popularization due to the growth of Internet and the content that is generated by its users. More recently, social networks have emerged, where people post their opinions in colloquial and compact language. This is what happens in Twitter, a communication tool that can easily be used as a source of information for various automatic tools of sentiment inference. Research efforts have been directed to deal with the problem of sentiment analysis in social networks from the point of view of a classification problem, where there is no consensus about what is the best classifier, and what is the best configuration provided by the feature engineering process. Another problem is that in a supervised setting, for the training stage of the classification model, we need labeled examples, which are hard to get in the most of applications. The objective of this thesis is to investigate the use of classifier ensembles, exploring the diversity and the potential of various supervised approaches when these work together, as well as to provide a study about the phase that precedes the choice of the classifier, which is known as feature engineering. In addition to these aspects, a study showing that unsupervised learning techniques can provide useful and additional constraints to improve the ability of generalization of the classifiers is also carried out. Based on the promising results got in supervised learning settings, an existing algorithm called C3E (Consensus between Classification and Clustering Ensembles) was adapted and extended for the semi-supervised setting. This algorithm refines the sentiment classification from additional information provided by clusters of data, in a self-training procedure. This approach shows promising results when compared with state of the art algorithms.

A inspeção visual automática é uma tarefa importante para a produtividade industrial. Ela pode ser aplicada em controle de qualidade para substituir operadores humanos em trabalhos perigosos ou repetitivos. O estágio de classificação em controle de qualidade da produção industrial é freqüentemente baseado no conhecimento humano. Portanto, torna-se importante alimentar um sistema visual automático com dados nebulosos ou ambíguos. Um sistema \"neuro-fuzy\" é uma forma adequada de implementar isto. O trabalho contribui na área tecnológica de inspeção visual com o desenvolvimento de uma nova abordagem para avaliação da qualidade de placas de madeira utilizadas na fabricação de lápis. Outra contribuição foi a divisão do vetor de características, fazendo com que cada característica específica seja tratada em uma rede neural própria. O método é baseado em duas redes neurais, cada uma tratando com apenas uma característica de entrada. Os resultados das redes neurais são combinados através de lógica nebulosa (\"fuzzy) fornecendo um sistema com maior poder discriminante do que aqueles que utilizam métodos tradicionais. O sistema se caracteriza por ser ágil, repetitivo, com um padrão de classificação definido e por possuir baixo custo. / Automatic visual inspection is an important task for industrial productivity. It could be applied for quality control or for replacing manual work under dangerous or repetitive activity. The classification stage in quality control of the industrial production is often based on the human knowledge. It seems, therefore, to be a great concern to supply an automated visual inspection system with fuzzy or ambiguous data. The Neuro-Fuzzy system is a good way to do this. The objective of this work is to develop a new approach for the classification of wooden plates used in the pencil production. This new method is based on two neural networks, each one working with just an input feature. The results of neural networks are combined through fuzzy logic giving the system a greater discriminating power than those that use traditional methods. The proposed method is characterized by being agile, repetitive, with a defined classification pattern and having low cost.

A análise dos sistemas de classificação do conhecimento na Filosofia e na Biblioteconomia sob um ponto de vista histórico-conceitual crítico com enfoque nos conceitos de classe, categoria e faceta foi desenvolvida a partir dos objetivos específicos de acompanhar e delinear a trajetória das classificações dos saberes (classes) e dos seres (categorias) à luz da Filosofia; averiguar as possíveis influências que as classificações filosóficas historicamente exerceram sobre as classificações bibliográficas tradicionais; e verificar de que modo os conceitos específicos de categoria, de classe e de faceta têm sido definidos no âmbito das classificações biblioteconômicas tradicionais. Trata-se de uma pesquisa do tipo exploratório-descritivo, embasada na literatura pertinente, oriunda de ambas as áreas do conhecimento em questão. A partir do levantamento bibliográfico construiu-se o referencial teórico, conduzindo à objetivação, análise, discussão e o aprofundamento do objeto. É possível afirmar que tanto os princípios das classificações filosóficas em relação aos saberes e em relação aos seres, quanto as próprias classificações que dividem os saberes e os seres, apresentam-se como construtos destinados a conhecer e disciplinar o conhecimento do ser e do saber. A influência das classificações filosóficas sobre as classificações bibliográficas reside no fato de que as classificações bibliográficas são adaptações das classificações do conhecimento ou das ciências. As bibliográficas, frequentemente, utilizam termos originários das filosóficas, ressignificando-os e transformando-os em ferramentas. Em síntese, pode-se afirmar que, a partir da Filosofia, absorvida em explicações teóricas, até a Biblioteconomia, preocupada com soluções instrumentais e aplicativas (pragmáticas), os esquemas de classificação bibliográfica propostos tem se beneficiado da aproximação dessas duas áreas de conhecimento. A revisão conceitual com respeito às noções de classe, categoria e faceta aponta, por parte dos estudiosos da Classificação, para a necessidade de um cuidado maior no desenho, no planejamento e na estruturação de sistemas de classificação, na modificação e especificação de tabelas de classificação e até de linguagens de indexação, com vista à sua adequação e relevância. As contribuições daí resultantes, delineadas numa perspectiva funcional-instrumental, poderão ajudar os profissionais a reconsiderar os seus sistemas de idéias e procedimentos em relação à construção e avaliação de linguagens de indexação e à classificação habitual de documentos. Caberá à Ciência da Informação avançar na fundamentação teórica do seu campo de aplicação, discutindo criticamente a sua base conceitual, atenta às práticas de uso em voga na Biblioteconomia e Documentação com relação a termos e conceitos. O estudo valida as hipóteses inicialmente levantadas, determinando que a consistência terminológica de termos como categoria, classe ou faceta contribui para aperfeiçoar a operacionalização do processamento do conhecimento em Ciência da Informação e que aos esquemas categoriais não cabe um valor neutro, uma vez que sempre favoreceram uma determinada concepção de mundo, em que pese a sua natureza objetivamente pragmática. Por fim, apresentam-se algumas perspectivas decorrentes da investigação, selecionando-se questões relevantes e de interesse para futuras pesquisas. / The analysis of knowledge classification systems in Philosophy and Librarianship by a critical historical-conceptual point of view with an approach in the concepts of class, category and facet was developed from specific objectives to accompany and outline the path of knowledge (classes) and beings (categories) classification in relation to Philosophy; to investigate the possible influences that the philosophical classification historically exerted on traditional bibliographical classifications; and to verify in which way the specific concept of category, class and facet have been defined in the ambit of traditional librarianship classifications. This research is of exploratory-descriptive type, based upon pertinent literature, resulting from both areas of knowledge in discussion. From the studied bibliographical material, a theoretical reference was built, leading to objectivation, analysis, discussion and a profound study of the object. Its possible to affirm that even the principles of philosophical classifications in relation to knowledge and beings, as well as the classifications that divide knowledge and beings, are presented as constructs, purposed to understand and to train the information of beings and knowledge. The influence of philosophical classifications on bibliographical classification is settled by bibliographical classifications, which are adaptations of knowledge or science. The bibliographical ones, frequently utilize terms originated from philosophical that are modified and transformed into tools. In synthesis, it may be stated that, from Philosophy, absorbed in theoretical explanations, even Librarianship, worried with instrumental and application (pragmatic) solutions, the proposed plans of bibliographical classifications have been beneficiated from the approximation of this two areas of knowledge. The conceptual review in relation to notions of class, category and facet needs a better attention in design, planning and in the structuring of classification systems, as pointed out by experts on Classification, in the modification and specification of classification tables and also indexation languages, aiming its adequacy and significance. The resulting contributions, outlined by a functional-instrumental perspective, would help professionals to reconsider their systems of ideas and procedures in relation to construction and evaluation of indexation languages and regular classification of documents. The information science will be responsible to develop theory fundamentation of its application field, discussing critically its conceptual basis, with attention to the practices in use by Librarianship and Documentation in relation to terms and concepts. The study validates the hypothesis initially described, determining that the terminological consistency of terms as category, class or facet contribute to improve the operacionalization of knowledge processing in Information Science and that to category schemes it doesnt fit a neuter value, since that always favored a certain conception of the world, in which predominates its pragmatic nature As result of the investigation, some perspectives are presented, selecting questions of extreme relevancy and interest for future researches.

Com objetivo de analisar criticamente os tipos histológicos propostos na classificação da Sociedade Brasileira de Patologia para o adenocarcinoma gástrico, estudamos os tipos histológicos e o perfil imuno-histoquímico de mucinas em 272 adenocarcinomas gástricos operados no Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo. A casuística pode ser dividida em 237 tumores únicos, 4 tumores múltiplos e 31 tumores com mais de um tipo histológico. Foram avaliados idade, gênero, localização, aspecto, estadiamento tumoral, padrões de expressão de mucinas intestinais pelos marcadores MUC2 e CD10 e gástricas por MUC5AC e MUC6. A coexistência de focos de padrão pouco diferenciado e de padrão gástrico em adenocarcinoma gástrico com mais de um aspecto e em casos com mais de um tumor e a ausência de tal concomitância com o padrão intestinal favorece sua compreensão como padrões independentes. As variáveis histológicas \"favoráveis\" predominaram nos adenocarcinomas gástricos de padrão intestinal, seguido dos de padrão tubular gástrico. Estes representam o cerne para estudos futuros por compreender o tipo túbulo-papilífero cujos aspectos clínicos se assemelham aos intestinais, o tipo tubular com expressão de mucina incaracterística e o tipo microtubular pela primeira vez individualizado, com aspectos morfológicos menos favoráveis e expressão imuno-histoquímica própria da mucosa gástrica. Os adenocarcinomas mucinosos mostraram marcante dicotomia quer nos aspectos clínicomorfológicos, quer no padrão de expressão de mucinas. Os dados indicam a necessidade de compreendê-los como entidades díspares. O tipo histológico foi detectado em casos com apresentação precoce, mas representa a maior fração daqueles avançados Borrmann IV exibindo predomínio de mucinas gástricas. O mucinoso muconodular só foi detectado em estadios avançados e co-expressou mucinas de intestinais e gástricas. O padrão pouco diferenciado diferiu distinto dos demais tanto pelos dados clínico-morfológicos, como pela escassa expressão de mucinas. / Aiming at a critical assessment of the histological types proposed at the classification of Brazilian Society of Pathology for gastric adenocarcinoma, we studied herein the histological and immunohistochemical profile of mucins in 272 gastric adenocarcinoma surgical samples from Hospital das Clínicas University of São Paulo School of Medicine. The casuistic can be divided into 237 single tumors, 4 multiple tumors and 31 tumors with more than one histological type. We evaluated age, gender, tumor location and appearance, tumor staging, the expression patterns of intestinal mucins by the markers MUC2 and CD10 and for gastric tumor by MUC5AC and MUC6 markers. The coexistence of foci of poorly differentiated pattern and foci of gastric pattern in gastric adenocarcinoma with more than one pattern and in cases with more than one tumor and the absence of such concurrence with the intestinal pattern, lead to its understanding as independent patterns. Favorable histological variables prevailed in gastric adenocarcinomas of intestinal pattern, followed by the gastric tubular pattern. These represent the core for future studies to include: the tubulo-papilary type, whose clinical features resemble the intestinal types, the tubular type with uncharacteristic mucin expression and the microtubulat type, individualized for the first time in the present study, with less favorable morphological aspects and immunohistochemical expression of the gastric mucosa itself. Mucinous adenocarcinomas have shown a stricking dichotomy in both clinical and morphological aspects, as in the expression pattern of mucins. Data indicate the need to understand them as disparate entities. The mucocelular type (signet ring cells) was detected in cases found inearly tumor stages, but includes the highest fraction of advanced tumors, Borrmann IV with predominant expression of gastric mucins. Muconodular type was only detected in advanced stages and co-expressed intestinal and gastric mucins. The poorly differentiated cases were frankly distinct from the other types, by both clinical and morphological data, and by the scarcity of mucin expression.

Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2019-03-07T14:41:05Z No. of bitstreams: 1 Roger Alan Stein_.pdf: 476239 bytes, checksum: a87a32ffe84d0e5d7a882e0db7b03847 (MD5) / Made available in DSpace on 2019-03-07T14:41:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Roger Alan Stein_.pdf: 476239 bytes, checksum: a87a32ffe84d0e5d7a882e0db7b03847 (MD5) Previous issue date: 2018-03-28 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Efficient distributed numerical word representation models (word embeddings) combined with modern machine learning algorithms have recently yielded considerable improvement on automatic document classification tasks. However, the effectiveness of such techniques has not been assessed for the hierarchical text classification (HTC) yet. This study investigates application of those models and algorithms on this specific problem by means of experimentation and analysis. Classification models were trained with prominent machine learning algorithm implementations—fastText, XGBoost, and Keras’ CNN—and noticeable word embeddings generation methods—GloVe, word2vec, and fastText—with publicly available data and evaluated them with measures specifically appropriate for the hierarchical context. FastText achieved an LCAF1 of 0.871 on a single-labeled version of the RCV1 dataset. The results analysis indicates that using word embeddings is a very promising approach for HTC. / Modelos eficientes de representação numérica textual (word embeddings) combinados com algoritmos modernos de aprendizado de máquina têm recentemente produzido uma melhoria considerável em tarefas de classificação automática de documentos. Contudo, a efetividade de tais técnicas ainda não foi avaliada com relação à classificação hierárquica de texto. Este estudo investiga a aplicação daqueles modelos e algoritmos neste problema em específico através de experimentação e análise. Modelos de classificação foram treinados usando implementações proeminentes de algoritmos de aprendizado de máquina—fastText, XGBoost e CNN (Keras)— e notórios métodos de geração de word embeddings—GloVe, word2vec e fastText—com dados disponíveis publicamente e avaliados usando métricas especificamente adequadas ao contexto hierárquico. Nesses experimentos, fastText alcançou um LCAF1 de 0,871 usando uma versão da base de dados RCV1 com apenas uma categoria por tupla. A análise dos resultados indica que a utilização de word embeddings é uma abordagem muito promissora para classificação hierárquica de texto.

Este trabalho descreve o estudo e testes de um sistema capaz de identificar e classificar os transientes, ou estados transitórios, de sistemas termo-hidráulicos, utilizando a técnica de redes neurais artificiais do tipo mapas de características auto-organizáveis, com o objetivo de sua implantação nas novas gerações de reatores nucleares. A técnica desenvolvida neste trabalho consiste no uso de múltiplas redes para fazer a classificação e identificação dos estados transitórios, sendo cada uma especialista em um respectivo transitório do sistema, que competem entre si por meio do erro de quantização, que é uma medida gerada por estas redes neurais. Esta técnica se mostrou eficiente, apresentando características muito promissoras no que diz respeito ao desenvolvimento de novas funcionalidades em futuros projetos. Uma dessas características consiste no potencial de que a rede, além de responder qual estado transitório está em curso, também pode oferecer informações adicionais sobre esse transitório. / This work describes the study and test of a system capable to identify and classify transients in thermo-hydraulic systems, using a neural network technique of the self-organizing maps (SOM) type, with the objective of implanting it on the new generations of nuclear reactors. The technique developed in this work consists on the use of multiple networks to do the classification and identification of the transient states, being each network a specialist at one respective transient of the system, that compete with each other using the quantization error, that is a measure given by this type of neural network. This technique showed very promising characteristics that allow the development of new functionalities in future projects. One of these characteristics consists on the potential of each network, besides responding what transient is in course, could give additional information about that transient.

Tese de mestrado. Ciências da Informação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2012