Em muitos países, os sistemas de radiologia computadorizada (CR) representam a maioria dos equipamentos usados em mamografia digital. Este estudo apresenta um método para a otimização da qualidade da imagem e da dose em mamografia digital CR para pacientes com mamas de espessuras entre 45 e 75. As espessuras das mamas foram simuladas com placas de polimetilmetacrilato (PMMA). Técnicas de exposição otimizadas (tensão (kV), produto corrente-tempo (mAs) e combinação alvo/filtro) foram definidas como aquelas que fornecem uma razão contraste-ruído (CNR) ideal, denominada CNR alvo, que permite atingir o limiar de contraste das imagens do detalhe de diâmetro de 0,10 mm no simulador CDMAM (versão 3.4 Artinis Medical Systems, Netherlands) com um padrão de Dose Glandular Média (DGM) aceitável. Os resultados foram utilizados para os ajustes do Controle Automático de Exposição (CAE) pela equipe de manutenção. Um estudo retrospectivo de dois grupos de pacientes (Grupo 1-antes do ajuste do CAE e Grupo 2- após o ajuste do CAE) foi realizado. Os parâmetros de exposição foram reproduzidos nos simuladores para a determinação da CNR, da DGM e do limiar de contraste. As imagens clínicas destes pacientes foram analisadas por três radiologistas especialistas em mamografia que responderam questões sobre as estruturas anatômicas, ruído e contraste em áreas de valores de pixels altos ou baixos, sobre nitidez e contraste da imagem. Os resultados mostram que o método proposto foi efetivo para todas as espessuras de mama avaliadas. O ajuste do CAE proporcionou a concentração de valores da CNR no Grupo 2 mais próximas ao CNR alvo e que, mesmo como aumento do nível de ruído nas imagens clínicas, as análises do CDMAM mostraram que não houve prejuízo na identificação do objeto de 0,10 mm de diâmetro. Finalmente, este estudo conclui que o uso dos CAE das unidades de raios X baseados em fornecer uma dose constante ao detector pode ocasionar algumas dificuldades para alguns sistemas CR operarem nas condições ótimas. / In many countries, computed radiography (CR) systems represent the majority of equipments used in digital mammography. This study presents a method for optimizing image quality and dose in CR mammography of patients with breast thicknesses between 45 to 75mm. The breast thicknesses were simulated with polymethylmetacrylate (PMMA). Optimazed exposure parameters ((voltage (kV), mA and time product (mAs) and target/filter combination)) was defined as giving an ideal contrast to noise ratio (CNR), defined as target CNR, to reach the threshold contrast of CDMAM (version 3.4) phantom (Artinis Medical Systems, Netherlands) images for acceptable mean glandular dose (MGD). These results were used for adjustments in the automatic exposure control (AEC) by the maintenance team. A retrospective study of two groups of patients (Group 1-before AEC adjustment and Group 2- after AEC adjustment) were done. The exposure parameters were reproduced in the phantoms to determine of CNR, MGD and threshold contrast. The clinical images of these patients were analyzed by three experienced radiologists who answered questions about anatomical structures, noise and contrast in low and high pixel value areas and image sharpness and contrast. The results showed that the proposed method was effective for all breast thickness evaluated. The AEC adjustment showed a concentration of CNR in Group 2 nearer of target CNR, and that the increasing of noise in clinical images, the CDMAM analysis showed that this level of noise did not disturb the detail of 0,1 mm diameter. Finally, this study also concluded that the use AEC of X rays unit based on constant dose to the detector may bring some difficulties to CR systems operate in optimal conditions.

CNPq; CAPES / A termografia permite a visualização de valores de temperatura de um corpo por meio de imagens. Na área médica, encontra aplicações em oncologia, análise de queimaduras, doenças vasculares, doenças respiratórias, doenças de pele e como forma geral de verificação da vitalidade dos tecidos. A termografia 3D consiste de uma malha 3D com uma textura térmica projetada em sua superfície, oferecendo uma visualização mais precisa dos padrões de temperatura das estruturas anatômicas. Propõe-se, por meio do presente trabalho, um sistema capaz de combinar imagens termográficas 2D com sua malha 3D correspondente e, como resultado, entregar uma imagem termográfica 3D para aplicações médicas. Para isso foram utilizadas as técnicas de Otimização por Enxame de Partículas (PSO) e de reconstrução 3D Structure from Motion (SfM). Diferentemente de outros trabalhos na literatura, a malha 3D e as imagens térmicas não precisam ser adquiridas simultaneamente, não sendo necessário um arranjo mecânico dedicado. A malha 3D pode ter origem em um scanner 3D ou em uma imagem de ressonância magnética, por exemplo. Para avaliar os resultados, um phantom, isto é, um objeto estático de avaliação, com propriedades conhecidas, foi construído. Para tal, uma técnica inédita, utilizando placas de circuito impresso foi desenvolvida. Como resultado, comparações entre a saída do método proposto e o phantom, apresentaram um erro máximo de 3,73 mm e médio de 1,41 mm, com desvio padrão de 0,74 mm, em um phantom de 100 x 150 x 103,2 mm. / Thermography is an imaging method that allows temperature visualization of various regions of an object. In medicine, it finds applications related to oncology, burn trauma, vascular, respiratory and skin diseases, and as a general tissue vitality checking tool. 3D thermography adds tridimensional information to the conventional 2D thermography. It is made from a 3D mesh wrapped by thermal texture, enabling a more precise visualization of thermal patterns of anatomical structures. We propose a system capable of combining 2D thermal images with their corresponding 3D mesh, delivering a 3D thermogram for medical applications as a result. We used Particle Swarm Optimization (PSO) for mesh alignment and Structure from Motion (SfM) for 3D reconstruction in the present method. In contrast to most research found in the literature, the 3D mesh and the thermal images do not need to be acquired simultaneously, and a mechanical support for the thermal camera and the 3D scanner is not required. The 3D mesh may be acquired, for instance, from a 3D scanner or a magnetic resonance imaging machine. In order to evaluate the results, a phantom, that is, a static assessment object of known properties has been built. For this purpose, a novel technique using printed circuit boards has been developed. As a result, comparison between the output of the method and the phantom shows a maximum error of 3.73 mm and a mean error of 1.41 mm with 0.74 mm of standard deviation in phantom of 100 x 150 x 103.2 mm. / 5000

A presente dissertação expositiva teve por objetivo o desenvolvimento de metodologia para análise forense de fios de cabelos. Considerado um microvestígio comum de ser encontrado em locais de crime contra pessoa (DOREA, 2010), fios de cabelo são capazes de fornecer informações úteis na identificação da autoria do crime, ou a entender a dinâmica de um crime violento (ROBERTSON, 1999). As fibras compostas por fio de cabelo deterioram-se lentamente (ROBBINS, 2012), e podem ser analisadas mesmo transcorrido longo período de tempo, tornando-se ainda mais relevante em locais de crime que são examinados tardiamente. Os equipamentos utilizados no presente estudo são de uso comum em laboratórios, permitindo que a metodologia seja amplamente empregada. O presente estudo buscou desenvolver metodologias para análise por microscopia ótica de fios de cabelo, identificando as características de interesse forense passíveis de serem estudadas. Utilizaram-se amostras de fios de cabelo para análise das seções transversais e longitudinais, de forma destrutiva e não destrutiva, com preparação de lâminas de forma permanente e não permanente. Como resultado obteve-se uma metodologia de baixo custo descrita para aplicações forenses em vestígios coletados em locais de crime, em armas de crimes ou em suspeitos, de forma a combater a criminalidade face o poder probatório da prova material. Constatou-se a possibilidade de identificação de características macroscópicas e microscópicas de fios de cabelo, que revelam atributos do doador e, em alguns casos, auxiliar no entendimento da dinâmica do crime. A agilidade observada no método permite ainda a obtenção de informações durante a fase preliminar ou de investigação em curtos espaços de tempo. / This monographic dissertation aimed to develop standards of microscopic forensic hair analysis. A very common trace to be found in certain crimes (DOREA, 2010), hair can be helpful to provide information regarding the perpetrator or the way that the crime was committed (ROBERTSON, 1999). Once hair is a low degradation fiber (ROBBINS, 2012), it can be analyzed long after the fact, becoming even more relevant in crime scenes processed after elapse time. The equipment’s used for this study are commonly found in forensic labs, allowing broad use. The study was restricted to literature review and further elaboration of preparation and analysis by optical microscopy of hairs methods, identifying the characteristics of forensic interest that can be studied. Samples of hair for cross section and longitudinal sections analysis had been used. Destructive and non-destructive methods in permanent and non-permanent blades where tested. As a result a low cost methodology was obtained for forensic applications in traces collected from crime scenes, weapons used in crimes or suspects, in order to combat crime by using the probative power of physical evidence.

O câncer é responsável por cerca de 7 milhões de óbitos anuais em todo o mundo. Estima-se que 25% de todos os cânceres são de pele, sendo no Brasil o tipo mais incidente em todas as regiões geográficas. Entre eles, o tipo melanoma, responsável por 4% dos cânceres de pele, cuja incidência dobrou mundialmente nos últimos dez anos. Entre os métodos diagnósticos empregados, cita-se a regra ABCD, que leva em consideração assimetria (A), bordas (B), cor (C) e diâmetro (D) de manchas ou nevos. O processamento digital de imagens tem mostrado um bom potencial para auxiliar no diagnóstico precoce de melanomas. Neste sentido, o objetivo do presente estudo foi desenvolver um software, na plataforma MATLAB®, associado a um hardware para padronizar a aquisição de imagens, visando realizar o diagnóstico e acompanhamento de lesões cutâneas suspeitas de malignidade (melanoma). Utilizou-se como norteador a regra ABCD para o desenvolvimento de métodos de análise computacional. Empregou-se o MATLAB como ambiente de programação para o desenvolvimento de um software para o processamento digital de imagens. As imagens utilizadas foram adquiridas de dois bancos de imagens de acesso livre. Foram inclusas imagens de melanomas (n=15) e imagens nevos (não câncer) (n=15). Utilizaram-se imagens no canal de cor RGB, as quais foram convertidas para escala de cinza, aplicação de filtro de mediana 8x8 e técnica de aproximação por vizinhança 3x3. Após, procedeu-se a binarização e inversão de preto e branco para posterior extração das características do contorno da lesão. Para a aquisição padronizada de imagens foi desenvolvido um protótipo de hardware, o qual não foi empregado neste estudo (que utilizou imagens com diagnóstico fechado, de bancos de imagem), mas foi validado para a avaliação do diâmetro das lesões (D). Utilizou-se a estatística descritiva onde os grupos foram submetidos ao teste não paramétrico para duas amostras independentes de Mann-Whitney U. Ainda, para avaliar a sensibilidade (SE) e especificidade (SP) de cada variável, empregou-se a curva ROC. O classificador utilizado foi uma rede neural artificial de base radial, obtendo acerto diagnóstico para as imagens melanomas de 100% e para imagens não câncer de 90,9%. Desta forma, o acerto global para predição diagnóstica foi de 95,5%. Em relação a SE e SP do método proposto, obteve uma área sob a curva ROC de 0,967, o que sugere uma excelente capacidade de predição diagnóstica, sobretudo, com baixo custo de utilização, visto que o software pode ser executado na grande maioria dos sistemas operacionais hoje utilizados. / Cancer is responsible for about 7 million deaths annually worldwide. It is estimated that 25% of all cancers are skin, and in Brazil the most frequent in all geographic regions type. Among them, the melanoma type, accounting for 4% of skin cancers, whose incidence has doubled worldwide in the past decade. Among the diagnostic methods employed, it is cited ABCD rule which considers asymmetry (A), edges (B), color (C) and diameter (D) stains or nevi. The digital image processing has shown good potential to aid in early diagnosis of melanoma. In this sense, the objective of this study was to develop software in MATLAB® platform, associated with hardware to standardize image acquisition aiming at performing the diagnosis and monitoring of suspected malignancy (melanoma) skin lesions. Was used as the ABCD rule for guiding the development of methods of computational analysis. We used MATLAB as a programming environment for the development of software for digital image processing. The images used were acquired two banks pictures free access. Images of melanomas (n = 15) and pictures nevi (not cancer) (n = 15) were included. We used the image in RGB color channel, which were converted to grayscale, application of 8x8 median filter and approximation technique for 3x3 neighborhood. After we preceded binarization and reversing black and white for subsequent feature extraction contours of the lesion. For the standardized image acquisition was developed a prototype hardware, which was not used in this study (that used with enclosed diagnostic images of image banks), but has been validated for evaluation of lesion diameter (D). We used descriptive statistics where the groups were subjected to non-parametric test for two independent samples Mann-Whitney U test yet, to evaluate the sensitivity (SE) and specificity (SP) of each variable, we used the ROC curve. The classifier used was an artificial neural network with radial basis function, obtaining diagnostic accuracy for melanoma images and 100% for images not cancer of 90.9%. Thus, the overall diagnostic accuracy for prediction was 95.5%. Regarding the SE and SP of the proposed method, obtained an area under the ROC curve of 0.967, which suggests an excellent diagnostic ability to predict, especially with low costs, since the software can be run in most systems operational use today.

Um dos mais freqüentes tumores existentes é o câncer de pele. Quando identificado precocemente este tipo de câncer apresenta altos percentuais de cura. Para isso é necessário o reconhecimento de suas características. As características analisadas fundamentam-se em identificadores como: Assimetria da lesão (A); Irregularidade das Bordas (B); Cor (C) e Diâmetro (D). Neste trabalho utiliza-se como ferramenta o Processamento de Imagens digitais para o pré-diagnóstico do câncer de pele. / Skin cancer is one of the most frequent tumors . When early diagnosticated this kind of cancer reachs high percentage of cure. But the identification of its characteristics is necessary. The characteristics to be analised are: Asymmetry (A); Irregularity border (B); Color (C) and diameter (D). The present work uses as tool for first diagnostic of skin cancer the digital images processing.

A Microscopia de Força Atômica é uma técnica que permite a aquisição de imagens em escalas nanométricas da superfície de quase todo tipo de material. Nessa escala, porém, as imagens podem apresentar uma relação sinal/ruído pobre, causado por efeitos degenerativos em sua qualidade. Para recuperar essas imagens ou minimizar os efeitos da degradação, técnicas de restauração de imagens são empregadas. Nas últimas décadas, diversas técnicas têm sido desenvolvidas e aplicadas com essa finalidade. Dentre elas, uma técnica de restauração, descrita aqui nesta tese, baseada na minimização de um funcional de Tikhonov com termos de regularização a um parâmetro, tem sido usada há alguns anos com resultados bastante satisfatórios no tratamento de imagens obtidas com o Microscópio de Força Atômica. O uso dessa técnica, entretanto, exige um grande esforço computacional que resulta em um tempo de execução elevado quando o programa que implementa o algoritmo de restauração é processado serialmente. Além disso, à medida que os equipamentos eletrônicos aumentam as suas capacidades, as imagens obtidas por esses equipamentos aumentam de resolução, assim como o esforço computacional e o tempo gasto para analisá-las e restaurálas. Assim, com o passar do tempo, o aumento da velocidade de processamento e do desempenho do programa de restauração tem-se tornado um problema cada vez mais crítico. Com o intuito de obter uma velocidade maior de processamento, nesta tese é descrita uma estratégia de implementação do algoritmo de restauração que faz uso de técnicas de computação paralela para se desenvolver uma nova versão paralela do programa de restauração. Os resultados obtidos com essa nova versão do programa mostram que a estratégia paralela adotada reduziu os tempos de execução e produziu bons desempenhos computacionais quando comparado com outras implementações feitas do mesmo algoritmo. Além disso, a nova estratégia apresenta níveis de desempenho maiores à medida que as resoluções das imagens restauradas aumentam, possibilitando a restauração de imagens maiores num tempo proporcionalmente mais curto.

Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Image representation in Content Based Image Retrieval systems is a fundamental task. The results obtained by these systems strongly depend on the choice of features selected to represent an image. Works in the literature show that intelligent techniques are used to minimize the semantic gap between the limited power of machine interpretation and human subjectivity. In this work the use of artificial neural networks to characterize images in a high-level space from an initial characterization based on low-level features (color, shape and texture) is proposed. Experiments on 3 databases of various kinds, one with general images (BD-12750 ), one with texture images (Vistex-167 ) and other with buildings (ZuBuD) are performed to exemplify the application of the method and to show the effectiveness of the model. Furthermore, the application of the proposed method in the high-level characterization of complex motions patterns is presented. / Em sistemas de Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo a representação das imagens desempenham um papel fundamental. Os resultados obtidos por esses sistemas dependem fortemente da escolha das características selecionadas para representar uma imagem. Trabalhos existentes na literatura evidenciam que técnicas inteligentes conseguem minimizar o gap- semântico existente entre o poder de interpretação limitado das máquinas e a subjetividade humana. Neste trabalho é proposto o uso das redes neurais artificiais para caracterizar imagens neurosemânticamente à partir de uma caracterização inicial baseada em características de baixo nível (cor, forma e textura). Testes em 3 bases de dados de naturezas diferentes, um de imagens mais gerais (BD-12750 ), um de texturas (Vistex-167 ) e outro de prédios (ZuBuD) exemplificam a aplicação do método como também mostram a eficácia do modelo. Ainda é apresentada a aplicação do método proposto na caracterização neurosemântica de movimentos complexos em vídeos. / Mestre em Ciência da Computação

The retrieval of similar images in databases is a wide and complex research field that shows a great demand for good performance applications. The increasing volume of information available in the Internet and the success of textual search engines motivate the development of tools that make possible image searches by content similarity. Many features can be applied in determining the similarity between images, such as size, color, shape, color variation, texture, objects and their spatial distribution, among others. Texture and color are the most important features which allow a preliminary analysis of image similarity. This dissertation presents many techniques introduced in the literature, which analyze texture and color. Some of them were implemented, their performances were compared and the results were presented. This comparison allows the determination of the best techniques, making possible the analysis of their applicability and can be used as a reference in future works. The quantitative performance analyses were done using the ANMRR metric, defined in the MPEG-7 standard, and the confusion matrices were presented for each of the tested techniques. Two groups of quantitative tests were realized: the first one was applied upon a gray scale texture database and the second one, upon a color image database. For the experiment with the gray scale texture images, the techniques PBLIRU16, MCNC and their combination presented the best performances. For the experiment with the color images, SCD, HDCIG and CSD techniques performed best. / A recuperação de imagens semelhantes em bancos de dados é um campo de pesquisa amplo, complexo e que apresenta grande demanda por aplicativos que apresentem bons resultados. O volume crescente de informações disponibilizadas ao público e o sucesso das ferramentas de busca textuais na Internet motivam a criação de utilitários que possibilitem a busca de imagens por semelhança de conteúdo. Podem-se utilizar várias características para a determinação da semelhança entre imagens digitais, tais como tamanho, cor, forma, variação de cores, textura, objetos e sua disposição espacial, entre outras. A textura e a cor são as duas características mais importantes que permitem uma análise preliminar da semelhança. Este trabalho apresenta várias técnicas constantes da literatura, que analisam textura e cor. Algumas dessas técnicas foram implementadas, seus desempenhos foram analisados e comparados e os resultados foram apresentados detalhadamente. Esse comparativo amplo permite determinar as melhores técnicas, possibilita a análise da aplicabilidade de cada uma delas e pode ser utilizada como referência em estudos futuros. As análises quantitativas de desempenho foram realizadas utilizando a métrica ANMRR, definida no padrão MPEG-7, e as matrizes de confusão, apresentadas para cada técnica testada. Dois grupos de testes quantitativos foram realizados: o primeiro utilizando um banco de imagens de texturas em tons de cinza e o segundo utilizando um banco de imagens coloridas. Os resultados dos testes com o banco de texturas em tons de cinza mostraram que as técnicas PBLIRU16, MCNC e sua combinação apresentaram os melhores desempenhos. Para o banco de imagens coloridas, os melhores desempenhos foram observados com a utilização das técnicas SCD, HDCIG e CSD. / Mestre em Ciências

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Image retrieval is an offshoot of information retrieval, which has received growing attention. Within this new offshoot the area of shape-based retrieval has shown itself to be one of the most difficult tasks to perform successfully. It is therefore the purpose of this work to explore the main aspects of shape-based retrieval: the representation and the description of shapes, which aim at extracting the main shape forms, as well as the similarity measurements which are used in the comparison between two characteristic vectors which are the result of characteristic extraction. Various descriptors of different classes are covered giving a general view of how shape based retrieval can be carried out. When given further consideration these descriptors are able to point out some desirable aspects, with the invariance to geometric transformations being one of the principal ones. Therefore the descriptors are analyzed to their degree of invariance to transformations, also normalizations in the sense of making the descriptors invariant are analyzed. One new descriptor, contour saliences, in particular shows promising results as it is invariant to such transformations. For this reason the subject is widely discussed in this work, its retrieval is carried out through the use of skeletons being that each saliency is associated to an adjoining extremity, and this is obtained through the use of the image forest transform. A CBIR based on shape that uses salience is implemented and the final results are discussed. / A recuperação de imagens é um ramo oriundo da recuperação de informação que vem recebendo grande enfoque atualmente. E dentro deste novo ramo a recuperação baseada em formas é uma das tarefas mais difíceis. Assim, esse trabalho explora os principais aspectos de recuperação baseada em forma: a representação e a descrição de formas, que visam extrair as principais características da forma, e também medidas de similaridade, que são utilizadas na comparação entre dois vetores de característica resultantes da extração de características. Diversos descritores de diferentes classes são abordados dando uma visão geral de como pode ser realizada a recuperação baseada em forma. Considerando ainda os descritores, importantes aspectos podem ser apontados como sendo desejáveis, sendo a invariância a transformações geométricas um dos principais. Assim, os descritores são analisados quanto à sua invariância a transformações, e algumas normalizações no sentido de tornar os descritores invariantes também são analisadas. Um descritor novo e bastante promissor, por ser invariante a tais transformações, é o descritor saliências do contorno. Por isso este é amplamente discutido nesse trabalho. Sua obtenção é realizada através do uso de esqueletos sendo que cada saliência é associada à uma extremidade do mesmo, e este por sua vez é obtido através da transformada imagem floresta. Um CBIR baseado em forma utilizando saliências é implementado e seus resultados discutidos. / Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Yuzo Iano / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-05T13:46:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_FernandoSilvestreda_D.pdf: 35017484 bytes, checksum: fb460a6a42e44fe0a50e94599ac027fc (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: A excelente qualidade visual e taxa de compressão dos codificadores fractais de imagem tem aplicações limitadas devido ao exaustivo tempo de codificação inerente. Esta pesquisa apresenta um novo codificador híbrido de imagens que aplica a velocidade da transformada wavelet à qualidade da compressão fractal. Neste esquema, uma codificação fractal acelerada usando a classificação de domínios de Fisher é aplicada na sub-banda passa-baixas de uma imagem transformada por wavelet e uma versão modificada do SPIHT (Set Partitioned in Hierarchical Trees) é aplicada nos coeficientes remanescentes. Os detalhes de imagem e as características de transmissão progressiva da transformada wavelet são mantidas; nenhum efeito de bloco comuns às técnicas fractais é introduzido, e o problema de fidelidade de codificação comuns aos codificadores híbridos fractal-wavelet é resolvido. O sistema proposto reduz o tempo médio de processamento das imagens em 94% comparado com o codificador fractal tradicional e um ganho de 0 a 2,4dB em PSNR sobre o algoritmo SPIHT puro. Em ambos os casos, o novo esquema proposto apresentou melhorias em temos de qualidade subjetiva das imagens para altas, médias e baixas taxas de compressão / Abstract: The excellent visual quality and compression rate of fractal image coding have limited applications due to exhaustive inherent encoding time. This research presents a new fast and efficient image coder that applies the speed of the wavelet transform to the image quality of the fractal compression. In this scheme, a fast fractal encoding using Fisher¿s domain classification is applied to the lowpass subband of wavelet transformed image and a modified SPIHT coding (Set Partitioning in Hierarchical Trees), on the remaining coefficients. The image details and wavelet progressive transmission characteristics are maintained; no blocking effects from fractal techniques are introduced; and the encoding fidelity problem common in fractal-wavelet hybrid coders is solved. The proposed scheme provides an average of 94% reduction in encoding-decoding time compared to the pure accelerated Fractal coding results, and a 0-2,4dB gain in PSNR over the pure SPIHT coding. In both cases, the new scheme improves the subjective quality of pictures for high, medium and low bit rates / Doutorado / Telecomunicações e Telemática / Doutor em Engenharia Elétrica