Orientador: Maria Jaqueline Mamprim / Banca: Maria Lucia Gomes Lourenço / Banca: Noeme Sousa Rocha / Banca: Raquel Sartor Marcelino / Banca: Maria Cristina Ferrarini Nunes Soares Hage / Resumo: A doença degenerativa crônica da válvula mitral é a doença cardíaca com maior frequência e uma das causas da insuficiência cardíaca em cães. O objetivo do estudo foi descrever e comparar nos rins, velocidade de pico sistólico, velocidade diastólica final, índice de resistividade e índice de pulsatilidade das artérias renais e interlobares; e no fígado as dimensões, áreas e relações da artéria aorta, veia cava caudal e veia porta; volume de fluxo da veia porta e índice de congestão portal; e índice de resistividade da artéria hepática em 19 cães com doença degenerativa crônica da válvula mitral classificados em três grupos (B2, C e D) de acordo com American College of Veterinary Internal Medicine (ACVIM). Os resultados mostraram que o índice de resistividade e o índice de pulsatilidade renais aumentaram com a progressão da doença. Com relação aos dados do fígado, o índice de congestão portal aumentou com a evolução da doença e o volume de fluxo portal apresentou o mesmo perfil observado em outras hepatopatias, como cirrose. Os resultados do presente trabalho são complementares na avaliação de cães com doença degenerativa crônica da válvula mitral, auxiliando no diagnóstico e no tratamento desses animais / Abstract: Chronic degenerative mitral valve disease is heart disease more often and one of the causes of heart failure in dogs. The aim of the study was to describe and compare the kidneys, peak systolic velocity, end diastolic velocity, resistive index and pulsatility index of renal and interlobar arteries; and liver dimensions, areas and relationships of the aorta, caudal vena cava and portal vein; volume flow of the portal vein and portal vein congestion index; and resistivity index of the hepatic artery in 19 dogs with chronic degenerative mitral valve disease classified into three groups (B2, C, D) according to the American College of Veterinary Internal Medicine (ACVIM). The results showed that the resistivity index and renal pulsatility index increased with disease progression. With regard to liver data, the congestion index increased with the progression of the disease and the volume of portal blood flow showed the same profile observed in other liver diseases such as cirrhosis. The results of this work are complementary in the evaluation of dogs with chronic mitral valve degenerative disease, aiding in the diagnosis and treatment of these animals / Doutor

Facility pode ser compreendida como um conjunto de serviços e valores que auxilia e torna mais fácil alguma ação. Para que o serviço entregue pela facility cumpra os seus objetivos de qualidade, otimização de tempo e de espaço, assim como redução de custo, é necessário que ela seja bem gerida. O crescimento dessas facilities no meio acadêmico tem aumentado vertiginosamente, permitindo que o acesso a determinados equipamentos e informações seja ampliado. É o caso do Centro Avançado em Diagnóstico por Imagem (CADI), uma plataforma da Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia (FMVZ) da USP que conta com diversos equipamentos de imagem sofisticados e que estão agrupados em diferentes locais da FMVZ. Dentre esses equipamentos, podem ser citados os microscópios, que estão presentes no prédio da Anatomia (chamado de Facility FMVZ/USP). Nesse contexto, o trabalho objetivou-se a fazer uma análise de funcionamento do CADI com o intuito de avaliar a gestão de atendimento . Para cumprir esse objetivo, foi aplicada uma pesquisa de opinião para os usuários da Facility, contendo14 perguntas que englobavam o perfil do usuário, os equipamentos mais utilizados e frequência de uso, a funcionalidade do agendamento e a importância da Central na pesquisa. Ao todo, 42 usuários responderam a pesquisa, mostrando que a maioria dos usuários era da pós-graduação da própria FMVZ; que já tinha utilizado o laboratório dez ou mais vezes; que o agendamento para utilização da Central se da de forma rápida e clara; e que a existência do laboratório é essencial para suas pesquisas. Além dos usuários saberem a importância da Facility nas suas pesquisas, muitos resultados positivos foram gerados na Central, tais como artigos científicos, projetos acadêmicos e atendimento a grupos de pesquisa, contribuindo para o maior desenvolvimento da Universidade. / Facility can be understood as a set of services and values that assists and makes some action easier. In order for the service delivered by the facility to meet its objectives of quality, time and space optimization, as well as cost reduction, it must be well managed. The growth of these facilities in academia has skyrocketed, allowing access to certain equipment and information to be expanded. This is the case of the Advanced Center for Diagnostic Imaging (CADI), a platform of the Faculty of Veterinary Medicine and Animal Science (FMVZ) of USP that has several sophisticated imaging equipment and are grouped in different FMVZ locations. Among these equipment, microscopes can be mentioned, which are present in the building of Anatomy (called Facility FMVZ / USP). In this context, the objective was to perform an analysis of the functioning of CADI in order to evaluate the management of care. To fulfill this objective, an opinion survey was applied to Facility users, containing 14 questions that included the user profile, the most frequently used equipment and frequency of use, the scheduling functionality and the importance of the Central in the research. Altogether, 42 users answered the survey, showing that the majority of users were FMVZ\'s graduate students; who had already used the laboratory ten or more times; that the scheduling for use of the Central is given quickly and clearly; and that the existence of the laboratory is essential for their research. In addition to the users knowing the importance of the Facility in their research, many positive results were generated in the Central, such as scientific articles, academic projects and attendance to research groups, contributing to the greater development of the University.

A adequação das opções terapêuticas para o adenocarcinoma de reto é dependente do estadiamento da lesão primária, feito por ressonância magnética (RM) dirigida. A RM é capaz de detectar fatores de mau prognóstico associados a alto risco de recidiva pélvica, selecionando pacientes que se beneficiam de tratamento neoadjuvante pré-operatório e diferenciando-os daqueles que podem ser operados após o diagnóstico, sem risco aumentado de recidiva local. No contexto de escassez de recursos e baixa disponibilidade da RM, a tomografia computadorizada (TC) poderia auxiliar nesta seleção de pacientes com fatores de mau prognóstico, agindo como um método de triagem para detecção de lesões avançadas que teriam indicação de tratamento neoadjuvante. O objetivo do presente estudo é avaliar o desempenho da TC no estadiamento local da neoplasia de reto para seleção de pacientes com fatores de mau prognóstico associados a alto risco para recidiva local. Cento e oitenta pacientes com diagnóstico histopatológico de adenocarcinoma de reto e sem tratamento prévio foram retrospectivamente analisados por dois radiologistas cegos a outros dados clínicos. As imagens de tomografia foram submetidas a reconstrução multiplanar, e a lesão primária foi analisada no eixo axial do reto, semelhante ao que é utilizado para análise por RM. Os critérios avaliados por TC foram: estadiamento T3c-d ou T4, estadiamento N2, acometimento da fáscia mesorretal, presença de invasão vascular extramural ou linfonodos pélvicos laterais acometidos. Os achados da TC foram comparados aos obtidos por RM. Os resultados mostraram que a TC foi capaz de detectar 108 de 128 pacientes com critérios de mau prognóstico, com sensibilidade de 84%, especificidade de 79%, valor preditivo positivo de 91% e valor preditivo negativo de 67%. O desempenho da TC foi superior quando avaliou tumores a mais de 5 cm da borda anal, mostrando sensibilidade de 89%, especificidade de 86%, valor preditivo positivo de 93% e valor preditivo negativo de 80%. Caso fosse utilizada para seleção dos critérios de mau prognóstico nesta população, a TC teria reduzido o número necessário de exames de RM em 52% / In order to tailor the most appropriate treatment option for rectal cancer, accurate staging is necessary. Patients with high risk of local recurrence may benefit from preoperative neoadjuvant treatment. In contrast, in patients with no risk of local recurrence, upfront surgery avoids radiation-related toxicity with good oncologic prognosis. The optimal staging strategy includes magnetic resonance imaging (MRI), which is the most accurate method of detecting lesions with high risk of local recurrence. When MRI is not available to all patients, computed tomography (CT) could possibly detect high risk features, avoiding delays without an adverse effect on primary treatment decisions. The purpose of this study is to evaluate CT staging accuracy to detect high risk of local recurrence in patients with rectal cancer. One hundred and eighty patients with biopsy-proven adenocarcinoma and no previous treatment were retrospectively studied. CT and MR images were reviewed by two blinded and independent radiologists. CT multiplanar reformatting allowed true axial images as seen by MRI. High-risk for local recurrence features were as follows: T3c-d or T4 status; N2 status; extramural venous invasion, mesorectal fascia involvement, and lateral pelvic lymph nodes. MRI was considered the reference standard. The results showed CT sensitivity of 84%, specificity of 79%, positive predictive value of 91% and negative predictive value of 67% for detection of any high risk of local recurrence feature. When tumors lying 5 cm above the anal verge were considered, CT sensitivity was 89%, specificity was 86%, positive predictive value was 93% and negative predictive value was 80%. CT staging would have reduced the need for 52% of MRI scans

Orientador: Regina Célia Popim / Resumo: Introdução: As feridas complexas apresentam difícil resolução e associam-se a perda cutânea extensa, infecções importantes, comprometimento da viabilidade dos tecidos e/ou associação com doenças sistêmicas que prejudicam os processos normais de cicatrização, cursam com elevada morbimortalidade e têm sido apontadas como grave problema de saúde pública. Na prática clínica, é importante avaliar as feridas e documentar a avaliação. O registro incompleto sobre o paciente e o tratamento em uso é apontado como um desafio no acompanhamento das feridas e também prejudica ações de gestão, pesquisa e educação. A incorporação de fotografias de feridas à pratica profissional, mostra-se como uma estratégia para auxiliar profissionais na observação, evolução e registro claro e preciso. O Optimum-Path Forest (OPF) é um framework para o desenvolvimento de técnicas de reconhecimento de padrões baseado em partições de caminhos ótimos e particularmente eficiente para a classificação de imagens. O classificador OPF gera resultados a partir do cruzamento das classes e características selecionadas. Objetivo: Descrever as etapas do desenvolvimento de um aplicativo para dispositivos móveis capaz de segmentar e classificar tecidos de feridas complexas baseado no Optimum-Path Forest (OPF) supervisionado. Método: Foi aplicada uma nova metodologia inteligente para análise e classificação de imagens de feridas complexas por meio de técnicas de processamento digital de imagens e aprendizado de máquina com ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Introduction: Complex wounds are difficult to resolve and are associated with extensive cutaneous loss, major infections, compromised tissue viability and / or are related to systemic diseases that impair normal healing processes, have high morbidity and mortality and have been identified as severe public health problem. In clinical practice, it is important to evaluate the wounds and document the evaluation. The incomplete record on the patient and the treatment in use is pointed out as a challenge in the follow up of the wounds and also impairs management, research and education actions. The incorporation of wounds’ photos in the professional practice, stands out as a strategy to assist professionals in the observation, evolution and clear and precise recording. Optimum-Path Forest (OPF) is a framework for the development of pattern recognition techniques based on optimal path partitions and is particularly efficient for image classification. The OPF classifier generates results from the intersection of the selected classes and characteristics. Objective: Describe the steps in developing a mobile application capable of segmenting and sorting complex wound tissue based on the supervised Optimum-Path Forest (OPF). Method: A new intelligent methodology was applied for the analysis and classification of complex wound images using digital image processing and machine learning techniques with the supervised Optimum-Path Forest (OPF) standards classifier. The image bank of 27 comp... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

A Ressonância Magnética (RM) é um método de diagnóstico por imagem que apresenta vantagens em relação aos demais métodos, o que fez com que o número de equipamentos instalados nos grandes centros brasileiros aumentasse 88% nos últimos 5 anos e cerca de 508% nos últimos 15 anos, o que demonstra a importância dessa modalidade como meio de diagnóstico por imagem. Para garantir uma imagem médica com qualidade diagnóstica, é necessário que os equipamentos sejam monitorados quanto à qualidade das imagens que produzem. Por isso, com o objetivo de manter a qualidade das imagens médicas em seu mais alto nível e assegurar o bom funcionamento dos equipamentos, é que são implementados programas de Controle de Qualidade (CQ) em RM. No Brasil, há poucos trabalhos publicados discutindo os procedimentos para o CQ em RM e não existem normas nacionais para sua regulamentação. A normatização e recomendação sobre CQ em equipamentos de RM se restringe a trabalhos de organizações internacionais. Os objetos de teste comercialmente disponíveis mais conhecidos são o objeto de teste (OT) Eurospin e o American College of Radiology (ACR), sendo que diversos grupos de pesquisa internacionais têm publicado trabalhos sobre o CQ em RM com resultados promissores utilizando esses objetos. O objetivo desse trabalho é estudar a metodologia de utilização dos objetos de teste Eurospin e ACR, comparando as diferenças de execução dos testes, resultando em um material de orientação para utilização destes objetos de teste na rotina de CQ em RM. Os parâmetros de qualidade – razão sinal ruído (RSR), uniformidade, distorção geométrica, espessura de corte, posição de corte, resolução espacial de alto contraste, porcentagem do sinal fantasma e detecção de baixo contraste – foram avaliados e executados em dois equipamentos de RM de 1,5 T com os objetos de teste ACR e Eurospin. Os dois equipamentos de RM utilizados apresentaram resultados de todos os testes dentro dos critérios de aceitação. Os objetivos desse trabalho foram alcançados, visto que foi possível estudar a metodologia de utilização dos objetos de teste Eurospine ACR e comparar as formas de execução, tendo sido elaborado um protocolo operacional para realização do CQ em RM. / Magnetic resonance imaging (MRI) is a method of diagnostic imaging which has advantages over other methods, which caused the number of installed equipment in the large Brazilian centers increased 88% over the past 5 years and about 508% in the last 15 years, which shows the importance of this method as a diagnostic imaging modality. To ensure medical imaging with diagnostic quality, it is necessary that the equipment is monitored for quality of the images they produce. Therefore, in order to maintain the quality of medical images at the highest level and ensure the proper performance of equipment, are implemented Quality Control (QC) programs in MRI. In Brazil, there are few works published discussing the procedures for the QC in MRI and there are no national standards for its regulation. The standardization and recommendation on QC in MRI is restricted to the work of international organizations. The best-known commercially available test objects are the test object (TO) Eurospin and the American College of Radiology (ACR), and several international research groups have published studies on QC in MRI with promising results using these objects. The aim of this work is to study the methodology of use of the test objects Eurospin and ACR, comparing the differences in test implementation, resulting in a guidance material for use of the test objects in the QC routine in MRI. The quality parameters – signal noise ratio (SNR), uniformity, geometric distortion, slice thickness, slice position, high-contrast spatial resolution, percentage of ghost signal and low contrast detection – were evaluated and performed in two MRI equipment of 1.5 T with the test objects ACR and Eurospin. The two MRI systems showed results of all tests within the acceptance criteria. The objectives of this study were achieved, since it was possible to study the methodology of using Eurospin and ACR test objects and compare the performance, and an operational protocol guide for performing the QC in MRI was developed.

Lung cancer is the most common and deadly of all kinds of cancers. Nowadays, the best chances of cure rely on early diagnosis. During diagnosis, the specialist must perform segmentation of a suspect nodule and analyze its shape to classify the nodule as benign or malignant. Nodule segmentation is commonly performed manually, and because of that, it is considered tedious, time consuming and can be compromised from observer variations. It may still be subject to human fail, and aspects like eyestrain, emotional factors, and even the specialist experience can. Hence the use of a semiautomatic process of segmentation provides the specialist a tool capable of aiding the early detection, which improves the patient’s chance of survival. Current segmentation techniques based on fuzzy connectivity maps provide a satisfatory level of 84% of acceptance by specialists. Therefore, the purpose of this work is to combine an optimized version of an algorithm based on fuzzy connectivity maps with other segmentation algorithms obtain a robust method for lung nodules segmentation. The method combines three algorithms to obtain the nodule segmentation; a pre-processsing stage based on local adaptive segmentation, which removes vascular attachments and undesired structures, and forms an optimum mask containing the nodule and obtains an optimum seed for the method; a 3-D fuzzy connectivity map, formed by the evaluation of relevance through all image voxels according to the optimum seed; a contrast-based sphericity oriented region growing algorithm, which establishes an automated halting criteria for the fuzzy connectivity map. As a result, the method presents an optimal solution and several alternative solutions for the specialist. The method was evaluated using a benchmark of lung nodules, composed of images manually segmented by specialists, applied in several studies of lung cancer. The test used 140 nodules, divided in two groups according to its malignancy levels. The method showed capable of segmenting different kinds of nodules with a satisfactory precision between others works in literature that used the same dataset. The work has also found reference values of segmentation algorithms constants and evaluated the impact of the optimized fuzzy connectivity maps to the processing cost. / De todos os tipos, o câncer de pulmão é o mais incidente e letal do mundo. Atualmente, as melhores chances de cura residem no diagnóstico precoce. No processo de diagnóstico, o especialista deve segmentar o nódulo suspeito e analisar sua forma para classificá-lo como benigno ou maligno. A segmentação é tipicamente realizada de forma manual e, por isso, é considerada tediosa, consome muito tempo e sofre de variações do observador, estando sujeita à falha humana. Aspectos como cansaço visual, fatores emocionais e mesmo a experiência do médico, podem comprometer o diagnóstico. Assim, o uso de um processo semiautomático de segmentação fornece ao médico uma ferramenta capaz de auxiliá-lo na detecção precoce, favorecendo um aumento nas chances de sobrevivência do paciente. A literatura apresenta níveis satisfatórios de 84% de aceitação dos especialistas na segmentação semiautomática baseada em mapas de conexidade Fuzzy. Assim, este trabalho objetiva o uso de uma versão otimizada do algoritmo de formação dos mapas de conexidade Fuzzy 3-D, aplicada ao contexto de nódulos pulmonares, combinada com outros algoritmos de segmentação para formar um método robusto de segmentação de nódulos pulmonares. O método aplica uma combinação de três algoritmos para obter a segmentação nodular: um pré-processamento por segmentação adaptativa local que exclui anexos vasculares e outras estruturas indesejadas, ao mesmo tempo em que forma uma máscara ideal que contém o nódulo e obtém uma semente ideal para o método; em seguida, um mapa de conexidade Fuzzy 3-D é formado pela avaliação de pertinência de todos os voxels da imagem em relação à semente ideal obtida; por fim, um algoritmo de crescimento de região esférico baseado em contraste estabelece um critério de parada automatizado baseado no mapa de conexidade Fuzzy. Como resultado, o método apresenta uma solução ideal e diversas soluções alternativas para a escolha do especialista. O método foi avaliado utilizando uma base de referência de nódulos pulmonares manualmente segmentados por especialistas e utilizada em diversos estudos de câncer de pulmão. Foram utilizados 140 nódulos para os testes, separados em dois grupos de acordo com seus graus de malignância. O método foi capaz de segmentar nódulos de diferentes tipos, com uma média satisfatória entre os índices de precisão de outros trabalhos na literatura que também utilizaram a mesma base de nódulos manualmente segmentados. O trabalho também encontrou valores de referência para as constantes dos algoritmos de segmentação e avaliou o impacto da versão otimizada dos mapas de conexidade no custo de processamento.

Lung cancer is the leading cause of cancer-related deaths in the world and its main manifestation occurs due to the appearance of pulmonary nodules. Pulmonary nodule classification is a complex task because it is a subjective and qualitative process that might be compromised by interpretation errors. Therefore, it is important to integrate computational tools to the pulmonary nodule classification process, since they have the potential to characterize objectively and quantitatively the lesions, so they can aid lung cancer diagnosis process. Content-Based Image Retrieval (CBIR) has been described as one of the most promissing differential diagnosis tool, since it is capable of retrieving similar cases from large image databases that were previously diagnosed. However, CBIR has some limitations, like the image feature extraction process and the time to compare one reference image with an image database. In this context, the goal of this work is to develop an algorithm to aid the diagnosis of lung cancer and the pulmonary nodule classification, using CBIR with the integration of three methods: 3D Texture Analysis and 3D Margin Sharpness Analysis for nodule characterization, and optimization on the execution time of the nodule comparison with paralelism on a Graphics Processing Unit (GPU). Images used in this work were computed tomography scans provided by the Lung Image Database Consortium, which has pulmonary nodules identified and classified by specialists according to the lesion’s likelihood of malignancy. Texture Attributes (TA) were extracted from a co-occurrence matrix obtained from the nodule volume. Margin Sharpness Attributes (MSA) were extracted from perpendicular lines drawn over the borders on all nodule slices. Integrated Attributes (IA) were created by concatenating TA and MSA. Euclidean distance was employed as similarity metric between feature vectors. CBIR algorithm’s precision was evaluated on the 10 most similar cases according to the likelihood of malignancy and with Precision and Recall parameters, on single-core, multi-core and many-core architectures. Results showed that MSA obtained more efficiency on pulmonary nodule retrieval, in the majority of precision evaluation scenarios, with the precision increase of 2% compared with TA. Texture attributes obtained the same efficiency as IA and presented higher mean precision only on benign nodule retrieval with Precision vs. Recall metric, with the precision increase of 3% compared with MSA. Results also showed that GPU, represented by the many-core device, was able to decrease execution time on image feature vector comparison and increase Euclidean distance performance on pulmonary nodule retrieval, with speedups of 16x, 17x and 19x. Therefore, CBIR allied to 3D margin sharpness descriptors and GPU optimization have big potential as a computer-based tool on lung cancer diagnosis and pulmonary nodule classification. / Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Alagoas / O câncer de pulmão é o tipo de câncer que mais causa mortes no mundo e sua principal manifestação ocorre devido ao aparecimento de nódulos pulmonares. A classificação dos nódulos pulmonares é uma tarefa complexa que está sujeita a diversos erros de interpretação. Dessa forma, é importante integrar ferramentas computacionais ao processo de classificação de nódulos pulmonares, pois elas têm potencial de auxiliar no processo de diagnóstico do câncer de pulmão. Técnicas de recuperação de imagens baseada em conteúdo (CBIR - Content-Based Image Retrieval) têm sido descritas como ferramentas de diagnóstico diferencial promissoras, pois elas são capazes de recuperar em grandes bases de dados casos similares previamente diagnosticados. Contudo, a CBIR possui algumas limitações, como o processo de extração de características das imagens e o tempo de execução na comparação de uma imagem de referência com uma base de imagens. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é desenvolver um algoritmo para o auxílio computadorizado à classificação de nódulos pulmonares utilizando CBIR, com a integração das técnicas: Análise de Textura 3D e Análise de Nitidez de Borda 3D para a caracterização dos nódulos pulmonares, e otimização no tempo de execução da comparação entre os nódulos pulmonares com paralelismo em uma unidade de processamento gráfico (GPU - Graphics Processing Unit). As imagens utilizadas neste trabalho são de tomografia computadorizada provenientes do projeto público Lung Image Database Consortium, que possui nódulos pulmonares identificados e classificados por especialistas segundo a probabilidade de malignidade da lesão radiológica. Atributos de Textura (AT) foram extraídos a partir da matriz de coocorrência obtida sobre o volume do nódulo. Atributos de Nitidez de Borda (ANB) foram extraídos a partir de linhas ortogonais traçadas sobre as bordas da lesão em todas as fatias do volume. Atributos Integrados (AI) foram criados a partir da concatenação dos AT e ANB. Distância Euclidiana foi utilizada como métrica de similaridade entre os vetores de características. A avaliação do algoritmo de CBIR desenvolvido utilizou as métricas de Precisão vs. Revocação e precisão para os 10 casos mais similares segundo a probabilidade de malignidade dos nódulos, em arquiteturas single-core, multi-core e many-core. Os resultados mostraram que os ANB obtiveram maior eficiência na recuperação dos nódulos pulmonares, na maioria dos cenários da avaliação de precisão, com aumento de precisão de 2 pontos percentuais em relação aos AT e AI na recuperação dos 10 casos mais similares. Os AT obtiveram mesma eficiência que os AI e apresentaram maior precisão média apenas na recuperação de nódulos benignos, com aumento de precisão de 3 pontos percentuais em relação aos ANB, quando empregada Precisão vs. Revocação. Os resultados mostraram também que a GPU conseguiu diminuir o tempo de execução na comparação dos vetores de características e aumentar o desempenho da distância Euclidiana na recuperação dos nódulos pulmonares, com ganhos de performance de até 19x. Com isto, a CBIR aliada aos atributos de nitidez de borda 3D e otimização em GPU possuem grande potencial como ferramenta computacional ao diagnóstico do câncer de pulmão e classificação de nódulos pulmonares.

Made available in DSpace on 2015-04-09T12:28:28Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-10-24Bitstream added on 2015-04-09T12:47:21Z : No. of bitstreams: 1 000812794.pdf: 1525344 bytes, checksum: b68f6da113153c038916e9bd3f57c375 (MD5) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Nesta pesquisa foi estudado um m etodo de reconhecimento de contornos de telhado de edif cios em imagens digitais de alta resolu c~ao, que classi ca-os com rela c~ao a sua forma. O m etodo baseia-se nos momentos de Zernike, que s~ao baseados nos polin omios ortogonais de Zernike, em que cria-se um vetor de caracter sticas para cada regi~ao da imagem, que deve ser previamente segmentada de maneira que seus objetos sejam divididos em diferentes regi~oes. Este m etodo para a descri c~ao de forma baseia-se na area do objeto de interesse e possui a caracter stica dos momentos serem invariantes em rela c~ao as transforma c~oes geom etricas de rota c~ao, transla c~ao e escala, que o torna atrativo para o problema de an alise de imagem proposto. Desse modo, foi criada uma base de dados contendo esbo cos (ou modelos) de poss veis apari c~oes de contornos de telhado de edif cio numa dada cena, para que seja associado tamb em um vetor de caracter sticas de Zernike para estes esbo cos. Assim, a dist ancia euclidiana entre este vetor e o vetor de caracter sticas calculado a partir de uma regi~ao segmentada na imagem, permite dizer se a regi~ao dada corresponde a um contorno de edif cio ou a outro objeto. A capacidade de discrimina c~ao do m etodo proposto entre diferentes formas de edif cios, e tamb em entre formas de edif cios e n~ao edif cios foi avaliada experimentalmente e mostrou resultados positivos. / In this research, a method of recognition of building roof contours in high-resolution digital images which classi es them with respect to their form was studied. The method is based on Zernike moments, which are based on orthogonal Zernike polynomials and it creates a feature vector for each image region. The image segmentation has to be made rst to de ne di erent regions for its objects. This method for shape analysis is based on the object area of interest and the moments has the characteristic of being invariant under geometric transformations of rotation, translation and scaling, this makes it attractive to the proposed image analysis problem. Thus, a database containing sketches (or models) of possible appearances of building roof contours in a given scene was created, so a Zernike feature vector was also associated for these sketches. Therefore, the Euclidean distance between this vector and the feature vector calculated from a segmented region in the image lets say if the given region corresponds to a building contour or other object. The capacity of the proposed method in discriminating di erent building shapes and also in discriminating building shapes from non-building shapes was evaluated experimentally and it showed positive results.

Made available in DSpace on 2014-08-13T14:50:49Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-02-07Bitstream added on 2014-08-13T18:00:24Z : No. of bitstreams: 1 000760130.pdf: 1218514 bytes, checksum: 50a48d2d422a9f99a9683996daa06355 (MD5) / Construir uma curva de PI umbilical exclusiva de gestações complicadas por diabete melito (DM) ou hiperglicemia e compará-la com curvas de referência (Arduini e Rizzo, 1990; Sakamoto, 2007). Estudo longitudinal, onde foram incluídas 163 gestantes e excluídos os casos de gemelaridade, malformação, dificuldade técnica e menos de cinco consultas no pré-natal. Foram avaliados idade materna, índice de massa corporal (IMC) pré-gestacional, número de gestações e associação com tabagismo e hipertensão arterial (HA), além dos níveis de hemoglobina glicada (HbA1c) no final da gestação. No total, foram avaliadas 431 medidas de PI umbilical, entre 24 e 41 semanas de gestação. Para cada semana gestacional foram realizadas medidas de tendência central e de dispersão dos valores atribuídos e calculados os índices dos respectivos percentis (P5, 10, 25, 50 e 95). A correlação, a equação de predição e os intervalos de confiança (IC 95%) foram estimados por análise de regressão linear simples. Realizou-se comparação qualitativa por sobreposição das três curvas e, quantitativa, entre as curvas do estudo e de Sakamoto (2007). Adotou-se o limite de significância de 95% (p < 0,05). A equação de predição do PI umbilical foi expressa por [PI umb = 1,521 - 0,018* semana de gestação]. Os limites de P95 do PI umbilical evoluíram sempre abaixo dos limites da curva de referência de Arduini e Rizzo (1990) e apresentaram queda acentuada a partir da 37ª. semana, quando se confirmou diferença estatística em relação aos índices de Sakamoto (2007). Antes de sua proposição, outros estudos deverão validar a curva desenvolvida nesse estudo / To construct a curve PI umbilical exclusive of pregnancies complicated by diabetes mellitus (DM) or hyperglycemia and compare it with reference curves (Arduini and Rizzo, 1990; Sakamoto, 2007). A longitudinal study where 163 women were included and excluded cases of multiple births, malformations, technical difficulty and less than five prenatal visits. We assessed maternal age, body mass index (BMI) before pregnancy, number of pregnancies and is associated with smoking and hypertension (HA), and levels of glycated hemoglobin (HbA1c) in late pregnancy. In total, 431 measurements were evaluated umbilical PI, between 24 and 41 weeks gestation. For each gestational week were performed measures of central tendency and dispersion values assigned and calculated indices of the respective percentiles (P5, 10, 25, 50 and 95). The correlation equation prediction and confidence intervals (95% CI) were estimated by linear regression analysis. We carried out a qualitative comparison of the three curves overlap and quantitative study between the curves and Sakamoto (2007). The adopted threshold of significance of 95% (p <0.05).The prediction equation was expressed by umbilical PI [PI umb = 1.521 - 0.018 * week of pregnancy]. The limits of the P95 evolved umbilical PI always below the limits of the reference curve of Arduini ...

Orientador: Maria Jaqueline Mamprim / Banca: Maria Denise Lopes / Banca: Franklin de Almeida Sterman / Resumo: A ultra-sonografia é um método de grande utilidade na Medicina Veterinária, apresentando grande valia no diagnóstico gestacional em cadelas, por ser um método precoce, acompanhar o desenvolvimento e a viabilidade embrionária e fetal. Entretanto possui algumas limitações para estimar a idade fetal, quando comparada com a Medicina Humana, principalmente devido a grande variação do porte nos cães. Foi realizado acompanhamento ultra-sonográfico em 27 cadelas prenhes de diferentes raças distribuídas em grupos segundo o peso corpóreo, com o objetivo de estudar a utilização do exame ultra-sonográfico como método de diagnóstico e acompanhamento gestacional, avaliando o desenvolvimento embrionário e fetal (organogênese), além de comparar os métodos de avaliação da idade gestacional e dias anteriores ao parto propostos por diversos autores, sendo utilizados para os cálculos as mensurações da vesícula embrionária, crânio, corpo e coração em três diferentes fases gestacionais, visando auxiliar o médico veterinário na escolha dos cálculos mais indicados para cada fase gestacional nos diferentes grupos de cadelas. / Abstract: Ultrasonography is a useful technique in veterinary medicine, showing high value in gestational diagnosis in bitches, because its use for early pregnancy detection as well as easiness to follow embrionary and fetal viability and development. However, as compared with human medicine, veterinary ultrasound technique has some limitations in estimating fetal age mainly because the high variation in size of dogs. Ultrasound accompaniments of 27 pregnant, all age and breed bitches separated in groups, were performed, with the objective of studying the ultrasound as a technique for gestational diagnosis and further observation, evaluating both embrionary and fetal development (organogenesis), and comparing previous evaluation techniques of gestational age on days before parturition proposed by different author. Mensurations of embryonic vesicles, skull, body size and heart at three different gestational stages were achieved, to help practitioners in choosing the most accurate estimation method at each gestational stage in different groups of bitches. / Mestre