Nos últimos anos, o desenvolvimento da computação tem auxiliado profissionais da saúde no tratamento, prevenção e diagnóstico de doenças. Um dos grandes desafios do campo tem sido o desenvolvimento de métodos para a discriminação do câncer de pele do tipo melanoma maligno em relação à outras lesões benignas. Para tal, pesquisadores usam técnicas de processamento e análise de imagens, explorando métricas baseadas na regra ABCD, para o desenvolvimento de métodos de diagnóstico de melanoma através de imagens. Enquanto diversos estudos abordam a coloração e textura do melanoma, um tratamento sistemático da irregularidade dos melanomas ainda não foi relatado. O presente trabalho traz um estudo dos fatores que influenciam a discriminação de lesões melanocíticas malignas e benignas, tomando como referência a assimetria das lesões e as irregularidades contidas em sua borda. Foram coletadas 143 imagens de casos clínicos de melanoma maligno, nevos regulares e nevos atípicos. Após tratamentos iniciais das imagens e posterior segmentação das lesões, extraiu-se 52 métricas referentes ao propósito do trabalho. A visualização da projeção LDA das três categorias revelou boa discriminação entre as categorias melanoma com relação as demais, reforçando a premissa original da acentuada irregularidade dos melanomas. Este resultado foi confirmado pela validação cruzada da projeção, com acertos da ordem de 75% para o grupo melanoma e 54% e 40% para os respectivos grupos nevo regular e nevo atípico. Deste resultado prevê-se uma das aplicações do sistema, na discriminação geral entre melanoma dos demais nevos. Para tal, uniu-se os grupos benignos em uma única categoria para a validação cruzada, gerando cálculos de sensibilidade e especificidade da ordem de 90% e 73% respectivamente. Outro importante resultado foi a comparação desses valores com as informações sobre o diâmetro das lesões. Conclui-se que ambas medidas (borda e tamanho) são igualmente relevantes no diagnóstico do melanoma, reflexo da própria patologia do melanoma, na qual acentuam-se ambas características em relação as demais lesões. Porém, a junção de ambas informações num único processamento não melhora a qualidade do diagnóstico, que nos permite prever que possa ser mais vantajoso proceder duas validações distintas com pesos iguais para o diagnóstico final. Por fim, um teste realizado com clínicos gerais e especialistas em melanoma revelou uma importante contribuição do método no auxílio de triagens ambulatoriais de casos suspeitos, principalmente para médicos com baixa ou nenhuma experiência em diagnóstico de melanoma. / Recent development in computer science have helped health professionals in the heath area in the treatment, prevention and diagnostic of illnesses. One of the leading challenges in this field has been the development of methods for the skin cancer discrimination between the types of malignant melanoma in relation to other benign lesions. For this, researchers have been using techniques of image processing and analysis, exploring metrics based on the ABCD rule, to the development of methods of diagnostic of melanoma through images. While plenty of studies are about the color and texture of the melanoma, a systematic treatment of the irregularity of the melanoma has not been reported yet. The present work presents a study of the factors which influence the discrimination among the malignant melanocytic and benign lesions, having as a reference the asymmetry of the lesions and the irregularities in their edges. It was collected 143 images of clinic cases of malignant melanoma, regular nevus and atypical nevus. After initial treatment of the images, followed by a segmentation of the lesions, it was extracted 52 metrics referent to the purpose of this study. The visualization of the projection LDA in three categories revealed a good discrimination among the categories of melanoma in relation to the others, reinforcing the original premise of the melanomas´ sharp irregularity. This result was confirmed by the cross-validation of the projection, with successes of 75 % to the melanoma group and 54 %-40 % to the regular nevus group and atypical nevus group, respectively. This result predicts one of the applications of the system in the general discrimination between the melanoma and the other nevus. In this regard, it was joined together the benign groups in one category to the cross-validation, generating calculations of sensibility and specificity of 90 % and 73 % respectively. Another important result was the comparison among these metrics with the information about the diameter of the lesions. It was concluded that both measurements (edges and size) are equally relevant in the diagnostic of the melanoma, reflection of the melanoma´s own pathology, in which both characteristics are enhanced in relation to the other lesions. However, the combination of both measurement in only one processing does not improve the quality of the diagnostic, which allows the prediction that it can be more advantageous to produce two distinct validations with the same weighs to the final diagnostic. To sum up, an accomplished test with doctors who are general practioner and specialists in melanoma revealed a significant contribution in the method to help in the triage of medical consultations in suspicious cases, mainly to doctors with little or no experience in the diagnostic of melanoma.

O sistema olfatório é notável por sua capacidade de discriminar odores muito similares, mesmo que estejam misturados. Essa capacidade de discriminação é, em parte, devida a padrões de atividade espaço-temporais gerados nas células mitrais, as células principais do bulbo olfatório, durante a apresentação de um odor. Tais padrões dinâmicos decorrem de interações sinápticas recíprocas entre as células mitrais e interneurônios inibitórios do bulbo olfatório, por exemplo, as células granulares. Nesta tese, apresenta-se um modelo do bulbo olfatório baseado em modelos pulsados das células mitrais e granulares e avalia-se o seu desempenho como sistema reconhecedor de padrões usando-se bases de dados de padrões artificiais e reais. Os resultados dos testes mostram que o modelo possui a capacidade de separar padrões em diferentes classes. Essa capacidade pode ser explorada na construção de sistemas reconhecedores de padrões. Apresenta-se também a ferramenta denominada Nemos, desenvolvida para a implementação do modelo, que é uma plataforma para simulação de neurônios e redes de neurônios pulsados com interface gráfica amigável com o usuário. / The olfactory system is a remarkable system capable of discriminating very similar odorant mixtures. This is in part achieved via spatio-temporal activity patterns generated in mitral cells, the principal cells of the olfactory bulb, during odor presentation. Here, we present a spiking neural network model of the olfactory bulb and evaluate its performance as a pattern recognition system with datasets taken from both artificial and real pattern databases. Our results show that the dynamic activity patterns produced in the mitral cells of the olfactory bulb model by pattern attributes presented to it have a pattern separation capability. This capability can be explored in the construction of high-performance pattern recognition systems. Besides, we proposed Nemos a framework for simulation spiking neural networks through graphical user interface and has extensible models for neurons, synapses and networks.

Nos últimos anos, o desenvolvimento da computação tem auxiliado profissionais da saúde no tratamento, prevenção e diagnóstico de doenças. Um dos grandes desafios do campo tem sido o desenvolvimento de métodos para a discriminação do câncer de pele do tipo melanoma maligno em relação à outras lesões benignas. Para tal, pesquisadores usam técnicas de processamento e análise de imagens, explorando métricas baseadas na regra ABCD, para o desenvolvimento de métodos de diagnóstico de melanoma através de imagens. Enquanto diversos estudos abordam a coloração e textura do melanoma, um tratamento sistemático da irregularidade dos melanomas ainda não foi relatado. O presente trabalho traz um estudo dos fatores que influenciam a discriminação de lesões melanocíticas malignas e benignas, tomando como referência a assimetria das lesões e as irregularidades contidas em sua borda. Foram coletadas 143 imagens de casos clínicos de melanoma maligno, nevos regulares e nevos atípicos. Após tratamentos iniciais das imagens e posterior segmentação das lesões, extraiu-se 52 métricas referentes ao propósito do trabalho. A visualização da projeção LDA das três categorias revelou boa discriminação entre as categorias melanoma com relação as demais, reforçando a premissa original da acentuada irregularidade dos melanomas. Este resultado foi confirmado pela validação cruzada da projeção, com acertos da ordem de 75% para o grupo melanoma e 54% e 40% para os respectivos grupos nevo regular e nevo atípico. Deste resultado prevê-se uma das aplicações do sistema, na discriminação geral entre melanoma dos demais nevos. Para tal, uniu-se os grupos benignos em uma única categoria para a validação cruzada, gerando cálculos de sensibilidade e especificidade da ordem de 90% e 73% respectivamente. Outro importante resultado foi a comparação desses valores com as informações sobre o diâmetro das lesões. Conclui-se que ambas medidas (borda e tamanho) são igualmente relevantes no diagnóstico do melanoma, reflexo da própria patologia do melanoma, na qual acentuam-se ambas características em relação as demais lesões. Porém, a junção de ambas informações num único processamento não melhora a qualidade do diagnóstico, que nos permite prever que possa ser mais vantajoso proceder duas validações distintas com pesos iguais para o diagnóstico final. Por fim, um teste realizado com clínicos gerais e especialistas em melanoma revelou uma importante contribuição do método no auxílio de triagens ambulatoriais de casos suspeitos, principalmente para médicos com baixa ou nenhuma experiência em diagnóstico de melanoma. / Recent development in computer science have helped health professionals in the heath area in the treatment, prevention and diagnostic of illnesses. One of the leading challenges in this field has been the development of methods for the skin cancer discrimination between the types of malignant melanoma in relation to other benign lesions. For this, researchers have been using techniques of image processing and analysis, exploring metrics based on the ABCD rule, to the development of methods of diagnostic of melanoma through images. While plenty of studies are about the color and texture of the melanoma, a systematic treatment of the irregularity of the melanoma has not been reported yet. The present work presents a study of the factors which influence the discrimination among the malignant melanocytic and benign lesions, having as a reference the asymmetry of the lesions and the irregularities in their edges. It was collected 143 images of clinic cases of malignant melanoma, regular nevus and atypical nevus. After initial treatment of the images, followed by a segmentation of the lesions, it was extracted 52 metrics referent to the purpose of this study. The visualization of the projection LDA in three categories revealed a good discrimination among the categories of melanoma in relation to the others, reinforcing the original premise of the melanomas´ sharp irregularity. This result was confirmed by the cross-validation of the projection, with successes of 75 % to the melanoma group and 54 %-40 % to the regular nevus group and atypical nevus group, respectively. This result predicts one of the applications of the system in the general discrimination between the melanoma and the other nevus. In this regard, it was joined together the benign groups in one category to the cross-validation, generating calculations of sensibility and specificity of 90 % and 73 % respectively. Another important result was the comparison among these metrics with the information about the diameter of the lesions. It was concluded that both measurements (edges and size) are equally relevant in the diagnostic of the melanoma, reflection of the melanoma´s own pathology, in which both characteristics are enhanced in relation to the other lesions. However, the combination of both measurement in only one processing does not improve the quality of the diagnostic, which allows the prediction that it can be more advantageous to produce two distinct validations with the same weighs to the final diagnostic. To sum up, an accomplished test with doctors who are general practioner and specialists in melanoma revealed a significant contribution in the method to help in the triage of medical consultations in suspicious cases, mainly to doctors with little or no experience in the diagnostic of melanoma.

O sistema olfatório é notável por sua capacidade de discriminar odores muito similares, mesmo que estejam misturados. Essa capacidade de discriminação é, em parte, devida a padrões de atividade espaço-temporais gerados nas células mitrais, as células principais do bulbo olfatório, durante a apresentação de um odor. Tais padrões dinâmicos decorrem de interações sinápticas recíprocas entre as células mitrais e interneurônios inibitórios do bulbo olfatório, por exemplo, as células granulares. Nesta tese, apresenta-se um modelo do bulbo olfatório baseado em modelos pulsados das células mitrais e granulares e avalia-se o seu desempenho como sistema reconhecedor de padrões usando-se bases de dados de padrões artificiais e reais. Os resultados dos testes mostram que o modelo possui a capacidade de separar padrões em diferentes classes. Essa capacidade pode ser explorada na construção de sistemas reconhecedores de padrões. Apresenta-se também a ferramenta denominada Nemos, desenvolvida para a implementação do modelo, que é uma plataforma para simulação de neurônios e redes de neurônios pulsados com interface gráfica amigável com o usuário. / The olfactory system is a remarkable system capable of discriminating very similar odorant mixtures. This is in part achieved via spatio-temporal activity patterns generated in mitral cells, the principal cells of the olfactory bulb, during odor presentation. Here, we present a spiking neural network model of the olfactory bulb and evaluate its performance as a pattern recognition system with datasets taken from both artificial and real pattern databases. Our results show that the dynamic activity patterns produced in the mitral cells of the olfactory bulb model by pattern attributes presented to it have a pattern separation capability. This capability can be explored in the construction of high-performance pattern recognition systems. Besides, we proposed Nemos a framework for simulation spiking neural networks through graphical user interface and has extensible models for neurons, synapses and networks.