Submitted by Michele Mologni (mologni@unoeste.br) on 2018-11-22T13:38:33Z No. of bitstreams: 1 Bianca Ayumi Lima Taniguchi .pdf: 5557065 bytes, checksum: e2b995ff334324fa8c28140520d66d2b (MD5) / Made available in DSpace on 2018-11-22T13:38:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bianca Ayumi Lima Taniguchi .pdf: 5557065 bytes, checksum: e2b995ff334324fa8c28140520d66d2b (MD5) Previous issue date: 2018-09-27 / The cicatricial process comprises a sequence of events and cellular interacting to restore damaged tissue. Biomaterials such as platelet rich plasma (PRP) were widely used for a healing promotion, due to the better distribution of collagen. In addition, studies show that biomaterial-associated statistics can improve endothelial function and increase re-epithelialization. Analysis of collagen architecture is critical when it comes to healing. A form of evaluation used to individualize the changes in the history and quantify as the existing changes, more precisely, because it is a technique that is independent of the evaluator. This is a research program to evaluate the use of rosuvastatin (RSV) associated with autologous PRP in serial form, to analyze how the ability of expression through the fractal dimension. 100 skin biopsies induced experimentally by male adults, treated or not with PRP, RSV and association, were followed at 7,14 and 17 days. In all procedures there was a decrease in the DF, verified up to 170 days. The WF of the Wounds That Know the Departure of the Different Doses Seven Days (P <0.05), It was verified that, unlike PRP in a serious way, the reorganization of the fibers in the initial healing process can be favored. The use of DF for collagen evaluation proved to be reliable. / O processo cicatricial compreende uma sequência de eventos moleculares e celulares que interagem para restaurar o tecido lesado. Os biomateriais como o plasma rico em plaquetas (PRP) têm sido muito utilizados para a promoção de cicatrização, pela melhor distribuição do colágeno. Além disso, estudos mostram que as estatinas associadas a biomateriais podem melhorar a função endotelial e aumentar a reepitelização. A análise da arquitetura do colágeno é fundamental quando se trata de cicatrização. Uma forma de avaliação utilizada para identificar alterações estruturais na pele é a dimensão fractal, que permite caracterizar estruturas irregulares em lâminas histológicas e quantificar as alterações existentes, de maneira mais precisa, pois se trata de uma técnica que independe do avaliador. Este estudo teve por objetivo verificar a viabilidade do uso da rosuvastatina (RSV) associada ou não ao PRP autólogo de forma seriada, para analisar as fibras colágenas por meio da dimensão fractal. Foram utilizadas 100 biopsias de feridas de pele induzidas experimentalmente de coelhos adultos, machos, tratadas ou não com PRP, RSV e associação, que foram acompanhadas aos 7,14 e 17 dias. Em todos os tratamentos houve uma diminuição da DF, verificada até o 170 dia. A DF das feridas que receberam diferentes tratamentos foi menor nos primeiros sete dias (P<0,05), mostrando que a adição da RSV ao PRP de forma seriada pode favorecer a reorganização das fibras no processo de cicatrização inicial. A utilização da DF para avaliação de colágeno mostrou-se confiável.

Orientador: Alan Rodrigo Panosso / Resumo: O estudo da anisotropia espacial apresenta grande importância na modelagem e mapeamento espacial das variáveis ambientais. Assim, o objetivo do trabalho foi caracterizar a anisotropia espacial da perda de solo e atributos químicos e físicos do solo em diferentes pedoformas com cultivo de cana-de-açúcar, por meio da utilização da dimensão fractal (DF). O estudo foi realizado a partir de um banco de dados legados do Grupo de Pesquisa CSME, referente a uma área de 200 ha, localizada em Tabapuã (SP), Brasil, onde foi estabelecida uma malha de amostragem regular de 50 m, com 623 pontos. Em cada ponto, foi estimada a perda de solo por erosão (A), com a Universal Soil Loss Equation(USLE), bem como os atributos teor de argila (Arg), Areia Total (AT), Capacidade de troca de cátions (CTC), Matéria orgânica (MO) e Fósforo (P). Identificou-se a predominância de condição anisotrópica para todos os atributos na pedoforma convexa nas direções entre 90º e 150º, baseadas nos gráficos de dispersão gerados a partir de diferentes escalas e direções. Porém na pedoforma côncava A, Arg e CTC apresentaram comportamento isotrópico. Obteve-se o melhor ajuste no resultado da validação cruzada de A, na pedoforma côncava no modelo isotrópico e na pedoforma convexa no modelo anisotrópico. Concluiu-se que a pedoforma convexa proporciona maior ocorrência de anisotropia demonstrando que a forma do relevo condiciona padrões diferenciados de anisotropia espacial. / Abstract: The study of spatial anisotropy is of great importance in the modeling and spatial mapping of environmental variables. Thus, the objective of the work was to characterize the spatial anisotropy of soil loss and chemical and physical attributes of the soil in different pedoforms with sugarcane cultivation, using the fractal dimension (DF). The study was carried out from a legacy database of the CSME Research Group, referring to an area of 200 ha, located in Tabapuã (SP), Brazil, where a regular 50 m sampling grid was established, with 623 points . At each point, soil loss by erosion (A) was estimated with the Universal Soil Loss Equation (USLE), as well as the clay content (Arg), Total Sand (AT), Cation exchange capacity (CTC) attributes ), Organic matter (MO) and phosphorus (P). The predominance of anisotropic condition was identified for all attributes in the convex pedoform in the directions between 90º and 150º, based on the scatter plots generated from different scales and directions. However, in the concave pedoform A, Arg and CTC showed isotropic behavior. The best adjustment was obtained in the result of the cross-validation of A, in the concave pedoform in the isotropic model and in the convex pedoform in the anisotropic model. It was concluded that the convex pedoform provides a higher occurrence of anisotropy demonstrating that the shape of the relief conditions different patterns of spatial anisotropy. / Mestre

Texture is one of the primary visual attributes used to describe patterns found in nature. Several texture analysis methods have been used as powerful tools for real applications involving analysis and computer vision. However, existing methods do not successfully discriminate the complexity of texture patterns. Such methods disregard the possibility of describing image structures by means of measures such as the fractal dimension. Fractality-based measures allow a non-integer geometric interpretation with applications in areas such as mathematics, physics, and biology. With this gap in mind, the central hypothesis of this thesis is that textures can be described as irregular fractal surfaces due to their complex geometry; such geometry can be exploited for image analysis and computer vision. By exploring such possibilities, pushing the limits of the state-of-the-art, this thesis starts with an analysis of texture features achieved by means of agents on image surfaces. To do so, we used the Bouligand-Minkowski fractal dimension, swarm-system Artificial Crawlers, and non-linear diffusion of Perona-Malik, techniques that led to methodologies with efficacy and efficiency comparable to the state-of-the-art. Our first method combines fractal dimension with random walks on the surface of images. In a second approach, non-linear diffusion is used to represent texture images at different scales, which are described via their fractal dimension for image classification purposes. In a third proposal, we employ fractal dimension concepts over multiple scales derived from the same image for a richer texture description. One of the purposes is the automatic detection of diseases in soybean leaves. Finally, texture characteristics were exploited in a method based on complex networks used to analyze the agglomeration of particles in nanotechnology images. The results achieved in the four methodologies described in this thesis demonstrated the potential of using texture features in tasks of classification and pattern recognition. The contributions of this work shall support significant advances in materials engineering, computer vision, and agriculture. / A textura é um dos principais atributos visuais para a descrição de padrões encontrados na natureza. Diversos métodos de análise de textura têm sido usados como uma poderosa ferramenta para aplicações reais que envolvem análise de imagens e visão computacional. Entretanto, os métodos existentes não conseguem discriminar com sucesso a complexidade dos padrões de textura. Tais métodos desconsideram a possibilidade de se descrever estruturas de imagens por meio de medidas como a dimensão fractal. Medidas baseadas em fractalidade permitem uma interpretação geométrica não-inteira que possui aplicações encontradas em áreas como matemática, física, e biologia. Sobre esta lacuna metodológica, a hipótese central desta tese é que texturas presentes na natureza podem ser medidas como superfícies fractais irregulares devido à sua geometria complexa, o que pode ser explorado para fins de análise de imagens e visão computacional. Para superar tais limitações, avançando o estado da arte, esta tese se inicia com uma análise das características de texturas baseada em caminhadas aleatórias de agentes sobre superfícies de imagens. Esta primeira análise leva a um método que combina dimensão fractal com caminhadas de agentes sobre a superfície de imagens. Em uma segunda abordagem, usa-se a difusão não-linear para representar imagens de texturas em diferentes escalas, as quais são descritas via dimensão fractal para fins de classificação de imagens. Em uma terceira proposta, emprega-se a dimensão fractal sobre múltiplas escalas derivadas de uma mesma imagem com o propósito de se realizar a descrição multi-escala de texturas. Um dos propósitos específicos foi a detecção automática de doenças em folhas de soja. Por último, as características de textura foram exploradas segundo uma metodologia baseada em redes complexas para análise de aglomeração de partículas em imagens de nanotecnologia. Os resultados alcançados nesta tese demonstraram o potencial do uso de características de textura. Para tanto foram usadas técnicas de dimensão fractal de Bouligand-Minkowski, multiagentes Artificial Crawlerse difusão não-linear de Perona-Malik, os quais alcançaram eficácia e eficiência comparáveis ao do estado da arte. As contribuições obtidas devem suportar avanços significativos nas áreas de engenharia de materiais, visão computacional, e agricultura.

O sucesso das cirurgias de implantes depende de diversos fatores como a saúde sistêmica dos pacientes, qualidade e quantidades ósseas disponíveis e, o tipo de macro e microarquitetura dos implantes osseointegráveis. Este estudo propõe avaliar o tecido ósseo em radiografias panorâmicas antes e após cirurgias de implantes correlacionando com análises das Dimensões Fractais (DF), Intensidade de pixel (IP), Índice mentual (IM) e análises de estabilidade primária de implantes (AFR e TI). Foram analisadas 138 regiões de interesse de 50 pacientes, homens e mulheres com idade entre 22 e 77 anos cujas imagens pertencem ao banco de dados do curso de pós-graduação em Implantodontia da Universidade de Santos (Unimes). Foram obtidos dados cirúrgicos do ato da instalação dos implantes, análises de Frequência de Ressonância (AFR) e Torque de Inserção dos implantes (TI) e, com os dados quantitativos obtidos das radiografias panorâmicas antes e após a instalação dos implantes, DF, IP e IM foram realizados testes estatísticos de Correlação de Spearmam, Teste Kruskal Wallis e Wilcoxon para amostras relacionadas com auxílio do software IBM SPSS Advanced Statistics ® (IBM, USA) com nível de significância de 95% (p<0,05). Os resultados obtidos para as Correlações significantes foram entre a Idade e DF (r=-.647) e TI e DF (r=0.434). O teste de Wilcoxon identificou diferença significante (p>0,05) para as amostras relacionadas IP antes e IP depois (p=0,020 e 0,000) entre os grupos 1 e 2. Foram analisadas as possíveis diferenças entre as variáveis independentes para os grupos 1 e 2 em relação a Idade, com diferenças entre IP (p=0,046), TI (p=0,044), AFR_MD (p=0,040) e AFR_VL (p=0,010), em relação ao gênero encontrados diferenças entre as variáveis DF (p=0,039), IP_antes (p=0,001) e IP_depois (p=0,033). O estudo concluiu que a IP pode detectar alterações de mineralização óssea antes e após a instalação de implantes; DF é correlacionada com TI para pacientes jovens (até 45 anos) e, a análise da Idade e Gênero devem ser considerados na avaliação de exames por imagem para planejamento com implantes. / The success of dental implants depends on several factors as patient´s systemic health, bone quality and quantity, geometry of dental implants and their microarquitecture relationship to the alveolar bone. The aim of this study is to assess changes of alveolar bone of panoramic radiographs correlating with Fractal Dimension (FD), Pixel Intensity (PI), Mentual Index (MI) and Implant Stability Quocient (ISQ) measured with Insertion Torque (IT) and Resonance Frequency (RF). 138 regions of interest (ROI) of 50 participants (22 to 77 years old) have been analyzed, all data belonged to the Implantology graduate course of the Universidade de Santos (Unimes). Retrospective surgical data from dental implant surgeries were obtained (RF and IT) and statistically tested with ROI values achieved from DF, PI and MI of panoramic radiographs taken before and after all dental implants placement. Spearman correlation, Kruskal Wallis and Wilcoxon tests were done with the IBM SPSS Advanced Statistics ® software (IBM, USA), level of significance of 95% (p<0,05). Significant correlation was obtained between Age and DF (r=-.647) and TI and DF (r=0.434). Wilcoxon test identified significant difference (p>0,05) for related samples PI before and PI after implant (p=0,020 e 0,000) between groups 1 and 2. Possible differences were analyzed among the independent variables for groups 1 and 2 related to Age, the results showed differences between PI (p=0,046), IT (p=0,044), RF_MD (p=0,040) e RF_VL (p=0,010), between Gender the results showed differences between the variables FD (p=0,039), PI_before (p=0,001) e PI_after (p=0,033). The study concluded that PI can detect bone mineralization changes before and after dental implant placement. FD correlates with the variable IT for younger participants (22 to 45 years old). Age and Gender should be considered regarding imaging exams tests (FD and PI) for dental implant planning.

Neste trabalho, estudamos uma generalização dos semigrupos gradientes, os semigrupos gradiente-like, algumas de suas propriedades e a sua invariância por pequenas perturbações; isto é, pequenas perturbações de sistemas gradiente-like continuam sendo gradiente-like. Como consequência da caracterização dos atratores para este tipo de sistema, estudamos a atração exponencial de atratores. Por fim, estudamos o concetio de dimensão de Hausdorff e dimensão fractal de atratores e apresentamos alguns resultados sobre este assunto, e estudamos a construção de uma nova classe de atratores, os atratores exponenciais fractais / In this work, we study a generalization of gradient discrete semigroups, the gradientlike semigroups, some of its properties and its invariance under small perturbations; that is, small perturbations of gradient-like semigroups are still gradient-like semigroups. As a consequence of the characterization of the attractors for this sort of semigroups, we study the exponential attraction of attractors. Finally, we study some concepts of Hausdorff dimension and fractal dimension and present some results about this subject, and we studied the construction of a new class of attractors, the exponential fractal attractors

A avaliação do estado nutricional das plantas de milho usualmente é feita através de análises químicas ou pela diagnose visual das folhas da planta, esta última, sujeita a erros de interpretação já que a ausência de algum nutriente na planta gera um padrão de mudança específico na superfície da folha que depende do nível de ausência do nutriente. As dificuldades que apresentam neste processo e sua importância na agricultura, criam a necessidade de pesquisar sistemas automáticos para a avaliação do estado nutricional de plantas. Desta forma, este mestrado teve como objetivo principal o desenvolvimento de um sistema de visão artificial para verificar a possibilidade de identificação de níveis dos macronutrientes Cálcio, Enxofre, Magnésio, Nitrogênio e Potássio em plantas de milho através da análise da superfície das folhas usando métodos de visão computacional. Este projeto realiza uma revisão bibliográfica do estado da arte dos métodos de extração de características de cor, textura em escala de cinza e textura colorida utilizadas em processamento de imagens. A alta similaridade entre os sintomas produzidos pelas deficiências e a pouca similaridade entre amostras de uma mesma deficiência motivou o desenvolvimento de novos métodos de extração de características que pudessem fornecer dados necessários para uma correta separação entre as classes. Os resultados obtidos demonstraram que o sistema desenvolvido possibilita a predição de deficiências nutricionais em estágios iniciais do crescimento da planta usando unicamente a textura da superfície da folha como fonte de informação / The evaluation of the nutritional status of corn plants is usually done through chemical analysis or by visual diagnosis of the plant leaves. Visual diagnosis is subject to misinterpretation as the lack of some nutrient in the plant generates a specific pattern of change in the leaf surface that depends on the degree on which the nutrient is absent on the plant. The difficulties present in this process and its importance in agriculture creates the necessity to search automated systems for the assessment of nutritional status of plants. Thus, this dissertation had as main objective the development of an artificial vision system to verify the possibility of identifying levels of macronutrients calcium, sulfur, magnesium, potassium and nitrogen in corn plants by analyzing the surface of the leaves using computer vision methods. This project performs a review of the literature of the state of the art methods for feature extraction of color, grayscale and colored texture used in image processing. The high similarity between the symptoms caused by deficiencies and low similarity between samples of the same deficiency motivated the development of new methods for extracting features that could provide the data needed for a correct separation between classes. The results showed that the system enables the prediction of nutritional deficiencies in an initial stage of plant growth using only texture of the leaf surface as a source of information

Este trabalho apresenta um estudo sobre a morfologia de filmes finos de polianilina, fabricados por diferentes processos e depositados sobre diferentes substratos pela técnica de microscopia de força atômica (AFM). Os processos usados para a fabricação dos filmes foram o de espalhamento fluido, o de centrifugação, o de auto montagem e o eletroquímico. Os substratos usados foram: vidro, ouro/cromo/vidro, quartzo, ITO, silício e mica. Além da análise visual da qualidade dos filmes, ou seja, do grau de recobrimento do substrato e da uniformidade dos filmes, foram feitas análises de parâmetros quantitativos através de medidas de rugosidade. Usando modelos de crescimento como o de deposição balística e de análise de rugosidade, como o da densidade do espectro de potência, (transformada de Fourier da rugosidade da imagem em função da freqüência espectral) em superfícies auto-afins, foram obtidos parâmetros como: expoente de rugosidade, comprimento característico de correlação e dimensão fractal. Apesar dos filmes de polianilina serem sistemas extremamente complexos, - compostos de macromoléculas formando uma estrutura semicristalina - os parâmetros obtidos por esses modelos, que foram elaborados para sistemas bem mais simples, deram resultados muito bons e auto-coerentes. Como conclusão, mostramos que a conjuminação da técnica de microscopia de força atômica com esses modelos compõem um método poderoso para o estudo de filmes finos orgânicos. / This work presents a detailed study about the characteristic of thin films of polyaniline, fabricated by different methods and deposited over different substrates using Atomic Force Microscopy technique (AFM). The processes used for film depositions were casting, spin-coating, self-assembly, and the electrochemistry methods. The substrata used were: glass plates, gold/chromium/glass, quartz, ITO, silicon, and mica. Besides the visual analysis, that observes the film uniformity and verifies the coating degree of the substratum, the application of some mathematical models was employed to obtain quantitative parameters about the roughness of the film surfaces. From the ballistic deposition model, developed to explain growing processes, and the power spectrum density that takes the Fourier transform of the roughness in function of the spectral frequency, both developed for self-affine surfaces, it was obtained parameters as: the roughness exponent, the correlation characteristic length, and the fractal dimension. Despite the highly complex structure of the polyaniline - composed by macromolecules forming a semicrystalline structure- the obtained parameters by such models developed for very simple systems, provided reasonable and self-coherent results. As a final result of this work we showed that the synergy between the AFM technique and the above mentioned models compose a powerful method for the study of thin organic films.

Esta dissertação faz um estudo da aplicação da técnica estatística denominada Análise de Dados Funcionais (ADF) à geração de descritores usados em reconhecimento de padrões, mais especificamente, no reconhecimento de objetos de interesse em imagens. Estes objetos podem ser representados por vetores de características, também chamados de assinaturas, obtidos por uma técnica chamada de Dimensão Fractal Multiescala (DFM). Ocorre que estes vetores apresentam alta dimensionalidade (número de elementos), fazendo-se assim necessário o uso de uma abordagem que reduza este número de valores, sem que haja uma grande perda da informação transmitida pela assinatura. Neste contexto, diversas técnicas de extração de um reduzido conjunto de descritores da assinatura são apresentadas pela literatura. Entre estas, as mais populares são Fourier e \\emph, ambas relativamente simples de se apresentar e com resultados satisfatórios. A proposta aqui apresentada é de se utilizar ADF em combinação com DFM na geração de descritores de padrões. Os resultados obtidos com o uso desta abordagem na geração de descritores demostraram que a técnica possibilita bons resultados, mesmo em situações em que não é possível o uso de muitos descritores. Os experimentos demostraram que ADF apresenta um bom potencial para aplicação neste tipo de problema, permitindo que o método de classificação alcance bons resultados mesmo com poucos descritores. São sugeridos trabalhos futuros em que ADF possa ser usada, pesquisando-se por métodos ainda mais eficazes. / This work studies the application of a statistical technique named Functional Data Analysis (FDA) for the generation of descriptors. These descriptors can be used for pattern recognition, more specifically, for the recognition of relevant objects in an image. These objects can be represented by features vectors, also known as signatures, obtained by a technique named Multi-scale Fractal Dimension (MFD). These vectors present a high dimensionality (number of elements), causing to be necessary the use of an approach for the reduction of this number of values, but without a large loss of information carried by the signature. In this context, several techniques for the extraction of a reduced set of signature descriptors are studied in the literature. Among these techniques, the most classic are Fourier and wavelets, both with simple presentation and providing satisfactory results. The proposal presented here is the use of FDA combined with MFD for the generation of pattern descriptors. The results obtained by the use of this approach for the generation of descriptors showed that this technique allows the obtention of good results, even in situations in wich is not possible the use of many descriptors. FDA was also applied to the extraction of descriptors of MFD texture signatures. Also in this case, the results were interesting. The experiments showed the FDA presents a good potential for the application to this type of problem, allowing the obtention of good results even by using a few descriptors. It is suggested future works in which FDA can be used, researching for still more efficient methods.

Due to the increasing amount and complexity of data processed in real world applications, similarity search became a vital task to store and retrieve such data. However, missing attribute values are very frequent and metric access methods (MAMs), designed to support similarity search, do not operate on datasets when attribute values are missing. Currently, the approach to use the existing indexing techniques on datasets with missing attribute values just use an indicator to identify the missing values and employ a traditional indexing technique. Although, this approach can be applied over multidimensional indexing techniques, it is impractical for metric access methods. This dissertation presents the results of a research conducted to identify and deal with the issues related to indexing and querying datasets with missing values in metric spaces. An empirical analysis of the metric access methods when applied on incomplete datasets leads us to identify two main issues: distortion of the internal structure of the index when data are missing at random and skew of the index structure when data are not missing at random. Based on those findings, a new variant of the Slim-tree access method, called Hollow-tree, is presented. It employs new techniques that are capable to handle missing data issues when missingness is ignorable. The first technique includes a set of indexing policies that allow to index objects with missing attribute values and prevent distortions to occur in the internal structure of the indexes. The second technique targets the similarity queries to improve the query performance over incomplete datasets. This technique employs the fractal dimension of the dataset and the local density around the query object to estimate an ideal radius able to achieve an accurate query answer, considering data with missing values as a potential response. Results from experiments with a variety of real and synthetic datasets show that Hollow-tree achieves nearly 100% of precision and recall for Range queries and more than 90% for k Nearest Neighbor queries, while Slim-tree access method deteriorates with the increasing amount of missing values. The results confirm that the indexing technique helps to establish consistency in the index structure and the searching technique achieves a remarkable performance. When combined, the new techniques allow to explore properly all the available data even with high amounts of missing attribute values. As they are independent of the underlying access method, they can be adopted by a broad range of metric access methods, allowing to extend the class of MAMs. / O crescimento em quantidade e complexidade dos dados processados e armazenados torna a busca por similaridade uma tarefa fundamental para tratar esses dados. No entanto, atributos faltantes ocorrem freqüentemente, inviabilizando os métodos de acesso métricos (MAMs) projetados para apoiar a busca por similaridade. Assim, técnicas de tratamento de dados faltantes precisam ser desenvolvidas. A abordagem mais comum para executar as técnicas de indexação existentes sobre conjuntos de dados com valores faltantes é usar um indicador de valores faltantes e usar as técnicas de indexação tradicionais. Embora, esta técnica seja útil para os métodos de indexação multidimensionais, é impraticável para os métodos de acesso métricos. Esta dissertação apresenta os resultados da pesquisa realizada para identificar e lidar com os problemas de indexação e recuperação de dados em espaços métricos com valores faltantes. Uma análise experimental dos MAMs aplicados a conjuntos de dados incompletos identificou dois problemas principais: distorção na estrutura interna do índice quando a falta é aleatória e busca tendenciosa na estrutura do índice quando o processo de falta não é aleatório. Uma variante do MAM Slim-tree, chamada Hollow-tree foi proposta com base nestes resultados. A Hollow-tree usa novas técnicas de indexação e de recuperação de dados com valores faltantes quando o processo de falta é aleatório. A técnica de indexação inclui um conjunto de políticas de indexação que visam a evitar distorções na estrutura interna dos índices. A técnica de recuperação de dados melhora o desempenho das consultas por similaridade sobre bases de dados incompletas. Essas técnicas utilizam o conceito de dimensão fractal do conjunto de dados e a densidade local da região de busca para estimar um raio de busca ideal para obter uma resposta mais correta, considerando os dados com valores faltantes como uma resposta potencial. As técnicas propostas foram avaliadas sobre diversos conjuntos de dados reais e sintéticos. Os resultados mostram que a Hollow-tree atinge quase 100% de precisão e revocação para consultas por abrangência e mais de 90% para k vizinhos mais próximos, enquanto a Slim-tree rapidamente deteriora com o aumento da quantidade de valores faltantes. Tais resultados indicam que a técnica de indexação proposta ajuda a estabelecer a consistência na estrutura do índice e a técnica de busca pode ser realizada com um desempenho notável. As técnicas propostas são independentes do MAM básico usado e podem ser aplicadas em uma grande variedade deles, permitindo estender a classe dos MAMs em geral para tratar dados faltantes.

A complexidade é uma característica de grande importância em processos de reconhecimento de padrões, especialmente naqueles que envolvem imagens biológicas. Este trabalho tem como objetivo estudar métodos que realizam a análise de imagens por meio da análise de sua complexidade. Os métodos a serem estudados foram selecionados com base na similaridade de seus algoritmos e metodologia: dimensão fractal, Caminhada Determinística do Turista e Redes Complexas. Estes métodos permitem realizar a análise e segmentação de formas ou texturas contidas em uma imagem com base na sua variação de complexidade. Dos três métodos considerados, dois deles fazem parte do estado da arte em análise de complexidade, enquanto que a dimensão fractal já é aplicada a mais tempo na análise de formas e texturas. Os trabalhos aqui desenvolvidos visam comparar e analisar os métodos selecionados por meio de experimentos com imagens de forma e texturas, sendo utilizadas texturas naturais e de Brodatz, freqüentemente utilizadas na literatura como benchmark para texturas. Com base no conhecimento adquirido, novas técnicas voltadas para a análise e segmentação de formas e texturas foram desenvolvidas, assim como foram analisadas as deficiências e propostas melhorias às técnicas estudadas. Além disso, diversos experimentos com estas metodologias foram realizados em aplicações de Bioinformática / Complexity is a feature of great importance in pattern recognition processes, especially those involving biological images. This work aims to study methods that perform image analysis by the analysis of its complexity. The methods to be studied were selected based on similarity of their algorithms and methodology: fractal dimension, Deterministic Tourist Walk and Complex Networks. These methods enable us to perform the analysis and segmentation of shapes and textures contained in an image based on the variation of its complexity. Of the three methods considered, two of them are part of the state of the art in complexity analysis, while the fractal dimension is already applied in shapes and textures analysis. The work developed here aims to compare and analyze the selected methods through experiments with shape and texture images, utilizing for this natural and Brodatz textures samples, often used in literature as benchmark for textures analysis. Based on the knowledge acquired, new techniques for analysis and segmentation of shapes and textures were developed, as also were analyzed the deficiencies and proposed improvements to the techniques studied. Moreover, several experiments with these methods were performed in bioinformatics applications