Made available in DSpace on 2016-12-23T14:07:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sandra Mara Torres Muller.pdf: 1594751 bytes, checksum: b3abd1c42aa0001991d29eefe9754019 (MD5) Previous issue date: 2006-04-03 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / In this work three incremental adaptation methods for the hidden Markov models (HMM) are studied and implemented, which are based on the Expectation-Maximization (EM), Segmental k-Means and Maximum a Posteriori (MAP) algorithms. These methods, already used in the speech recognition field, are applied here in the electrocardiogram (ECG) segmentation problem. For that, it was used an ECG analysis system able to segment and classify cardiac diseases, like premature ventricular contraction (PVC) and ischemia. The use of these methods allow us to adjust the models to the signal fluctuations commonly met during ambulatory recording. The methods can also be implemented for other kinds of biomedical signals, like electroencephalogram (EEG). / Neste trabalho foram estudadas e implementadas tr^es t¶ecnicas incrementais de adapta»c~ ao de modelos ocultos de Markov (HMM - Hidden Markov Model) baseadas nos algoritmos de treinamento, que s~ ao a esperan»ca da maximiza»c~ ao (expectation maximization - EM), a k-means segmental (segmental k-means) e a m¶aximo a posteriori (Maximum a Posteri- ori -MAP). Essas t¶ecnicas, muito utilizadas em reconhecimento de voz, s~ ao aqui usadas para sinais biom¶edicos, mais precisamente para sinal de eletrocardiograma (ECG). Para tal objetivo, utilizou-se uma plataforma, j¶ a desenvolvida, de segmenta» c~ ao e classi¯ca» c~ ao de ECG, al¶em de detec»c~ oes de anomalias card¶³acas como extra-s¶³stole ventricular (ESV) e isquemia do mioc¶ ardio. Nessa plataforma, os modelos de Markov são empregados na etapa de segmenta»c~ ao do sinal de ECG, tendo em vista a identi¯ca» c~ ao das formas de onda elementares que comp~oem um ciclo card¶³aco. O desenvolvimento dessas t¶ecnicas permite, uma vez que a plataforma esteja funcionando como sistema real, um ajuste aut^ onomo dos modelos µas varia» c~ oes do sinal de ECG ao longo do tempo, assim como a outras varia» c~ oes presentes em um sistema real. As t¶ecnicas foram avaliadas a partir de experimentos usando duas bases de sinais de ECG: QT database e European ST-T database. Os resultados con¯rmam o ganho de desempenho obtido com a adapta»c~ ao, permitindo uma modelagem do sinal ao longo do tempo mais apropriada. As t¶ecnicas desenvolvidas s~ ao indicadas tamb¶em para outros tipos de sinais biom¶edicos, como o sinal de eletroencefalograma (EEG), por exemplo.

Orientador: Anna Diva Plasencia Lotufo / Co-orientador: Jorge Manuel M. C. Pereira Batista / Banca: Carlos Roberto Minussi / Banca: Ricardo Luiz Barros de Freitas / Banca: Díbio Leandro Borges / Banca: Gelson da Cruz Junior / Resumo: O presente trabalho tem como objetivo realizar o reconhecimento de identidade por meio de um método baseado nos Sistemas Imunológicos Artificiais de Seleção Negativa. Para isso, foram explorados os tipos de recursos e alternativas adequadas para a análise de expressões faciais 3D, abordando a técnica de Padrão Binário que tem sido aplicada com sucesso para o problema 2D. Inicialmente, a geometria facial 3D foi convertida em duas representações em 2D, a Depth Map e a APDI, que foram implementadas com uma variedade de tipos de recursos, tais como o Local Phase Quantisers, Gabor Filters e Monogenic Filters, a fim de produzir alguns descritores para então fazer-se a análise de expressões faciais. Posteriormente, aplica-se o Algoritmo de Seleção Negativa onde são realizadas comparações e análises entre as imagens e os detectores previamente criados. Havendo afinidade entre as imagens previamente estabelecidas pelo operador, a imagem é classificada. Esta classificação é chamada de casamento. Por fim, para validar e avaliar o desempenho do método foram realizados testes com imagens diretamente da base de dados e posteriormente com dez descritores desenvolvidos a partir dos padrões binários. Esses tipos de testes foram realizados tendo em vista três objetivos: avaliar quais os melhores descritores e as melhores expressões para se realizar o reconhecimento de identidade e, por fim, validar o desempenho da nova solução de reconhecimento de identidades baseado nos Sistemas Imunológicos Artificiais. Os resultados obtidos pelo método apresentaram eficiência, robustez e precisão no reconhecimento de identidade facial / Abstract: This work aims to perform the identity recognition by a method based on Artificial Immune Systems, the Negative Selection Algorithm. Thus, the resources and adequate alternatives for analyzing 3D facial expressions were explored, exploring the Binary Pattern technique that is successfully applied for the 2D problem. Firstly, the 3D facial geometry was converted in two 2D representations. The Depth Map and the Azimuthal Projection Distance Image were implemented with other resources such as the Local Phase Quantisers, Gabor Filters and Monogenic Filters to produce descriptors to perform the facial expression analysis. Afterwards, the Negative Selection Algorithm is applied, and comparisons and analysis with the images and the detectors previously created are done. If there is affinity with the images, than the image is classified. This classification is called matching. Finally, to validate and evaluate the performance of the method, tests were realized with images from the database and after with ten descriptors developed from the binary patterns. These tests aim to: evaluate which are the best descriptors and the best expressions to recognize the identities, and to validate the performance of the new solution of identity recognition based on Artificial Immune Systems. The results show efficiency, robustness and precision in recognizing facial identity / Doutor

A geração de ambientes virtuais de áreas urbanas ou cenas naturais coloca um grande número de problemas no âmbito da Computação Gráfica, dado que a quantidade de informação necessária para a criação de modelos realistas é dependente da dimensão e complexidade da área a modelar. A construção de um grande número de modelos de objetos naturais de forma detalhada é extremamente trabalhosa. Enquanto os modelos de estruturas artificiais, tais como máquinas ou edifícios podem ser obtidos a partir de fontes CAD, o mesmo não ocorre as plantas e outros fenômenos naturais. Embora muitos ambientes virtuais sejam criados por modelagem manual e individual de cada um dos seus componentes, os processos automáticos e semi-automáticos de reconstrução de ambientes naturais 3D provaram que podem ser muito mais eficientes, reduzindo a duração, o custo e a alocação de recursos humanos. A integração entre diferentes tecnologias e ferramentas que possibilitem a identificação de elementos em um cenário agrícola, modelagem de objetos 3D e a posterior apresentação e utilização do ambiente virtual em um sistema do tipo CAVE não é uma tarefa trivial. Dessa forma, o objetivo desta pesquisa é desenvolver uma metodologia de montagem automática de ambientes virtuais agrícolas baseada na extração de objetos de cenas naturais reais a partir de imagens de vídeo para utilização no sistema de multiprojeção imersivo do Laboratório Multiusuário de Visualização 3D Imersiva de São Carlos (LMVI). A partir de um modelo de dados 3D projetado em um sistema que oferece um alto grau de imersão e interação como o LMVI, pode-se fazer comparações com outros modelos de dados ou com o mesmo modelo em épocas diferentes. Através da comparação entre modelos é possível identificar alterações que ocorreram no ambiente ao longo do tempo (tanto naturais como causadas pelo homem) auxiliando na tomada de decisão em processos agrícolas. / The generation of virtual environments for urban or natural scenes poses a number of problems within the Computer Graphics, since the amount of information needed to create realistic models is dependent on the size and complexity of the area to be modeled.The construction of a large number of natural object models in detail is extremely laborious. While the models of artificial structures, such as machines or buildings can be obtained from CAD sources, the same is not true plants and other natural phenomena. Although many virtual environments are created by individual and manual modeling of each of their components, the processes of automatic and semi-automatic 3D reconstruction of natural environments have proved to be much more efficient, reducing duration, cost and allocation of human resources.The integration between different technologies and tools that enable the identication of elements in an agricultural setting, modeling of 3D objects and the subsequent presentation and use of virtual environment in a CAVE-like system is not a trivial task. Thus, the objective of this research is to develop a methodology for automatic mounting of agricultural virtual environments based on the extraction of objects of natural scenes from real video images for use in the immersive multiprojection system of the Multiuser Laboratory of 3D Immersive Visualization of Sao Carlos (MLIV). From a 3d data model projected in a system that offers a high degree of immersion and interaction as MLIV, one can make comparisons with other data models or with the same model at different periods. Through the comparison between models is possible to identify changes that occurred in the environment over time (both natural and manmade) assisting the decision making in agricultural processes.

As galectinas, proteínas que compartilham características como afinidade por ?-galactosídeos e a presença de um domínio de reconhecimento ao carboidrato (CRD), tem como importante papel a decodificação de mensagens moleculares. As galectinas são encontradas em uma grande variedade de células e tecidos animais e estão envolvidas em diversos processos celulares relacionados a resposta imune e inflamatória. O grupo tandem-repeat das galectinas é formado por proteínas que apresentam dois CRDs distintos (CRD1 e CRD2) conectados por um peptídeo de ligação, ao qual pertencem as galectinas-4 e -12 humanas, alvos de nosso estudo. Durante o desenvolvimento do presente projeto foram utilizadas abordagens multidisciplinares através de técnicas biofísicas, cristalográficas, computacionais e imunoquímicas. Foi iniciado o estudo de caracterização estrutural da galectina-4 humana (hGal4) e seus domínios hGal4-CRD1 e hGal4-CRD2, de forma independente, através da produção heteróloga das proteínas e ensaios de estabilidade térmica e cristalização. As estruturas cristalográficas dos domínios foram determinadas a 1,48 e 2,46 Å de resolução, respectivamente e utilizadas para a construção de um modelo para a hGal4. Com base nos estudos de dinâmica molecular e estabilidade térmica foi possível propor um modelo de interação entre os CRDs através do peptídeo de ligação. Ensaios de dinâmica da hGal4 com LacNAc sugeriram uma diferença de plasticidade dos CRDs no reconhecimento do ligante. Foram também realizadas incessantes tentativas de desenvolver um protocolo de expressão heteróloga para as isoformas e domínios da galectina-12 humana (hGal12). Como resultado, observamos uma alta tendência à formação de corpos de inclusão e agregados resistentes a desnaturação, além da susceptibilidade ao ataque proteolítico. Os modelos estruturais dos domínios da hGal12 não permitiram identificar nenhuma característica que justificasse o comportamento das proteínas. Foram realizados estudos de localização celular em células HL-60 e foi possível identificar a presença da hGal12 na superfície das gotas de lipídio, organelas responsáveis pelo armazenamento de energia e o processo de catabolismo celular. A alta insolubilidade observada para as isoformas e domínios da hGal12, a sua localização em gotas de lipídeos, a divergência evolutiva da hGal12 quando comparada com outras galectinas do mesmo grupo e incluindo o fato de um dos CRDs não apresentar os requerimentos estruturais básicos para ligar ?-galactosídeos, nos leva a especular se essa proteína estaria, na verdade, sendo expressa como parte de um heterocomplexo proteico, que estabilizaria a estrutura da hGal12 e a endereçaria para as gotas de lipídeo. Em nossa hipótese, o domínio hGal12-CRD2 poderia ter evoluído para favorecer a interação com outros parceiros macromoleculares. Devido ao importante papel desempenhado pelas galectinas em inúmeros processos celulares, os resultados aqui obtidos representam uma importante contribuição no entendimento do papel que as galectinas hGal4 e hGal12 exercem nos diferentes eventos celulares, além de fornecem ferramentas experimentais para desenvolvimento de futuros estudos funcionais. / Galectins are proteins that share characteristics such as affinity for ?-galactosides and the presence of a carbohydrate recognition domain (CRD). They belong to a family of proteins that display the important role of decoding molecular messages. Galectins are found in a variety of cell types and are involved in several biological phenomena related to immune response and inflammation. The tandem-repeat group of galectins consists of proteins with two distinct CRDs (CRD1 and CRD2) connected by a peptide linker, in which belong galectins-4 and -12, targets of our study. During the development of the present project a multidisciplinary approach was used including the use of biophysical, crystallographic, computational and immunochemical techniques. The structural characterization of human galectin-4 (hGal4) and its hGal4-CRD1 and hGal4-CRD2 independent domains was initiated by their heterologous protein production, thermal stability and crystallization assays. The crystallographic structure of domains were determined at 1.48 e 2.46 Å resolution, respectively, and used for constructing a model for hGal4. Based on molecular dynamics and thermal stability studies we propose a model of interaction between CRDs mediated by linker peptide. Dynamics simulation of hGal4 with LacNAc suggested a difference in plasticity between CRDs and ligand recognition. In addition, several attempts have been made towards the development of a protocol for expression of isoforms and independent domains from human galectin-12 (hGal12). As result, we observed a high tendency to body inclusion formation and denaturing resistant aggregates, besides high susceptibility to proteolytic attack. Structural models for the hGal12 domains did not allow the identification of any feature to justify proteins behavior. Cell location studies in HL-60 cells were performed and hGal12 was found to be located on the surface of lipid droplets, organelles responsible for energy storage and catabolism. The high insolubility displayed by isoforms and domains from hGal12, together with its location on lipid droplets, the evolutionary divergence of hGal12 compared to tandem-repeat proteins, and the fact that hGal12-CRD2 does not present the structural requirements for ?-galactosides binding, suggest that hGal12 is, in fact, expressed as part of a protein complex that could both stabilize hGal12 structure and guide it to the lipid droplets. In our hypothesis, the hGal12-CRD2 could have evolved in order to favor the interaction with other macromolecular partners. Due to crucial roles displayed by galectins in innumerous biological process, we believe that our results represent an important contribution for the understanding of hGal4 e hGal12 proteins roles within the cell, besides providing experimental tools for the development of further functional studies.

Na última década diferentes modalidades e técnicas quantitativas de neuroimagens aplicadas ao estudo de doenças neuro-degenerativas vêm fornecendo um volume cada vez maior de dados, tornando sua utilização uma tarefa complexa. Paralelamente, técnicas computacionais de reconhecimento de padrões vêm sendo desenvolvidas para apoiar a tomada de decisão humana. O propósito geral do presente estudo é aplicar técnicas de reconhecimento de padrões em dados quantitativos de neuroimagens adquiridas por ressonância magnética (RM) em pacientes com Esclerose Múltipla (EM). Especificamente foram avaliados dados retrospectivos de um grupo de 203 sujeitos controle sem doenças neurológicas e um grupo de 144 pacientes portadores de Esclerose Múltipla. Os dados usados foram provenientes da combinação de ferramentas computacionais de processamento de imagens e neuroimagens adquiridas em um aparelho de RM de 3 Tesla usando diferentes técnicas quantitativas: Difusão, Relaxometria, Taxa de Transferência de Magnetização (MTR) e Volumetria. Os dados das diferentes técnicas quantitativas em 126 regiões cerebrais não excludentes foram processados no programa de mineração de dados WEKA. Os algoritmos: k-nearest-neighbor (KNN) com diferentes números de vizinhos e Support vector machine (SVM) foram utilizados para a classificação e agrupamento desses dados. As regiões com maior contribuição na separação de ambos os grupos foram encontradas na substância branca (SB) nas seguintes estruturas: corpo caloso, precúneo, cerebelo e fusiforme esquerdos. Outro atributo significante foi o de hipo-intensidades que pode ser associado à presença de lesões, também na substância branca. Dentre as técnicas, a mais relevante foi a MTR com 92,9% de valor médio de área sob a curva ROC (Receiver Operating Characteristic), considerando os diferentes algoritmos de classificação e métodos de seleção de atributos, porém uma análise global incluindo os dados de todas as técnicas elevou esta área para 96,2%. O algoritmo KNN com 5 vizinhos foi considerado o melhor classificador geral para o conjunto de dados e tarefas aqui explorados resultando em 91,7% de valor médio de área sob a curva ROC, seguido por KNN3 com 90,8%, KNN1 com 87,1% e SVM com 85,8%. Uma classificação restrita, com áreas reconhecidamente afetadas pela EM e com KNN5 trouxe resultados de classificação 2,1% de valor médio de área sob a curva ROC inferiores à classificação principal sem restrições. O uso de técnicas de reconhecimento de padrões a partir dos dados de técnicas quantitativas de neuroimagem aplicadas à amostra estudada, demonstrou que a substância branca do cérebro é a mais afetada pela EM seguindo um padrão global com maior envolvimento no hemisfério esquerdo. A estratégia sugerida neste problema de classificação seria o uso dos dados de todas as técnicas quantitativas aqui discutidas provenientes das regiões envolvidas na classificação restrita conjuntamente com o precuneus e o fusiform, aplicando o KNN5 com seleção de melhores atributos. / In the last decade different modalities and quantitative neuroimaging techniques applied to the study of neurodegenerative diseases have been providing an increasing volume of data, making use of such a complex task. At the same time, computational techniques of pattern recognition have been developed to favor the human performance. The purpose of this study is to apply techniques of pattern recognition in quantitative data of neuroimaging acquired by magnetic resonance (MR) in patients of multiple sclerosis (MS). There were evaluated retrospective data from a control group of 203 people without neurological diseases and a group of 144 patients with MS. The data used were from the combination of computational tools of image processing and neuroimaging acquired in an MR apparatus of 3 Tesla using different quantitative techniques: diffusion, relaxometry, magnetization transfer rate (MTR) and volumetry. The data of the different quantitative techniques in 126 regions of the brain not mutually excludent were processed in the software WEKA of data mining. The algorithms: k-nearest-neighbor (KNN) with different numbers of neighbors and support vector machine (SVM) were used for the classification and grouping of the data. The regions with the highest contribution to the separation of both groups were found in the white matter of the following structures: corpus callosum, precuneus, cerebellum and left spindle. Another significant attribute was the hypo-intensities that can be associated to the presence of lesions in the white matter also. The most relevant technique was the MTR with 92.9% of average area under ROC, considering the different algorithms of classification and methods of feature selection, however a global analysis including data from all techniques increased this area under ROC to 96.2%. The KNN algorithm for k = 5 is considered the best overall classifier for the dataset resulting in 91.7% average area under ROC, followed by KNN for k = 3 with 90.8%, KNN for k = 1 with 87.1%, and SVM with 85.8%. A restricted classification with known affected areas by MS and KNN for k = 5 brought results of classification of average area under ROC of 2.1% inferior to the main classification without restrictions. The use of techniques of pattern recognition from the data of quantitative techniques of neuroimaging showed that the white matter of the brain is the most affected by MS following a global pattern with higher involvement in the left hemisphere. The strategy suggested in this classification issue would be the use of data from all quantitative techniques discussed from the regions involved in restricted classification jointly with precuneus and fusiform, applying KNN for k = 5 with selection of best features.

A segmentação de pele em imagens é um importante processo para uma vasta gama de aplicações, como detecção e rastreamento de faces, reconhecimento de gestos, computação forense, entre outros. Um dos maiores problemas encontrados neste tipo de aplicação é a presença de objetos que possuem cor de pele nas imagens, mas não fazem parte de segmentos reais de pele, sendo muitas vezes erroneamente classificados como pele. A fim de reduzir a frequência destes falsos positivos, é apresentado neste trabalho um método de segmentação de pele humana em imagens faciais que possui duas diferentes etapas que reduzem a quantidade de falsos positivos do processo sem que se percam quantidades significantes de verdadeiros positivos. Estas duas etapas são chamadas de FPAR (False Positive Area Reduction) e aplicação de textura. A primeira visa remover segmentos não contínuos classificados como pele e a segunda aborda a aplicação de textura nas imagens, removendo áreas em que a textura não se assemelha à textura de pele humana. Para isto, foi desenvolvido o banco de imagens SFA (Skin of FERET and AR), constituído de imagens originais dos bancos de faces FERET e AR, seus respectivos ground truths de segmentação de pele e amostras de pele e não pele extraídas das imagens originais. O método apresentado neste trabalho apresenta resultados promissores atingindo até 46,9% de redução de falsos positivos sem que a acurácia aferida tenha redução significante (apenas 1,8%). Este trabalho tem como contribuições o método desenvolvido e o banco de imagens SFA que fica disponível online para download pela comunidade científica. / Skin segmentation is an important process for many kinds of application like face detection, face tracking, gesture recognition, forensic computing and others. One of the main problems found in this kind of application is the presence of objects which have skin color but are not part of actual skin segments, being wrongly classified as skin. Aiming to reduce the frequency of these false positives, this work presents a method of human skin segmentation in facial images which has two different steps that reduces the false positives without losing significant areas of true positives. These two steps are called FPAR (False Positive Area Reduction) and texture application. The first one removes segments classified as skin which are not continuous and the second one is an analysis of the image texture, removing areas which the texture is not alike human skin texture. To achieve this, the SFA (Skin of FERET and AR) image database was developed, constituted of original images retrieved from AR and FERET face databases, their respective ground truths of skin segmentation and skin and non-skin samples retrieved from the original images. The method presented in this work shows promising results, reaching up to 46.9% of false positive reduction without significant reduction of the accuracy (1.8%). This work has as contributions the developed method and the SFA database, which is available for download for scientific community.

Um dos objetivos deste trabalho foi avaliar e comparar a taxa de prenhez de receptoras bovinas nulíparas, após transferência de embriões fecundados in vitro ou in vivo, associados ou não a um embrião partenogenético. Um total de 239 novilhas foram utilizadas, e as médias das taxas de prenhez aos 30 (TP30d) e 60 dias (TP 60d), foram comparadas em arranjo fatorial 8x2 entre G1 e G2 (fecundados in vitro), e em análise fatorial 3x2, entre G3 e G4 (fecundados in vivo). O delineamento utilizado foi: G1) transferência de 1 embrião fecundado in vitro (n=86); G2) transferência de 1 embrião partenogenético associado a 1 embrião fecundado in vitro (n=81); G3) transferência de 1 embrião fecundado in vivo (n=36) e G4) transferência de 1 embrião partenogenético associado a 1 embrião fecundado in vivo (n=36). A taxa de prenhez aos 30 dias para o G1 foi de 31,3% (27/86) e do G2 de 37,0% (30/81); P= 0,28. Para o G3, de 55,5% (20/36) e G4, de 75,0% (27/36); P=0,09. Não houve diferença (P=0,92) para taxa de prenhez aos 60 dias para o G1 em relação ao G2, com taxas de 24,6% (22/86) e 28,2% (23/81); respectivamente. Também não houve diferença (P=0,08) aos 60 dias para o grupo G3 em relação ao G4, com taxas de 44,4 % (16/36) e 61,1% (22/36), respectivamente. As perdas embrionárias no período foram de 14,81% para o G1, 33,34% para o G2, 25,00% para o G3 e 18,52% para o G4. As médias de peso ao nascimento dos animais pertencentes ao G1 e G2, foram de 26,3 Kg (±1,2; n=6) e 28,8 Kg (±2,1; n=7) respectivamente. As médias dos dias de gestação das receptoras dos grupos G1e G2 foram de 290 dias (±2,1) e 292,8 dias (±1,1) respectivamente. Para avaliar o embrião partenogenético em relação aos embriões fecundados in vitro após 9 dias de cultivo embrionário, foi determinado os resultados para as seguintes variáveis dependentes: taxa de clivagem, taxa de blastocisto, taxa de blastocisto eclodido, número de núcleos e freqüência do RNAm do IFN-&tau; em 6 sessões de produção embrionária. Os resultados foram analisados em fatorial 6x2. Foi observada diferença (P<0.05) nas taxas de clivagem, blastocisto e eclosão entre os tratamentos, houve diferença entre número de núcleos, 231 para os fecundados e 156 para os partenogenéticos (P=0.001), e para a expressão do gene do IFN-&tau;, os embriões partenogenéticos expressaram mais o gene do IFN em relação aos fecundados (P=0.001). Finalmente, Western blots foram realizados para identificar a proteína do IFN-&tau; bovino em embriões fecundados e partenogenéticos após 12 dias de cultivo. Bandas correspondente ao IFN-&tau; foram encontradas nos meios de cultivo onde permaneceram os embriões fecundados e partenogenéticos com peso molecular médio de 24 kDa. Não se detectou uma banda específica ao IFN-&tau; nos extratos embrionários. Tendo em vista o apresentado, conclui-se que apesar dos embriões partenogenéticos expressarem o gene e secretarem a proteína do IFN-&tau;, a transferência de um embrião partenogenético, associado a embriões fecundados in vitro ou in vivo, não favoreceu (P<0.05) ao aumento da taxa de prenhez, mas não prejudicou o desenvolvimento da gestação a termo em bovinos. / The aim of this work was to evaluate the bovine pregnancies rate of in vitro and in vivo produced embryos associated or not to a parthenogenetic embryo in heifers. Two hundred thirty nine recipients were used. The average of pregnancies rate were compared between G1 and G2 (in vitro) and between G3 and G4. (in vivo). The groups were: G1) 1 in vitro fertilized embryo (n=86); G2) 1 parthenogenetic embryo associated with 1 in vitro fertilized embryo (n=81); G3) 1 in vivo fertilized embryo (n=36) and G4) 1 parthenogenetic embryo associated with 1 in vivo fertilized embryo (n=36). Pregnancy rate at day 30 for G1 was 31.3% (27/86) similar to G2 37.0% (30/81); P=0.28. Group 3 rate was 55.5% (20/36) and also similar to G4, 75.0% (27/36); P=0.09. There was no difference (P=0.92) to pregnancy rate at day 60 for G1 compared with G2. The G1 and G2 rates were 26.74% (23/86) and G2 24.69% (20/81) respectively. Also, there were no difference (P=0.08) between G3 and G4. The G3 and G4 rates were 44.4 % (16/36) and 61.1% (22/36) respectively. The embryonic loss in this period was 14.81% for G1, 33.34% for G2, 25.00% for G3 and 18.52% for G4. The calf average weight of these animals from G1 and G2 were respectively 26.3Kg (±1.2; n=6) and 28.8 Kg (±2.1; n=7). The average pregnancy length of the recipients from G1 and G2 were respectively 290 days (±2.1) and 292.8 days (±1.1). To evaluate the parthenogenetic embryo quality, the cleavage rate, blastocyts rate, hatching rate, the number of nuclei, immunocitochemistry for IFN-, and the mRNA frequency of IFN-&tau; was determined in 9 days harvesting parthenogenetic and in vitro fertilized embryos. Difference (P<0.05) was observed in cleaveage, blastocysts and hatching rates, nuclei counting between fertilized embryo (n=231) compared to the parthenogenetic embryo (n=156) and the mRNA relative quantification of the IFN-&tau; gene showed that fertilized embryos have lower expression compared to parthenogenetic embryo (P<0.01). Finally, the western blots analysis for IFN-&tau; protein was performed in 12 days harvested embryos. Bands for IFN-&tau; were found in culture medium from fertilized and parthenogenetic embryos with average molecular weight of 24 kDa. The IFN-&tau; specific protein was not found in the embryonic extracts. In view of the presented results we conclude that despite the production and secretion of IFN-&tau; the association of the parthenogenetic embryo with the fertilized embryo do not favored the pregnancy establishment, however do not interfered in the development of bovine pregnancy to term.

O presente trabalho descreve duas técnicas de adaptação ao locutor para sistemas de reconhecimento de voz utilizando um volume de dados de adaptação reduzido. Regressão Linear de Máxima Verossimilhança (MLLR) e Autovozes são as técnicas trabalhadas. Ambas atualizam as médias das Gaussianas dos modelos ocultos de Markov (HMM). A técnica MLLR estima um grupo de transformações lineares para os parâmetros das medias das Gaussianas do sistema. A técnica de Autovozes baseia-se no conhecimento prévio das variações entre locutores. Para obtermos o conhecimento prévio, que está contido nas autovozes, utiliza-se a análise em componentes principais (PCA). Fizemos os testes de adaptação das médias em um sistema de reconhecimento de voz de palavras isoladas e de vocabulário restrito. Contando com um volume grande de dados de adaptação (mais de 70% das palavras do vocabulário) a técnica de autovozes não apresentou resultados expressivos com relação aos que a técnica MLLR apresentou. Agora, quando o volume de dados reduzido (menos de 15% das palavras do vocabulário) a técnica de Autovozes apresentou-se superior à MLLR. / This present work describe two speaker adaptation technique, using a small amount of adaptation data, for a speech recognition system. These techniques are Maximum Likelihood Linear Regression (MLLR) and Eigenvoices. Both re-estimates the mean of a continuous density Hidden Markov Model system. MLLR technique estimates a set of linear transformations for mean parameters of a Gaussian system. The eigenvoice technique is based on a previous knowledge about speaker variation. For obtaining this previous knowledge, that are retained in eigenvoices, it necessary to apply principal component analysis (PCA). We make adaptation tests over an isolated word recognition system, restrict vocabulary. If a large amount of adaptation data is available (up to 70% of all vocabulary) Eigenvoices technique does not appear to be a good implementation if compared with the MLLR technique. Now, when just a small amount of adaptation data is available (less than 15 % of all vocabulary), Eigenvoices technique get better results than MLLR technique.

A detecção e reconhecimento de objetos em ambiente não controlado tem aplicações diversas no campo da visão computacional, e juntamente com o georreferenciamento de objetos de forma automática propicia uma variedade de aplicações, como por exemplo, o mapeamento da sinalização de trânsito. Os sinais de trânsito são muito importantes por proverem regras de navegação nas ruas e estradas. Um sistema para a determinação das posições geográficas de placas de sinalização de trânsito em áreas urbanas de forma automática constitui uma ferramenta útil para a gestão municipal podendo servir para tomadas de decisão, como por exemplo, fluxo de tráfego e definição de sinalização nas vias terrestres. Do ponto de vista prático, um sistema com estas características tem uma grande complexidade na implementação o que caracteriza um grande desafio. Diante do contexto exposto, nesta tese, é tratada a computação da detecção, o reconhecimento de sinais e o georreferenciamento de placas de trânsito. A implementação deste trabalho consistiu na coleta de conjuntos de dados e a aplicação de algoritmos para a extração dos descritores de pontos chave e para realizar a correspondências dos pontos chave entre duas imagens (imagem de uma via contendo uma ou mais placas e imagem de um template de uma placa de sinalização). Uma vez obtidos apenas os pontos em comuns referentes aos seus descritores, na sequência foram aplicados algoritmos para a detecção, reconhecimento e georreferenciamento das placas de trânsito. Para a obtenção do conjunto de dados foi utilizado um sistema móvel de mapeamento terrestre, equipado com sensores de imageamento digital, que além de obter conjuntos de sequências de imagens, também capturam informações de navegação e posicionamento. Para a detecção e reconhecimento foram utilizados algoritmos já consolidados na literatura (SIFT e BBF) e também algoritmos definidos e implementados para a realização da metodologia proposta. Para a extração de pontos chave condizentes com a placa a ser detectada, foi desenvolvido um algoritmo, pelo fato dos algoritmos citados na literatura não serem adequados para imagens que apresentam poucos pontos de correspondência, como é o caso do algoritmo RANSAC. Foi também definido e implementado um algoritmo para o reconhecimento de caracteres para o caso de placas de sinalização que especificam limite de velocidade. Com o conhecimento das fotocoordenadas centrais referentes às placas detectadas e reconhecidas e os dados de navegação e posicionamento, é realizado o georreferenciamento a fim de determinar as posições das placas no terreno por meio das equações de colinearidade. Foram realizados experimentos iniciais comprovando que a metodologia proposta é adequada para os objetivos definidos. As taxas de acerto na detecção e reconhecimento das placas de sinalização atingiram valores superiores a 80%, mesmo utilizando imagens com cenas complexas. O trabalho desenvolvido contribui com a metodologia proposta destinada à determinação das posições das feições dos sinais de trânsito em áreas urbanas, e na Área de Visão Computacional, contribui com novos algoritmos para a detecção e reconhecimento de placas de sinalização, bem como um novo algoritmo para o reconhecimento de caracteres. / The detection and object recognition in uncontrolled environment has several applications in the field of computer vision, and together with automatic georeferencing of objects provides a variety of applications, for example, the mapping of traffic signs. Traffic signs are very important because they provide navigation rules in streets and roads. A system for the automatic determining of the geographic positions of traffic sign plates in urban areas constitutes a useful tool for municipal management, it can be used for decision making, such as traffic flow and sign location on roads. From a practical point of view, a system with these characteristics has a great complexity in the implementation that characterizes a great challenge. Considering the exposed context, this thesis treats the computation of detection, recognition and georeferencing of traffic signs. The implementation of this work consisted in collecting data sets and application of algorithms for extracting keypoint features and performing the keypoint matching between two images (image of a road containing one or more plates and image of a template from a traffic sign). Once only the points in common in relation to their descriptors had been obtained, in the sequence, some algorithms were applied to the detection, recognition and georeferencing of traffic signs. To obtain the data set a landbase mobile mapping system was used, equipped with digital imaging sensors, which in addition to obtaining sets of image sequences, they also capture navigation information and positioning. For detection and recognition algorithms already established in literature (SIFT and BBF) were used and algorithms defined and implemented to the realization of the proposed methodology were also used. For the extraction of keypoints suitable with the plateto be detected, an algorithm was developed, because of the algorithms mentioned in literature are not appropriate for images that have few points of matching such as the RANSAC algorithm. An algorithm for recognition of characters for the case of signs which specify the speed limit was also defined and implemented. With the knowledge of the central photo coordinates referring to plates detected and recognized and navigation and positioning data,the georeferencing is performed to determine the positions of the plates on the ground through the collinearity equations. Initial experiments were performed demonstrating that the proposed methodology is appropriate for the defined goals. The hit rates of detection and recognition of sign plates reached values above 80%, even using images with complex scenes. The developed work contributes with the proposed methodology destined to the determination of traffic signs positions in urban areas, and in the Computer Vision Area, it contributes with new algorithms for the detection and recognition of traffic signs and a new algorithm for character recognition.

ALVES NETO, W.C. Efeitos do escitalopram sobre a identificação de expressões faciais. Ribeirão Preto, SP: Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo; 2008. Os inibidores seletivos da recaptura de serotonina (ISRS) têm sido utilizados com sucesso para o tratamento de diversas patologias psiquiátricas. Sua eficácia clínica é atribuída a uma potencialização da neurotransmissão serotoninérgica, mas pouco ainda é conhecido sobre os mecanismos neuropsicológicos envolvidos nesse processo. Várias evidências sugerem que a serotonina estaria envolvida, entre outras funções, na regulação do comportamento social, nos processos de aprendizagem e memória e no processamento de emoções. O reconhecimento de expressões faciais de emoções básicas representa um valioso paradigma para o estudo do processamento de emoções, pois são estímulos condensados, uniformes e de grande relevância para o funcionamento social. O objetivo do estudo foi avaliar os efeitos da administração aguda e por via oral do escitalopram, um ISRS, no reconhecimento de expressões faciais de emoções básicas. Uma dose oral de 10 mg de escitalopram foi administrada a doze voluntários saudáveis do sexo masculino, em modelo duplo-cego, controlado por placebo, em delineamento cruzado, ordem randômica, 3 horas antes de realizarem a tarefa de reconhecimento de expressões faciais, com seis emoções básicas raiva, medo, tristeza, asco, alegria e surpresa mais a expressão neutra. As faces foram digitalmente modificadas de forma a criar um gradiente de intensidade entre 10 e 100% de cada emoção, com incrementos sucessivos de 10%. Foram registrados os estados subjetivos de humor e ansiedade ao longo da tarefa e o desempenho foi avaliado pela medida de acurácia (número de acertos sobre o total de estímulos apresentados). De forma geral, o escitalopram interferiu no reconhecimento de todas as expressões faciais, à exceção de medo. Especificamente, facilitou a identificação das faces de tristeza e prejudicou o reconhecimento de alegria. Quando considerado o gênero das faces, esse efeito foi observado para as faces masculinas, enquanto que para as faces femininas o escitalopram não interferiu com o reconhecimento de tristeza e aumentou o de alegria. Além disso, aumentou o reconhecimento das faces de raiva e asco quando administrado na segunda sessão e prejudicou a identificação das faces de surpresa nas intensidades intermediárias de gradação. Também apresentou um efeito positivo global sobre o desempenho na tarefa quando administrado na segunda sessão. Os resultados sugerem uma modulação serotoninérgica sobre o reconhecimento de expressões faciais emocionais e sobre a evocação de material previamente aprendido. / ALVES NETO, W.C. Effects of escitalopram on the processing of emotional faces. Ribeirão Preto, SP: Faculty of Medicine of Ribeirão Preto, University of São Paulo; 2008. The selective serotonin reuptake inhibitors (SSRI) have been used successfully for the treatment of various psychiatry disorders. The SSRI clinical efficacy is attributed to an enhancement of the serotonergic neurotransmission, but little is known about the neuropsychological mechanisms underlying this process. Several evidences suggest that serotonin is involved with the regulation of social behavior, learning and memory process and emotional processing. The recognition of basic emotions on facial expressions represents an useful task to study the emotional processing, since they are a condensate, uniform and important stimuli for social functioning. The aim of the study was to verify the effects of the SSRI escitalopram on the recognition of facial emotional expressions. Twelve healthy males completed two experimental sessions each (crossover design), in a randomized, balanced order, double-blind design. An oral dose of 10 mg of escitalopram was administered 3 hours before they performed an emotion recognition task with six basic emotions angry, fear, sadness, disgust, happiness and surprise and neutral expression. The faces were digitally morphed between 10% and 100% of each emotional standard, creating a 10% steps gradient. The subjective mood and anxiety states through the task were recorded and the performance through the task was defined by the accuracy measure (number of correct answers divided by the total of stimuli presented). In general, except of fear, escitalopram interfered with all the emotions tested. Specifically, facilitated the recognition of sadness, while impaired the identification of happiness. When the gender of the faces was analyzed, this effect was seen in male, but not female faces, where it improves the recognition of happiness. In addition, improves the recognition of angry and disgusted faces when administered at the second session and impaired the identification of surprised faces at intermediate levels of intensity. It also showed a global positive effect on task performance when administered at the second session. The results indicate a serotonergic modulation on the recognition of emotional faces and the recall of previous learned items.