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Uma Aplica??o de Redes Neurais Auto-Organizaveis ? Reconstru??o Tridimensional de Superf?cies

Brito J?nior, Agostinho de Medeiros 14 January 2005 (has links)
Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AgostinhoMBJ_ Ate_cap4.pdf: 2708709 bytes, checksum: 594003810b24cc08c34b728a0e492d9d (MD5) Previous issue date: 2005-01-14 / We propose a multi-resolution approach for surface reconstruction from clouds of unorganized points representing an object surface in 3D space. The proposed method uses a set of mesh operators and simple rules for selective mesh refinement, with a strategy based on Kohonen s self-organizing map. Basically, a self-adaptive scheme is used for iteratively moving vertices of an initial simple mesh in the direction of the set of points, ideally the object boundary. Successive refinement and motion of vertices are applied leading to a more detailed surface, in a multi-resolution, iterative scheme. Reconstruction was experimented with several point sets, induding different shapes and sizes. Results show generated meshes very dose to object final shapes. We include measures of performance and discuss robustness. / ? proposto um m?todo em multi-resolu??o para reconstru??o de superf?cies a partir de nuvens de pontos, que representam a superf?cie de um objeto no espa?o 3D. O m?todo proposto utiliza um conjunto de operadores de malha e regras simples de refinamento seletivo da malha, com um estrat?gia baseada nos mapas auto-organiz?veis de Kohonen. Basicamente, um esquema auto-adaptativo ? utilizado para mover iterativamente os v?rtices de uma malha inicial simples em dire??o ao conjunto de pontos, localizados idealmente na fronteira do objeto. Sucessivos refinamentos da malha e movimenta??es dos seus v?rtices s?o aplicados, levando a superf?cies cada vez mais detalhadas, num esquema iterativo em multi-resolu??o. Experimentos de reconstru??o foram realizados com diversos conjuntos de pontos, de diferentes formas e tamanhos. Os resultados apresentam malhas geradas que s?o muito pr?ximas das formas das superf?cies impl?citas nas amostras. S?o inclu?das medidas de erro e de qualidade e discutida a robustez do algoritmo.
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Aplicação de mapas auto-organizáveis na classificação de aberrações cromossômicas utilizando imagens de cromossomos humanos submetidos à radiação ionizante / Application of self-organizing maps for the classification of chromosomal aberrations using images of human chromosomes subjected to ionizing radiation

Cunha, Kelly de Paula 15 April 2015 (has links)
O presente trabalho é resultado da colaboração de pesquisadores do Centro de Engenharia Nuclear (CEN) e de pesquisadores do Centro de Biotecnologia (CB), ambos pertencentes ao IPEN, para o desenvolvimento de uma metodologia que visa auxiliar os profissionais citogeneticistas fornecendo uma ferramenta que automatize parte da rotina necessária para a avaliação qualitativa e quantitativa de danos biológicos em termos de aberração cromossômica. A técnica citogenética, sobre a qual esta ferramenta é desenvolvida, é a técnica de aberrações cromossômicas. Nela, são realizadas preparações citológicas de linfócitos de sangue periférico para que metáfases sejam analisadas e fotografadas ao microscópio e, com base na morfologia dos cromossomos, anomalias sejam investigadas. Quando esta tarefa é realizada manualmente, os cromossomos são analisados visualmente um a um pelo profissional citogeneticista, logo, trata-se de um processo minucioso em virtude da variação geral na aparência do cromossomo, do seu tamanho pequeno e do grande número de cromossomos por célula. Para um diagnóstico confiável, é necessário que várias células sejam analisadas, tornando-se uma tarefa repetitiva e demorada. Neste contexto, foi proposto o uso dos mapas auto-organizáveis para o reconhecimento automático de padrões morfológicos referentes às imagens de cromossomos humanos. Para isso, foi desenvolvido um método de extração de características por meio do qual é possível classificar os cromossomos em: dicêntricos, anéis, acrocêntricos, submetacêntricos e metacêntricos, com acerto de 93,4 % em relação ao diagnóstico dado por um profissional citogeneticista. / This work is a joint collaboration between Nuclear Energy Research Institute (IPEN), Nuclear Engineering Center and Biotechnology Center to develop a methodology aiming to assist cytogenetic professionals by providing a tool to automate part of the required routine to perform qualitative and quantitative evaluation of biological damage in terms of chromosomal aberration. The cytogenetic technique upon which this tool was developed, is the chromosome aberrations technique, in which cytological preparations of peripheral blood lymphocyte metaphases are performed to be analyzed and photographed under a microscope in order to investigating chromosomal aberration. Performed manually, the chromosomes are analyzed visually one by one by a cytogenetic professional, so it is a painstaking process due to the great deal of variation in the appearance of each chromosome, their small sizes and not to mention the high density of chromosomes per cell. In order to obtain a reliable diagnosis it is necessary that many cells be analyzed, which makes this a repetitive and time consuming process. In this context, the use of self-organizing maps for the automatic recognition of patterns relating to morphological pictures of human chromosomes has been proposed. For this, we developed a feature extraction method by which is possible to classify chromosomes in: dicentrics, ring-shaped, acrocentric, submetacentric and metacentric with 93.4% accuracy compared to diagnostic given by a professional cytogeneticist.
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Aplicação de mapas auto-organizáveis na classificação de aberrações cromossômicas utilizando imagens de cromossomos humanos submetidos à radiação ionizante / Application of self-organizing maps for the classification of chromosomal aberrations using images of human chromosomes subjected to ionizing radiation

Kelly de Paula Cunha 15 April 2015 (has links)
O presente trabalho é resultado da colaboração de pesquisadores do Centro de Engenharia Nuclear (CEN) e de pesquisadores do Centro de Biotecnologia (CB), ambos pertencentes ao IPEN, para o desenvolvimento de uma metodologia que visa auxiliar os profissionais citogeneticistas fornecendo uma ferramenta que automatize parte da rotina necessária para a avaliação qualitativa e quantitativa de danos biológicos em termos de aberração cromossômica. A técnica citogenética, sobre a qual esta ferramenta é desenvolvida, é a técnica de aberrações cromossômicas. Nela, são realizadas preparações citológicas de linfócitos de sangue periférico para que metáfases sejam analisadas e fotografadas ao microscópio e, com base na morfologia dos cromossomos, anomalias sejam investigadas. Quando esta tarefa é realizada manualmente, os cromossomos são analisados visualmente um a um pelo profissional citogeneticista, logo, trata-se de um processo minucioso em virtude da variação geral na aparência do cromossomo, do seu tamanho pequeno e do grande número de cromossomos por célula. Para um diagnóstico confiável, é necessário que várias células sejam analisadas, tornando-se uma tarefa repetitiva e demorada. Neste contexto, foi proposto o uso dos mapas auto-organizáveis para o reconhecimento automático de padrões morfológicos referentes às imagens de cromossomos humanos. Para isso, foi desenvolvido um método de extração de características por meio do qual é possível classificar os cromossomos em: dicêntricos, anéis, acrocêntricos, submetacêntricos e metacêntricos, com acerto de 93,4 % em relação ao diagnóstico dado por um profissional citogeneticista. / This work is a joint collaboration between Nuclear Energy Research Institute (IPEN), Nuclear Engineering Center and Biotechnology Center to develop a methodology aiming to assist cytogenetic professionals by providing a tool to automate part of the required routine to perform qualitative and quantitative evaluation of biological damage in terms of chromosomal aberration. The cytogenetic technique upon which this tool was developed, is the chromosome aberrations technique, in which cytological preparations of peripheral blood lymphocyte metaphases are performed to be analyzed and photographed under a microscope in order to investigating chromosomal aberration. Performed manually, the chromosomes are analyzed visually one by one by a cytogenetic professional, so it is a painstaking process due to the great deal of variation in the appearance of each chromosome, their small sizes and not to mention the high density of chromosomes per cell. In order to obtain a reliable diagnosis it is necessary that many cells be analyzed, which makes this a repetitive and time consuming process. In this context, the use of self-organizing maps for the automatic recognition of patterns relating to morphological pictures of human chromosomes has been proposed. For this, we developed a feature extraction method by which is possible to classify chromosomes in: dicentrics, ring-shaped, acrocentric, submetacentric and metacentric with 93.4% accuracy compared to diagnostic given by a professional cytogeneticist.
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Um método de classificação em grupos de informações visando sua segurança

Torres, José Antonio Corrales 05 March 2008 (has links)
Made available in DSpace on 2016-03-15T19:38:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jose Antonio Corrales Torres.pdf: 1028407 bytes, checksum: b5574af2fd8d98d1a9fe03ff29b6aa07 (MD5) Previous issue date: 2008-03-05 / In the contemporary society, information and knowledge grew in importance and have become the most valuable assets, space and time are less relevant and more vulnerable due to the increasing mobile technology. New procedures and processes were created towards security. The information classification is the primary requirement to adjust rules and procedures, the protection level and cost. The current process is manual, restricted by the knowledge of few people and subject to imperfections. This study suggests a method to classify the information, regarding its confidentiality, using groups generated by an Artificial Neural Network. The development of this method was supported by studies of methodologies applied to information protection, to the technology and business risk management, classification methodologies and control structures. The implementation made use of a Neural Network, based on the Self-Organization Maps (SOM) of Kohonen, due to its heavy specialization on groups handling. The study case objective was the implementation and it considered the information from universities, due to their various properties (administrative, pedagogic and scientific research). The analysis of the results indicated the similarity among the elements that composed the groups generated by the training of the Neural Network, complemented by calculations using the original weights. The viability of the application of the considered method to an organization was confirmed. / Na sociedade contemporânea, a informação e o conhecimento assumiram a importância de representar os ativos de maior valor, num cenário em que o espaço e o tempo, devido à tecnologia voltada à mobilidade, perderam a relevância e tornaram-se mais vulneráveis. Surgiram novos procedimentos e mecanismos destinados à segurança. A classificação das informações é o requisito fundamental para direcionar as medidas, o nível de proteção e o custo. Atualmente o processo é manual, restrito ao entendimento de algumas pessoas e sujeito a imperfeições. Este estudo propõe um método para classificar as informações, quanto à sua confidencialidade, em grupos gerados por uma Rede Neural Artificial. O desenvolvimento deste método foi pautado por estudos em metodologias destinadas à segurança das informações, ao gerenciamento de risco de negócio e tecnológico, metodologias para classificação e estruturas de controle. A implementação usou a Rede Neural, baseada nos Mapas Auto-Organizáveis (SOM) de Kohonen, devido à sua acentuada especialização no tratamento de grupos. O estudo de caso objetivou a implementação e contemplou as informações das universidades, em razão da diversidade de suas propriedades (administrativa, pedagógica e pesquisa científica). A análise dos resultados obtidos permitiu observar a semelhança dos elementos que compõe os grupos gerados pelo treinamento da Rede Neural, complementado por cálculos que utilizam os pesos iniciais. Mostrou-se a viabilidade da aplicação do método proposto para uma organização.
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Mapas auto-organizáveis na construção de recursos de aprendizagem adaptativos: uma aplicação no ensino de música

Ferreira, Fabiano Rodrigues 29 February 2008 (has links)
Made available in DSpace on 2016-04-18T21:39:46Z (GMT). No. of bitstreams: 3 Fabiano Rodrigues Ferreira1.pdf: 1311600 bytes, checksum: 0965dfbc230f89f36675c671139868c2 (MD5) Fabiano Rodrigues Ferreira2.pdf: 3285153 bytes, checksum: a89026ec6080ef90e4d32d6b1d3ecf78 (MD5) Fabiano Rodrigues Ferreira3.pdf: 3363149 bytes, checksum: 1aeb3cbfdd346437db3d3527f88d4d81 (MD5) Previous issue date: 2008-02-29 / Fundo Mackenzie de Pesquisa / Brazilian educational scenario suffers from the lack of incentive to a musical apprenticeship that leads students to reflect about their own reality. Due to the actual hegemonic politics, educational processes, in general, are characterized by diminishing student s potential for reflection, in a society that priorizes a strict technicist teaching, as contemporary society is. As a result, students are often not able to stablish relationships between what was learned and their own lives. Thus, it is necessary to have some mechanisms that could help the adaptation to student s cultural context, leading to a meaningful ethnic learning. Learning objects concept can be understood as examples of technological resources that appear in a way to organize and structure digital educational data. Such concept, althought is a new paradigm into educational ambit, has been widely used on educational systems by constant & crescent deliver of learning objects by Internet. In this way, this work focuses an adaptive learning object architecture, applied to the learning process of Brazilian musical rhythms, as an example. Such objects are dynamically retrieved from repositories through techniques based on self-organizing maps. Objects are selected in order to create learning resources adequate to some desirable adaptivity factor, as previous knowledge, learning styles or cultural aspects. / O cenário educacional brasileiro sofre com a falta de incentivo a um aprendizado musical que realmente faça o educando refletir sobre sua realidade. Devido à política hegemônica atual, os processos educativos, em geral, estão imersos numa alienação descontextualizante e no assistencialismo. O poder de pensamento e reflexão do educando acaba diminuindo consideravelmente numa sociedade que preza mais pelo ensino puramente tecnicista do que pelo incentivo à reflexão, como é o caso da sociedade contemporânea. O resultado disso acaba sendo uma inorganicidade educacional que faz com que o aluno não faça relação daquilo que aprendeu com sua própria vida. Torna-se necessário, portanto, estabelecer mecanismos que auxiliem a adaptação ao contexto cultural do mesmo, levando a uma etnoaprendizagem significativa e contextualizada. Entendem-se os objetos de aprendizagem como exemplos de recursos tecnológicos que surgiram como forma de organizar e estruturar materiais educacionais digitais. Tal conceito, embora seja um paradigma novo no âmbito da educação tem sido amplamente utilizado nos sistemas educacionais atuais através da constante e crescente disponibilização dos mesmos pela Internet. Dessa forma, este trabalho enfoca uma arquitetura de objetos de aprendizagem digitais adaptativos com uma aplicação no processo de aprendizagem de ritmos musicais brasileiros, como exemplo de utilização. Tais objetos são dinamicamente recuperados a partir de repositórios, através de técnicas baseadas em mapas auto-organizáveis. Objetos são selecionados de maneira a criar recursos de aprendizagem que sejam adequados a algum fator de adaptabilidade desejável para o contexto, como conhecimentos prévios, estilos de aprendizagem ou aspectos culturais.

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