Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-06-25T22:48:16Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Rafael Galvão de Mesquita.pdf: 3132690 bytes, checksum: 146f47256f9ec73dd248693c53e9d44e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-25T22:48:16Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Rafael Galvão de Mesquita.pdf: 3132690 bytes, checksum: 146f47256f9ec73dd248693c53e9d44e (MD5) Previous issue date: 2017-02-24 / CNPQ / Atenção visual é o processo pelo qual o cérebro humano prioriza e controla o processamento de estímulos visuais e é, dentre outras características do sistema visual, responsável pela forma rápida com que seres humanos interagem com o meio ambiente, mesmo considerando uma grande quantidade de informações a ser processada. A atenção visual pode ser direcionada pelo mecanismo bottom-up, em que estímulos de baixo nível da cena, como cor, guiam o foco atentivo para aquelas regiões mais salientes, ou seja, que se distinguam da sua vizinhança ou do restante da cena; ou pelo mecanismo top-down, em que fatores cognitivos, como expectativas do indivíduo ou o objetivo de concluir certa tarefa, definem a região de atenção. Esta Tese investiga o uso de algoritmos de atenção visual para guiar (e acelerar) a busca por objetos em imagens digitais. Inspirado no funcionamento do mecanismo bottom-up, um algoritmo de detecção de saliências baseado na estimativa do background da cena combinado com o resultado de um operador Laplaciano, denominado de BLS (Background Laplacian Saliency), é proposto. Além disso, uma modificação no detector/descritor de características locais SURF (Speeded-UpRobust Features), denominado depatch-based SURF, é desenvolvida para que o reconhecimento ocorra iterativamente em certos locais em foco da cena, ao invés de executar o modo clássico de reconhecimento (busca clássica), em que toda a cena é analisada de uma só vez. O modo de busca em que opatch-based SURF é aplicado e a ordem das regiões analisadas da imagem é definida por um algoritmo de detecção de saliência é referenciado como Busca Guiada por Mapa de Saliência (BGMS). O BLS e outros nove algoritmos de detecção de saliências são experimentados na BGMS. Resultados indicam, em média, uma redução para (i) 73% do tempo de processamento da busca clássica apenas pela aplicação do patch-based SURF em uma busca aleatória, (ii) e para 53% desse tempo quando a busca é guiada pelo BLS. Utilizando outros algoritmos de detecção de saliências do estado da arte, entre 55% e 133% do tempo da busca clássica são necessários para o reconhecimento. Além disso, inspirado pelo mecanismo top-down, é proposta a Busca Guiada por Características do Objeto (BGCO) por meio da priorização de descritores extraídos da cena em função da distância Hamming para os descritores de um determinado objeto alvo. A BGCO utiliza filtros de Bloom para representar vetores de características similares aos descritores do objeto buscado e possui complexidade de espaço e tempo constantes em relação ao número de elementos na base de descritores do alvo. Experimentos demonstram uma redução do tempo de processamento para 80% do tempo necessário quando a busca clássica é executada. Concluindo, a partir da integração entre a BGMS e a BGCO (BGMS+BGCO) é possível reduzir o tempo de execução da busca para 44% do tempo da busca clássica. / Visual attention is the process by which the human brain prioritizes and controls visual stimuli and it is, among other characteristics of the visual system, responsible for the fast way in which human beings interact with the environment, even considering a large amount of information to be processed. Visual attention can be driven by abottom-up mechanism, in which low level stimuli of the analysed scene, like color, guides the focused region to salient regions (regions that are distinguished from its neighborhood or from the whole scene); orbyatop-down mechanism, in which cognitive factors, like expectations or the goal of concluding certain task, define the attended location. This Thesis investigates the use of visual attention algorithms to guide (and to accelerate) the search for objects in digital images. Inspired by the bottom-up mechanism, a saliency detector based on the estimative of the scene’s background combined with the result of a Laplacian-based operator, referred as BLS (BackgroundLaplacianSaliency), is proposed. Moreover, a modification in SURF (Speeded-Up Robust Features) local feature detector/descriptor, named as patch-based SURF, is designed so that the recognition occurs iteratively in each focused location of the scene, instead of performing the classical recognition (classic search), in which the whole scene is analysed at once. The search mode in which the patch-based SURF is applied and the order of the regions of the image to be analysed is defined by a saliency detection algorithm is called BGMS. The BLS and nine other state-of-the-art saliency detection algorithms are experimented in the BGMS. Results indicate, in average, a reduction to (i) 73% of the classic search processing time just by applyingpatch-basedSURF in a random search, (ii) and to 53% of this time when the search is guided by BLS. When using other state-of-the-art saliency detection algorithms, between 55% and 133% of the processing time of the classic search is needed to perform recognition. Moreover, inspired by thetop-down mechanism, it is proposed the BGCO, in which the visual search occurs by prioritizing scene descriptors according to its Hamming distance to the descriptors of a given target object. The BGCO uses Bloom filters to represent feature vectors that are similar to the descriptors of the searched object and it has constant space and time complexity in relation to the number of elements in the set of the descriptors of the target. Experiments showed a reduction in the processing time to 80% of the required time when the classic search is performed. Finally, by using the BGMS and the BGCO in an integrated way, the processing time of the search was reduced to 44% of the execution time required by the classic search.

Submitted by Fernanda Rodrigues de Lima (fernanda.rlima@ufpe.br) on 2018-07-25T21:44:29Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Thiago Gonçalves Tenório.pdf: 2554108 bytes, checksum: 86e2e3e25258104f0d8958bca233136c (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-07-27T21:53:33Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Thiago Gonçalves Tenório.pdf: 2554108 bytes, checksum: 86e2e3e25258104f0d8958bca233136c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-27T21:53:34Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Thiago Gonçalves Tenório.pdf: 2554108 bytes, checksum: 86e2e3e25258104f0d8958bca233136c (MD5) Previous issue date: 2013-11-22 / Segundo tipo mais frequente no mundo, o câncer de mama é mais comum entre as mulheres respondendo, no Brasil, por 52.680 casos diagnosticados em 2012 e 12.852 mortes em decorrência da doença em 2010. A mamografia é um exame de diagnóstico por imagem que tem como finalidade estudar o tecido mamário como, por exemplo, as anormalidades na mama. A imagem mamográfica pode ser dividida em duas regiões com características diferentes, o background ou região de fundo e a região da mama propriamente atingida pelos raios-X. Em uma mamografia, a região limite entre a mama e seu background também conhecida como borda, fronteira ou contorno é uma importante área a ser detectada na imagem. No entanto, no processamento de imagem, a extração do contorno da mama e a segmentação do tecido é uma tarefa desafiadora em muitos aspectos. Os avanços tecnológicos na área médica proporcionaram a criação dos sistemas de detecção auxiliada por computador (CAD - Computer Aided Diagnosis) que vêm ajudando os radiologistas, principalmente os radiologistas residentes, na difícil atividade de avaliação e análise de estruturas de interesse nas imagens mamográficas, como as bordas, utilizando-se para isso de técnicas de processamento de imagens. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um algoritmo de segmentação das imagens de mamografias que agrupa diversas operações do processamento de imagem, como especificação de histograma, re-amostragem, ajuste de histograma, aritmética e operações morfológicas ou seja, utilização das técnicas de processamento de imagem para segmentação da mamografia em busca do encontro da borda. Nesta dissertação, alcançou-se uma segmentação correta em 97% das imagens de mamografia processadas, ou seja, a esqueletização contém toda a mama em seu interior e se assemelham ao contorno da mama. O novo algoritmo objetiva aumentar a visibilidade sobre as novas técnicas de segmentação de imagens mamográfica de uma forma automatizada e robusta a ruído que se apresentam corriqueiramente na aquisição e transmissão das imagens. / Second most common worldwide cancer disease, breast cancer is more common among women corresponding in Brazil to 52,680 cases diagnosed in 2012 and 12,852 deaths from the disease in 2010. Mammography is a diagnostic imaging tool which aims to study breast tissue, looking for abnormalities in the breast. The mammographic image may be divided into two regions with different characteristics, background region which was not exposed to X-ray and the breast region struck properly. On a mammogram, the boundary region between the breast and his background (also known as edge, border or contour) is an important area to be detected in the image. However, in image processing field, contour extraction and segmentation of the breast tissue is a challenging task in many respects. Technological advances in medical field propelled the creation of systems for computer-aided diagnosis (CAD) that are helping radiologists, especially junior radiologists, in difficult activity evaluation and analysis of interest structures in mammographic images as edges, using for this image processing techniques. This work aims to study the techniques of image processing of mammograms improving the knowledge of image segmentation with applications related to search the edge of the image, as well as the development of an algorithm for image segmentation that groups several image processing operations, such as histogram specification, re-sampling, histogram adjustment, arithmetic, and morphological operations. In this dissertation, it was attained 97% correct segmentation of mammogram contour, that is, the skeletonization contains in its interior the entire breast and resemble the contour of the breast. The new algorithm aims to increase the visibility of new techniques for segmentation of mammographic images in an automated and robust to noise ways that can appear routinely in the image acquisition and transmission.

Submitted by Fernanda Rodrigues de Lima (fernanda.rlima@ufpe.br) on 2018-08-20T19:44:41Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Edson Leite de Araújo.pdf: 2460675 bytes, checksum: c90cfbf77664407874232bd551663f9c (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-08-24T21:24:41Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Edson Leite de Araújo.pdf: 2460675 bytes, checksum: c90cfbf77664407874232bd551663f9c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-24T21:24:41Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Edson Leite de Araújo.pdf: 2460675 bytes, checksum: c90cfbf77664407874232bd551663f9c (MD5) Previous issue date: 2017-04-10 / Muitos algoritmos de reconhecimento de padrões são probabilísticos em sua construção e como tal, usam a inferência estatística para determinar o melhor rótulo para uma dada instância a ser classificada. A inferência estatística baseia-se em geral, na teoria de Bayes que por sua vez, utiliza fortemente dos vetores médios, μi, e matrizes de covariância, Σi, de classes existentes nos dados de treinamento. Estes parâmetros são desconhecidos e estimativas são realizadas seguindo vários algoritmos. Entretanto, as estimativas feitas exclusivamente a partir dos dados de treinamento são ainda as mais utilizadas. Por se tratarem de estimativas, os parâmetros μi e Σi sofrem perturbações quando se insere um novo vetor na classe à qual pertencem. Avaliando as perturbações ocorridas em todas as classes simulando uma possível inserção da instância a ser classificada nas mesmas, definimos neste trabalho uma nova regra de decisão a qual atribui a instância de teste à classe em que ocorrer a menor perturbação nos parâmetros μi e Σi ou numa combinação de ambos. Nesta área, várias abordagens são possíveis, entre elas merecem destaque as árvores de decisão, as redes neurais, o aprendizado baseado em instâncias e a máquina de vetores de suporte(SVM). Entretanto, até o momento da escrita deste texto, não foi encontrado na literatura, abordagens que utilizem as perturbações de parâmetros para a classificação de padrões. Em testes realizados inicialmente em dados sintéticos e posteriormente em 21 bancos de dados reais disponíveis no UCI Repository Learning, verificou-se que o classificador baseado em perturbações, o qual foi denominado PerC (Perturbation Classifier), apresentou performance significativamente superior às versões do SVM com kernels polinomiais de graus 2 e 3, e praticamente equivalente aos k-Nearest Neighboor com k=3 e k=5, Naïve Bayes, SVM com kernel gaussiano, CART e as redes neurais MLP, tendo o PerC o maior ranking segundo o teste estatístico de Friedman. Os resultados demonstraram que a abordagem baseada em perturbações são, portanto, úteis para a classificação de padrões. / Many pattern recognition algorithms are probabilistic in their structure and as such, they use statistical inference to determine the best label for a given instance to be classified. The statistical inference is based generally on Bayes theory which strongly uses the average vectors, μi, and covariance matrices, Σi, of existing classes in the training data. These parameters are unknown and estimates are made by following various algorithms. However, the estimates made exclusively from the training data are still the most used. Because they are estimates, the parameters μi and Σi are perturbed when a new vector is inserted into the class which they belong to. Evaluating the perturbations that occurred in all classes simulating a possible inclusion of the instance to be classified in the same one, we defined in this work a new decision rule which assigns the test instance to the class in which occurs the slightest perturbation μi and Σi parameters or the combination of both. In this area, several approaches are possible, it’s worth mentioning the decision trees, neural networks, instance-based learning and the support vector machine (SVM). However, until the moment of the writing of this text, was not found in the literature, approaches that use parameters perturbations to pattern’s classification. In tests performed initially on synthetic data and later on 21 real databases available in the UCI Repository Learning, was verified that perturbation-based classifier, which was denominated PerC (Perturbation Classifier), presented performance significantly superior to the versions of the SVM with polinomial kernels of degrees 2 and 3 and roughly equivalent to k-Nearest Neighboor with k = 3 and k = 5, Naïve Bayes, SVM with Gaussian kernel, CART and MLP neural networks, having the PerC the highest ranking according to the Friedman statistical test. The results demonstrated that the perturbation-based approach is therefore useful to pattern classification.

Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-08-31T21:51:56Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Adélia Carolina de Andrade Barros.pdf: 665097 bytes, checksum: b0b790ccd11df62aac51b8ebc7d3b501 (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-09-17T19:51:57Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Adélia Carolina de Andrade Barros.pdf: 665097 bytes, checksum: b0b790ccd11df62aac51b8ebc7d3b501 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-17T19:51:57Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Adélia Carolina de Andrade Barros.pdf: 665097 bytes, checksum: b0b790ccd11df62aac51b8ebc7d3b501 (MD5) Previous issue date: 2008-08-28 / Esta dissertação apresenta um estudo sobre o uso de Sistemas Híbridos para a tarefa de Seleção e Ponderação simultâneas de conjuntos de características. Ela é composto de três partes principais: (1) a apresentação de uma metodologia para lidar com Seleção e Ponderação como um problema de otimização global, (2) descrição do modelo híbrido que integra busca global e local e (3) avaliação das abordagens híbridas propostas. Foram investigadas duas arquiteturas híbridas inteligentes: a primeira delas combina Tabu Search com o algoritmo de busca local Relief e a segunda integra Simulated Annealing com o Relief. Ambas abordagens procuram combinar as principais vantagens dos métodos de otimização global com as dos métodos de convergência local: métodos de otimização são bastante eficientes na busca do espaço global enquanto métodos de convergência fazem uma busca local mais refinada. A metodologia utilizada neste trabalho para representar Seleção e Ponderação como um problema de busca foi proposta por Tahir et al. TAHIR; BOURIDANE; KORUGOLLU (2007). No referido trabalho, o método de busca utilizado foi apenas Tabu Search. O presente trabalho traz a adaptação desta metodologia também para o Simulated Annealing. Os resultados demonstraram que os conjuntos de características otimizados são mais eficientes que aqueles que não passaram por nenhum processo de otimização. Além disto, o modelo híbrido proposto, que faz uso também de otimização local, melhorou ainda mais o desempenho do classificador. As conclusões levaram em consideração não somente a taxa de acerto de classificação, mas também a redução da dimensão do conjunto de características. / This dissertation presents a study about the use of Hybrid Systems for simultaneous Feature Selection and Weighting. It is composed by three main parts: (1) the presentation of a methodology which handles to Selection and Weighting as a global optimization problem, (2) the description of the model composed by global and local searches, (3) the evaluation of the proposed hybrid approaches. Two intelligent hybrid architectures were investigated: the first one combines Tabu Search with the local search algorithm Relief and the second one integrates Simulated Annealing with Relief. Both approaches attempt to combine the main advantages of the global optimization methods with those of the local convergency methods: optimization methods are pretty efficient in the global search space while convergency methods make a more accurate local search. The methodology used in this work to formulate Feature Selection and Weighting as a search problem was proposed by Tahir et al. TAHIR; BOURIDANE; KORUGOLLU (2007). In the referred work, Tabu Search was used as search algorithm. This work brings an adaptation from that methodology for Simulated Annealing. The results evidenced that the features sets optimized were more efficient than those in which any optimization process was applied. Moreover, the proposed hybrid model, which uses also local optimization, improved even more the classifier accuracy. Conclusions consider not only the accuracy rate but also the reduction in feature sets dimension.

Submitted by Diogo Barreiros (diogo.barreiros@ufba.br) on 2017-02-17T15:42:37Z No. of bitstreams: 1 VersaoFinalDissertacao.pdf: 2521699 bytes, checksum: 2ccb00f597ca0d4e0d400d85bfd50127 (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-02-17T15:46:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 VersaoFinalDissertacao.pdf: 2521699 bytes, checksum: 2ccb00f597ca0d4e0d400d85bfd50127 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-17T15:46:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 VersaoFinalDissertacao.pdf: 2521699 bytes, checksum: 2ccb00f597ca0d4e0d400d85bfd50127 (MD5) / Esta dissertação aborda o estudo de algoritmos aplicados ao processamento de imagem e reconhecimento de padrão em imagem digital, em ambientes abertos, onde a fonte de luz é o sol. É realizada, uma avaliação do desempenho destes algoritmos, considerando as limitações impostas pela variação da condição de iluminação na captura destas imagens, de modo que se obtenha uma resposta satisfatória apesar das variações encontradas. As três etapas desenvolvidas neste trabalho englobam a segmentação, representação e descrição e o reconhecimento de padrão. O algoritmo de Otsu e a rede neural artificial (RNA) são utilizados como algoritmos de segmentação. Técnicas de representação e descrição abordam o uso das características de textura e média do espaço de cor RGB. / Os algoritmos de reconhecimento de padrão são avaliados através da implementação de uma RNA e de um algoritmo baseado em cluster, denominado k-means. Inicialmente, imagens foram capturadas através de equipamentos eletrônicos. Basicamente uma câmera de vídeo, um transmissor e receptor de vídeo e uma placa de captura de imagens. Imagens de plantação de girassol foram o alvo da captura. Tal captura se deu no 15º e 21º dia após a plantação da espécie. Dos objetos encontrados na imagem objetivou-se separar diferentes espécies de plantas. As imagens digitalizadas foram então processadas pelos algoritmos escolhidos para estudo de desempenho. Um ambiente computacional é então criado para gerar resultados. Os resultados obtidos demonstram que o algoritmo Otsu/RNA pode ser uma solução para a segmentação das imagens capturadas. A característica baseada em textura representa uma melhor solução para a representação e descrição e as redes neurais se mantêm estáveis em dias de diferentes condições de iluminação da cena. Conclui-se que a utilização dos algoritmos descritos neste trabalho para reconhecer padrão em imagens capturadas em ambientes abertos, obtém um desempenho satisfatório, mesmo quando consideradas as possíveis variações na qualidade da imagem e diferentes condições de iluminação.

Made available in DSpace on 2014-12-05T18:41:18Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) carla_freitas_ioc_dout_2014.pdf: 2452947 bytes, checksum: a652971a9d288c473c5d3b704f051ada (MD5) Previous issue date: 2014-11-18 / Fundação Oswaldo Cruz. Instituto Oswaldo Cruz. Rio de Janeiro, RJ, Brasil / Corpúsculos lipídicos (CLs) são organelas citoplasmáticas altamente associadas à resposta inflamatória. Eles estão presentes em diversos tipos celulares e podem aumentar em número e/ou tamanho frente à situações infecciosas. Também altamente envolvidos com os fenômenos inflamatórios estão os inflamassomos. Classicamente, esses complexos moleculares são formados por um tipo de receptor tipo Nod (NLR), uma proteína adaptadora (geralmente ASC) e a enzima caspase-1 ativada. A reunião destas proteínas e a ativação de caspase-1 levam à clivagem das pro-formas de IL-1\03B2 e de IL-18 em suas formas maduras prontas para liberação. Apesar do avanço no conhecimento da biologia destas duas estruturas, corpúsculos lipídicos e inflamassomos, nada foi descrito sobre uma possível interação entre elas. Utilizando um modelo de estudo em macrófagos derivados de medula óssea de camundongos C57Bl/6 e infecção com Mycobacterium bovis BCG buscamos pesquisar se existe essa interação e de que maneira isso ocorreria. Num primeiro momento, pesquisamos a influência de receptores tipo nod e proteínas relacionadas, na biogêsene de CLs, na liberação de IL-1\03B2 e de eicosanóides. Observamos que a infecção dos macrófagos com BCG é capaz de induzir liberação de IL-1\03B2 e ativação de caspase-1, caracterizando ativação de inflamassomos. Vimos que a ausência de Nod1, Nod2, Rip2, IL-1R1 e IL-18R não interfere na biogênese de CL, nem na liberação de IL-1\03B2 e de PGE2 e LTB4. A ausência de ASC, caspase-1 e o bloqueio de NLRP3 e P2X7 potencializam a formação de corpúsculos lipídicos induzida por BCG A ausência de ASC e caspase-1 não altera a liberação de eicosanóides e o bloqueio de NLRP3 reduz a liberação de IL-1\03B2 e de PGE2. Vimos que ATP é capaz de induzir a biogênese de corpúsculos lipídicos de maneira dependente de P2X7. Concluimos que a presença de proteínas envolvidas na via dos inflamassomos regula negativamente a biogênese de corpúsculo lipídicos. Corpúsculos lipídicos são conhecidos por compartimentalizar diversas proteínas envolvidas em importantes fenômenos celulares, dependendo do tipo celular e do estímulo. Sendo assim, no segundo bloco, avaliamos se os corpúsculos gerados pela infecção com BCG seriam capazes de armazenar NLRs e proteínas associadas. Também avaliamos se a inibição da formação de corpúsculos lipídicos teria impacto sobre a ativação de inflamassomos e liberação de mediadores inflamatórios. Observamos a presença de NLRP3, caspase-1, IL-1\03B2, Nod1, Nod2 e Rip2, mas não de ASC, nos corpúsculos lipídicos. Também vimos que a redução da formação de CL induzida por BCG leva à redução da liberação e da síntese de IL-1\03B2, mas não interfere na atividade de caspase-1. Diminui também a liberação de citocinas pro e anti-inflamatórias, além de PGE2. Baseado em nossos resultados, concluimos que existe sim uma relação entre CLs e inflamassomos, onde o segundo pode regular negativamente o primeiro e CLs podem servir de plataforma, pelo menos transitória, para a localização de proteínas da via dos NLRs. O avanço no entendimento das funções de inflamassomos e corpúsculos lipídicos pode colaborar para a geração de estratégias de combate às patologias associadas à estas duas estruturas / Pathogen - triggered dysregulation of host - cell lipid metabolism is emerging as a key feature in the pathogenesis of mycobacterial infection. Accumulating evidence suggests that modulation of host lipid metabolism through mycobacteria - induced lipid body (LB) formation is an important mechanism for mycobacterial survival and growth. However the mechanisms involved in lipid body biogenesis are still not completely understood. Mycobacterial - induced inflammasome activation of caspase - 1 and consequent secretion of IL - 1β and IL - 18 in macrophages has been demonstrated as a host - defense mechanism. In the present study we investigated the participation of inflammasomes in lipid body biogenesis and function during infection with Mycobacterium bovis BCG in macrophages. W e observed IL - 1 β release and caspase - 1 activation in bone marrow macrophage, featuring inflammasome activation induced by BCG. Nod1, Nod2, Rip2, IL - 1R1 and IL - 18R doesn't influence lipid bodies biogenesis, neither IL - 1 β nor PGE 2 and LTB 4 release induced by BCG . ASC and caspase - 1 absence and the block of NLRP3 and P2X 7 leads to increase lipid bodies number induced by BCG . The absence of caspase - 1 and ASC inhibited the release of IL - 1β induced by BCG , but does not alter the release of eicosanoids. Blocking NLRP3 reduces the release of both, IL - 1β and PGE 2 . Using an activator of inflam ma somes , ATP, we observed an indu ce d lipid body biogenesis in a P2X 7 - depende nt manner . Activation of inflam m asome s by L PS and ATP leads to increased release of eicosanoids, besides the formati on of LB s. W e conclude that the presence of proteins involved in the pathway of inflamassom e s negatively regulate s biogenesis of lipid bodies. Lipid bodies are known to compartmentalize many different proteins associated with cell signaling , depending on t he cell type and stimulus. Thus , in the second block , we assessed whether the LBs generated by infection with BCG would be able to contain NLR s and associated proteins. We also evaluated whether the inhibition of lipid body for mation would impact inflam m asome s activation and re lease of inflammatory mediators. We observed NLRP3, caspase - 1 , IL - 1β, Nod1, Nod2 and RIP2 , but not ASC are associated wi th lipid bodies. Also , we have that the reduction in the formation of LC induced by BCG leads to reduced synthesis and release of IL - 1β but did not interf ere in the activity of caspase - 1. It also reduces the release of cytokines , in addition to PGE 2 . Base d o n our results , we conclude that inflam m asome s activation could negatively regulate the lipid bodies biogenesis . Moreover, lipid bodies could be site of localization to NLRs and associated - protein , but they doesn't interfere in inflammasomes activation, although the IL - 1β release is reduced by lipid bobies numbers decreased. The knowledge of inflammasome and lipid bodies biology could be useful to generate new approaches to diseases associated with these structures

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1250297 bytes, checksum: 6fd0be6a8317d32468f8f7b7ff74d7ef (MD5) Previous issue date: 2009-02-17 / Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / The concern in minimizing the amount of chemical products used in farmings is increasing. The use of artificial vision systems has been demonstrating a great potential for use of varied taxes of inputs, as for instance, the application herbicides only in places where the presence of harmful plant is detected. The good acting of a system developed for this purpose depends mainly of the characteristic use that they allow to differentiate patterns of harmful plants of the pattern of the cultivated species. Like this, the objective of the present work was to develop and to evaluate a characteristic for the recognition of the patterns corn plant and harmful plant. The specific objectives were: the) to identify which image, green excess or the index of vegetation of normalized green, tends to provide better classification; b) to compare the classification obtained by characteristics geoestatistics, obtained when using the characteristics of Haralick. With this purpose, were acquired to the 29 days after the emergency, period in that it is usually made the application of herbicides, nine corn images (Zea Mays L.) and of each one of the species of appraised harmful plants in this experiment: Euphorbia heterophylla L., Digitaria horizontalis Willd, Cenchrus chinatus L. Six of these images were used for the selection of the characteristic that promotes better acting in the classification. The remaining three were used for the validation of the selected characteristic. Each one of the six training images was cut out in 100 blocks of 68x68 pixels. For each one of the blocks was obtained the value of the characteristic textural geoestatistic (variogram, the madogram, cross variogram and pseudo cross variogram) and the one of Haralick (angular moment, average, variance, entropy, correlation, moment of the product, inverse moment of the difference and correlation measures). Additionally, characteristic geoestatísticos and no-geoestatísticos they were obtained considering different angles (0, 45, 90 and 135°) of relationship among pixels. Characteristic geoestatistics were, also, obtained for different distances (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) of in pairs among pixels. The characteristic variograma and madograma were calculated to leave of the image green excess and GNDVI. Already the characteristic cross variogram and pseudo cross variogram were calculated with Greenness Method use in the blocks using the combinations of the bands RxG, GxB and IVxG. The characteristic of Haralick were calculated starting from the images of the green excess and GNDVI. The acting of the characteristic, proposed like this, it was evaluated using discriminate analysis. The selected characteristic were those that presented larger value for the index kappa. Additionally, new characteristic were obtained starting from combinations of the selected characteristic. These combinations, also, had appraised acting using the discriminant analysis with the objective of to identify which combination provides better classification. Later, the power of generalization of the selected combination was evaluated using the three images of each species reserved for the validation stage. The conclusions obtained regarding the objectives proposed in this research were a) the image that tended to present the best results of the index kappa was the image excess of green; b) the characteristic obtained starting from the function madograma and the one of Haralick were the ones that supplied the best results; c) the characteristic geoestatistic madograma in the 10 distances and angle 0° presented better classification results when used without combination of other characteristic; d) the characteristic geoestatísticos and the one of Haralick, when used separately didn't present such good as combined results; e) the characteristic use that consider the continuity of the pixel values, in the recognition of patterns can be a fundamental tool in the classification process. / A preocupação em minimizar a quantidade de produtos químicos utilizado em lavouras vem aumentando. O uso de sistemas de visão artificial tem demonstrado um grande potencial para o uso de taxas variadas de insumos, como por exemplo, a aplicação de herbicidas somente em locais onde é detectada a presença de planta daninha. O bom desempenho de um sistema desenvolvido para esta finalidade depende principalmente do uso de descritores que permitam diferenciar padrões de plantas daninhas do padrão da espécie cultivada. Sendo assim, objetivo geral do presente trabalho foi desenvolver e avaliar um descritor para o reconhecimento dos padrões planta de milho e planta daninha. Os objetivos específicos foram: a) identificar qual imagem, excesso de verde ou o índice de vegetação de verde normalizado, tende a proporcionar melhor classificação; b) comparar a classificação obtida por descritores geoestatísticos, com a obtida ao usar os descritores de Haralick. Com esta finalidade, foram adquiridas aos 29 dias após a emergência, período em que normalmente é feita a aplicação de herbicidas, nove imagens de milho (Zea Mays L.) e de três espécies de plantas daninhas avaliadas neste experimento: leiteira (Euphorbia heterophylla L.), capim-milhã (Digitaria horizontalis Willd) timbête (Cenchrus echinatus L.). Seis destas imagens foram utilizadas para a seleção do descritor que promove melhor desempenho na classificação. As três restantes foram utilizadas para a validação do descritor selecionado. Cada uma das seis imagens de treinamento foi recortada em 100 blocos de 68x68 pixels. Para cada um dos blocos foi obtido o valor dos descritores texturais geoestatísticos (variograma, o madograma, variograma cruzado e pseudo variograma cruzado) e os de Haralick (momento angular, média, variância, entropia, correlação, momento do produto, momento inverso da diferença e medidas de correlação). Adicionalmente, descritores geoestatísticos e não-geoestatísticos foram obtidos considerando diferentes ângulos (0, 45, 90 e 135°) de relacionamento entre pixels. Descritores geoestatísticos foram, também, obtidos para diferentes distâncias (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) de pareamento entre pixels. Os descritores variograma e madograma foram calculados partir da imagem excesso de verde e GNDVI. Já os descritores variograma cruzado e pseudo variograma cruzado foram calculados com o uso do Greenness Method nos blocos usando as combinações das bandas RxG, GxB e IVxG. Os descritores de Haralick foram calculados a partir das imagens do excesso de verde e GNDVI. O desempenho dos descritores, assim propostos, foi avaliado usando análise discriminante. Os descritores selecionados foram aqueles que apresentaram maior valor para o índice kappa. Adicionalmente, novos descritores foram obtidos a partir de combinações dos descritores selecionados. Estas combinações, também, tiveram o seu desempenho avaliado usando a análise discriminante com o objetivo de identificar qual combinação proporciona melhor desempenho na classificação. Posteriormente, o poder de generalização da combinação selecionada foi avaliado usando as três imagens de cada espécie reservadas para a etapa de validação. As conclusões obtidas com relação aos objetivos propostos nesta pesquisa foram a) a imagem que tendeu a apresentar os melhores resultados do índice kappa foi a imagem excesso de verde; b) os descritores obtidos a partir da função madograma e os de Haralick foram os que forneceram os melhores resultados; c) o descritor geoestatístico madograma nas 10 distâncias e ângulo 0° apresentou melhores resultados de classificação quando usado sem combinação de outros descritores; d) os descritores geoestatísticos e os de Haralick, quando usados isoladamente não apresentaram resultados tão bons quanto combinados; e) o uso de descritores que consideram a continuidade dos valores de pixel, no reconhecimento de padrões pode ser uma ferramenta fundamental no processo de classificação.

Made available in DSpace on 2016-01-26T18:56:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ronaldo Oikawa.pdf: 3711757 bytes, checksum: 5d13d9ef8b2d092d0bb1a6fe62a73248 (MD5) Previous issue date: 2015-03-16 / The Artificial Neural Networks are nonlinear mathematical models that resemble the human brain, and this ability to learn was applied to recognize the rain patterns in the city of Presidente Prudente, located in the region of Pontal do Paranapanema. Through these calculations, it was possible to indicate another way to rain forecast. This study used two algorithms with supervised learning, the first one the Multiple Layer Network Propagation, with 23 neurons and with one, two and three hidden layers, and the second one the Support Vector Machine (SVM) with polynomial, radial basis function and hyper tangent cores. The set analyzed covers the period from January 1996 to May 2012, collected from Weather Forecast Center and Climate Studies (CPTEC). The results showed that the atmospheric pressure, wind direction, minimum temperature and air relative humidity were the parameters more related with the rain precipitation. The SVM model with base radial function core, using sigma=0.1, showed the best results with Kappa coefficient, equal to 0.675 for first test group, equal to 0.746 to the second test group 0.746 and equal to 0.826 for the third test group. These results demonstrate the data set robustness and allowed achieve high accuracy rate in recognition of rain precipitation. / As Redes Neurais Artificiais são modelos matemáticos não lineares que se assemelham ao cérebro humano, e esta capacidade de aprender foi aplicada no reconhecimento de padrões da chuva na cidade de Presidente Prudente, localizada na região do Pontal do Paranapanema. Através desses cálculos foi possível indicar uma forma alternativa de se reconhecer o padrão da precipitação da chuva. O presente trabalho utilizou dois algoritmos com aprendizagem supervisionada, sendo o primeiro a Rede de Múltipla Camada de Retro Propagação, com 23 neurônios e com uma, duas e três camadas ocultas, já o segundo, a Máquina de Vetor de Suporte (SVM) utilizou o núcleo polinomial, função de base radial e hiper tangente. O conjunto de dados analisados compreende o período de Janeiro de 1996 até Maio de 2012, sendo obtidos do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC). Os resultados demonstraram que a pressão atmosférica, direção do vento, temperatura mínima e umidade relativa do ar são os parâmetros que estão mais relacionados à precipitação da chuva. O modelo SVM, com núcleo função de base radial, utilizando o parâmetro sigma=0,1 obteve os melhores resultados, apresentando o coeficiente Kappa (resposta), igual a 0,675 para o grupo de teste um, 0,746 para o grupo de teste dois e 0,826 para o grupo de teste três. Estes resultados demonstram a robustez do conjunto de dados e permitiram atingir altos índices de acerto no reconhecimento da precipitação da chuva.

Made available in DSpace on 2016-07-18T17:46:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ronaldo Oikawa.pdf: 3711757 bytes, checksum: 5d13d9ef8b2d092d0bb1a6fe62a73248 (MD5) Previous issue date: 2015-03-16 / The Artificial Neural Networks are nonlinear mathematical models that resemble the human brain, and this ability to learn was applied to recognize the rain patterns in the city of Presidente Prudente, located in the region of Pontal do Paranapanema. Through these calculations, it was possible to indicate another way to rain forecast. This study used two algorithms with supervised learning, the first one the Multiple Layer Network Propagation, with 23 neurons and with one, two and three hidden layers, and the second one the Support Vector Machine (SVM) with polynomial, radial basis function and hyper tangent cores. The set analyzed covers the period from January 1996 to May 2012, collected from Weather Forecast Center and Climate Studies (CPTEC). The results showed that the atmospheric pressure, wind direction, minimum temperature and air relative humidity were the parameters more related with the rain precipitation. The SVM model with base radial function core, using sigma=0.1, showed the best results with Kappa coefficient, equal to 0.675 for first test group, equal to 0.746 to the second test group 0.746 and equal to 0.826 for the third test group. These results demonstrate the data set robustness and allowed achieve high accuracy rate in recognition of rain precipitation. / As Redes Neurais Artificiais são modelos matemáticos não lineares que se assemelham ao cérebro humano, e esta capacidade de aprender foi aplicada no reconhecimento de padrões da chuva na cidade de Presidente Prudente, localizada na região do Pontal do Paranapanema. Através desses cálculos foi possível indicar uma forma alternativa de se reconhecer o padrão da precipitação da chuva. O presente trabalho utilizou dois algoritmos com aprendizagem supervisionada, sendo o primeiro a Rede de Múltipla Camada de Retro Propagação, com 23 neurônios e com uma, duas e três camadas ocultas, já o segundo, a Máquina de Vetor de Suporte (SVM) utilizou o núcleo polinomial, função de base radial e hiper tangente. O conjunto de dados analisados compreende o período de Janeiro de 1996 até Maio de 2012, sendo obtidos do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC). Os resultados demonstraram que a pressão atmosférica, direção do vento, temperatura mínima e umidade relativa do ar são os parâmetros que estão mais relacionados à precipitação da chuva. O modelo SVM, com núcleo função de base radial, utilizando o parâmetro sigma=0,1 obteve os melhores resultados, apresentando o coeficiente Kappa (resposta), igual a 0,675 para o grupo de teste um, 0,746 para o grupo de teste dois e 0,826 para o grupo de teste três. Estes resultados demonstram a robustez do conjunto de dados e permitiram atingir altos índices de acerto no reconhecimento da precipitação da chuva.

O estudo da Inteligência Artificial e de suas técnicas tem trazido grandes resultados para a evolução da tecnologia em diversas áreas. Técnicas já conhecidas como as Redes Neurais e Árvores de Decisão vêm sendo aprimoradas por técnicas de Boosting como o Adaptive Boosting. Esta técnica é uma das que apresenta maior perspectiva de crescimento devido a seu potencial, flexibilidade e simplicidade para ser implementada em diferentes cenários, como por exemplo, no tratamento de imagens para reconhecimento de padrões. Um mercado com grande potencial para se beneficiar da técnica de Boosting, e em especial do AdaBoost, é o mercado de sensores. É cada vez mais comum a utilização de sensores isolados ou sistemas de múltiplos sensores trabalhando concomitantemente para se atingir um objetivo comum. Na utilização de sistemas embarcados compostos por sensores para realização de análises e tomadas de decisão são cada vez mais requisitados, principalmente onde se requer algum tipo de reconhecimento de padrão. O objetivo desta dissertação é estudar e desenvolver o conhecimento do algoritmo AdaBoost para aplicação em sensores, de forma a aprimorar a sensibilidade e precisão das medições, tanto de sensores isolados como de sistemas complexos com vários sensores, sem que seja necessário realizar modificações no próprio sensor. O estudo estende-se também em como implementar o algoritmo inteligente a um dispositivo autônomo composto por sensores e um microprocessador que contenha um classificador embarcado de reconhecimento de padrões. Para demonstrar a utilidade da técnica, foi realizado um estudo de caso utilizando um sistema composto de sensores capacitivos interdigitalizados e microfabricados, sensores de temperatura e sensor a fibra óptica, para verificar adulterações em combustíveis automotivos, em especial, do etanol combustível. Sete experimentos são apresentados no trabalho. Índices acima de 90% de classificações corretas foram obtidos, indicando a viabilidade da utilização do algoritmo para calibração de sensores ou rede de sensores. Por fim, foi desenvolvida com sucesso uma forma de embarcar o classificador treinado em um microprocessador, confirmando assim ser possível desenvolver dispositivos embarcados contendo essa tecnologia. / Studies on Artificial Intelligence and its techniques have provided great results for the whole technology evolution in several areas. Techniques known as Neural Networks and Decision Trees have been improved by Boosting techniques such as Adaptive Boosting. This particular technique presents great growth prospects due to its potential, flexibility and simplicity to be implemented in different scenarios, such as image analysis for pattern recognition. A specific market that can greatly benefit from the technique of Boosting and particularly AdaBoost is the sensor market. The use of isolated sensors or multiple sensor systems working together in order to reach a common goal is increasingly common. Embedded systems consisting of sensors for analysis and decision-making are also increasingly common especially in cases in which some sort of pattern recognition is necessary. Therefore, the purpose of this thesis is to study and to develop some knowledge about the AdaBoost algorithm applied to sensors in order to improve the sensitivity and accuracy of its measurements, both in isolated sensors and in complex systems with multiple sensors, without requiring any change in the sensor itself. The study also approaches how to implement the intelligent algorithm in an autonomous device composed by sensors and a microprocessor that contains an embedded classifier for pattern recognition. Accordingly, a case study was conducted using a system composed of microfabricated capacitive sensors, temperature sensors and fiber optical sensor with the purpose of analyzing the amount of automobile fuels, especially ethanol fuel. Seven experiments were performed in order to demonstrate the usefulness of this technique and they are presented in the study. Rates above 90% of correct classifications were obtained, which indicates the feasibility of using the algorithm for sensor calibration or sensor network calibration. Finally, a way to embed a trained classifier into a microprocessor was successfully developed, confirming that it is possible to develop embedded devices containing this technology.