This paper aims at an analysis of major themes in Patrick White's novels with special attention given to the awareness of Australian identity as the chief motif in The Tree of Man, Voss, The Eye of the Storm, A Fringe of Leaves, and The Vivisector. No less important is the study into the autobiographical inspiration behind White's characters.

The expression /on the one hand…on the other hand/ (OH1 OH2) is a fixed linguistic pattern which is used to emphasize the comparison between two possibly complex propositions (henceforth X and Y). The static syntactic form of the pattern and the specific semantic comparison it evokes are strong indicators that it is a construction of the type discussed in the analytical method Construction Grammar (henceforth CxG). Thus, the aim of this essay is to argue that the pattern OH1X OH2Y is a CxG construction with specific syntactic and semantic constraints, and at the same time to give a descriptive account of the features of the construction. The British National Corpus was used to get examples containing the pattern. The syntactic and semantic features of these examples were analysed and the results were compared with how the traditional descriptive grammarians account for the pattern.

The literature on J. K. Rowling’s Harry Potter is prolific. People have written on various topics dealing with issues such as translation, etymology and diverse areas concerning the language. In this essay, I examine whether linguistic features such as reporting verbs, adverbs of manner and adjectives contribute to the depiction of heroic and villainous characters. Before conducting this research, my assumptions were that there would be a great difference in the value of the words depending on the character they were associated with. I wanted to see if the heroic characters used verbs and adverbs with positive connotations, and the villainous characters verbs and adverbs with negative connotations. I also wanted to know if the adjectives describing the characters could, in themselves, clearly indicate whether a character was a hero or a villain. The results of my research suggested that the choice of particular verbs and adverbs contributed only indirectly to the depiction of the characters. Without context, it was not possible to know if the character was a hero or a villain simply by identifying the verbs and adverbs used to describe their speech. By contrast, the choice of particular adjectives did appear to indicate more clearly whether a character was hero or villain. Finally, the results of my research indicated that context, rather than the use of particular linguistic features was often the most important factor in contributing to the portrayal of characters in the novel.

Esta tese apresenta uma metodologia para classificação automática de achados mamográficos em mamas densas através de uma abordagem híbrida de classificadores e extração de atributos, como parte de um esquema computadorizado de auxílio ao diagnóstico (CAD) para mamografia. Foram implementadas duas redes Backpropagation. Uma responde pela classificação de clusters de microcalcificações, através de atributos descritores geométricos, em duas classes - suspeito e não suspeito. A outra rede classifica nódulos utilizando descritores geométricos e uma entrada com informação extraída de atributos de intensidade, produzindo na saída dois tipos de informação: presença ou não do nódulo, e constatada a presença do nódulo, classificação da região de interesse (RI) entre as categorias BI-RADS. As respostas de um \"clusterizador\" de RIs através de atributos de intensidade serviram de entrada para essa rede fornecendo uma informação de grau de densidade da RI. Uma interface foi desenvolvida para a apresentação dos resultados a fim de fornecer informações mais detalhadas da classificação e do caso analisado. Os resultados do classificador foram analisados através de análise estatística de sensibilidade e especificidade, e também por curvas ROC. Os resultados obtidos ficaram próximos a 89% de acerto total (verdadeiros-positivos mais verdadeiros-negativos) para nódulos produzindo valor de Az superior a 0,92 e ultrapassaram 75% de acerto da classificação entre as classes BI-RADS. Na classificação dos clusters os acertos totais do classificador ficaram próximos de 90%, com Az superior a 0,94. Para ambos tipos de lesões, as taxas de respostas falsas-negativas ficaram abaixo de 0,1, o que significa baixo erro em relação à não detecção da doença quando o sinal está presente. O classificador apresentado nesse trabalho é a conclusão de uma etapa importante do esquema CAD que vem sendo desenvolvido pelo grupo, além de possibilitar a disponibilização de mais uma ferramenta automática de auxílio ao diagnóstico do câncer de mama aos serviços de mamografia. / This thesis presents a methodology for automatic classification of mamographic findings in image of dense breast through hybrid approach of classifiers and features extraction techniques, as part of a computer-aided diagnostic (CAD) scheme for mammography. Two Backpropagation neural networks were implemented. One for microcalcifications clustered classification, through geometric descriptors, in two classes - suspect and non-suspect. The other neural network classifies nodules using geometric descriptors and additional information from intensity features extracted, producing in the output two kinds of information: presence or not of the nodule, and if nodule is present in the image, classification among BI-RADS categories. The result of clustering technique by using intensity features is presented as a new input to neural network, supplying density degree of image. An interface was developed for results presentation in order to supply more detailed information from the classifier outputs and of the analyzed case. The results of the classifier were analyzed through sensibility and specificity statistical analysis, and also for ROC curves. The results were close to 89% of total accuracy (positive-true plus negative-true) for nodules producing value of Az more than 0,92 and 75% of accuracy to classification among BI-RADS categories. In the cluster classification the total accuracy is about 90%, and Az greater than 0,94. In both kinds of lesions, negative-false result rates were below 0,1, which means low error related to the fail to detect the disease when the signal is present. The classifier presented in this work is the conclusion of an important stage of the CAD scheme that has been developed by the group, besides making possible the availability of one more automatic tool of aid to the breast cancer diagnosis to be used in mammography centers.

Este trabalho apresenta o estudo e implementação de um banco de conhecimentos para auxiliar o diagnóstico de lesões da mama por inspeção visual, permitindo ao médico consultas através de características pictóricas da imagem e a comparação visual entre imagem investigada e imagens previamente classificadas e suas informações clínicas. As imagens encontram-se classificadas no banco de conhecimentos segundo o padrão \"Breast imaging reporting and data systems\" (BI-RADS) do Colégio Americano de Radiologia. A seleção das imagens, informações clínicas representativas, bem como sua classificação foram realizada em conjunto com médicos radiologistas do Centro de Ciências das Imagens e Física Médica (CCIFM) da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP) da Universidade de São Paulo (USP). O processo de indexação e recuperação das imagens é baseado em atributos de textura extraídos de \"Regions of interest\" (ROIs) previamente estabelecidas em mamogramas digitalizados. Para simplificar este processo, foi utilizado a Análise de Componentes Principais (PCA), que visa a redução do número de atributos de textura e as informações redundantes existentes. Os melhores resultados obtidos foram para as ROIs 139 (Precisão = 0.80), 59 (Precisão = 0.86) e um valor de 100% de acerto para a ROI 40. / This work presents the survey and implementation of a database of knowledge to aid the diagnostic of breast lesions through visual inspection, allowing the physician a seach through the characteristics of the contents of the image and the visual comparison between the analysed image and the previously classified images and its clinical information. The images are classified into the database of knowledge according to the pattern Breast Imaging Reporting and Data Systems (BI-RADS) of the American College of Radiology. The selection of the images, the representative clinical information, as well as its classification have been performed in conjunction with practictioners radiologists of the Centro de Ciências das Imagens e Física Médica (CCIFM) from Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (FMRP) from Universidade de São Paulo (USP). The process of indexing and retrieving the images is based on characteristic of the texture extracted from the regions of interest (ROIs) previously established through scanned mammograms. To simplify this path, the Principal Components Analysis (PCA) was used it aims the reduction of the number of features of texture and the existing redundant information. The best results obtained were to the ROIs 139 (precision = 0.80), 59 (precision = 0.86) and a value of 100% of precision for ROI 40.

Este trabalho tem como objetivo principal apresentar uma metodologia para estimação da idade óssea baseada no método de Eklof & Ringertz utilizando redes neurais artificiais como classificador, com a finalidade de auxiliar o diagnóstico do radiologista e diminuir a dimensionalidade dos dados analisados pela rede neural, diminuindo a quantidade de centros de ossificação do método utilizado. A metodologia contém um processo automático de extração de características de imagens radiográficas da mão. Na etapa de classificação é utilizada a rede neural perceptron multicamadas, com o algoritmo de treinamento de Levenberg-Marquardt. As características extraídas da imagem são utilizadas como entrada para a rede neural, e os dados do Atlas de Eklof & Ringertz são utilizados como matriz de treinamento. Os resultados da etapa de classificação chegaram a uma taxa de 95% de acerto ao utilizar um centro de ossificação a menos que o método de Eklof & Ringertz simplificado / Grounded an Eklof & Ringertz’s method and using artificial neural networks as classifier, the main purpoise of this work is to present a methodology to reckon the bone age to the effect to help the radiologist’s diagnosis and to reduce the dimensionality of the data analyzed by neural network, reducing the quantity of the ossification’s centers of the used method. The methodology holds an automatic process to the hands radiographies image’s features. The multilayer perceptron neural network is used in the classification stage, with the Levemberg-Marquardt’s training algorithm. The taken image’s features are used as an input to the neural network, and Eklof & Ringertz’s Atlas data are used as training source. The results of the classification stage reached a rate of 95% of accuracy when applying the Eklof & Ringertz’s simplified method, excluding one of the ossification center

FundaÃÃo de Amparo a Pesquisa do Estado do Piauà / Dengue is an infectious disease that is associated with high morbidity and mortality rates in tropical and subtropical countries. Infection can be asymptomatic or have warning signs leading to severity. The diversity of these episodes can be affected mainly by the ratio of serotypes/genotypes of the virus. Different interleukins are directly associated with dengue infection, and they are closely related to the immunopathogenesis of the disease. Genetic polymorphisms of these cytokines may be responsible for the imbalance of the inflammatory process and markers for dengue susceptibility and may be related to dengue symptoms. In this study, single nucleotide polymorphisms (SNPs) of the interleukins (IL) IL1&#946; -511C>T, IL1RN bp VNTR 86, IL6 -174G>C and IL10 -819C>T and TNF&#945; -308G>A were analyzed in a group of 198 individuals with suspected dengue infection, during August 2011 to August 2013. Dengue was confirmed in 118 patients, and the control group consisted of another 80 individuals without dengue. Clinical and epidemiological data were collected from medical records or personal interviews. The genotype frequencies of all SNPs analyzed were found to be in Hardy-Weinberg equilibrium (HWE), except for the TNF&#945; gene. The major finding was the association of the IL1&#946; (-511C>T) T allele with dengue susceptibility (p <0.05). Analysis of association showed that the presence of the IL6 (-174G>C) polymorphic allele showed an increase in dengue susceptibility combined with at least a polymorphic allele of TNF&#945; and with IL1&#946; (-511C>T) polymorphic allele. Also, the heterozygous genotype of IL10 (-819 C>T) was significantly associated with TNF&#945; (-308G>A) and IL1&#946; (-511C>T) with IL1RN homozygous polymorphic genotypes for both, respectively. Considering the clinical symptoms, only dizziness was found to be associated with the T allele IL1&#946; (-511C>T) (P = 0.01). Our data showed the importance of IL1&#946; (-511C>T) polymorphism for dengue susceptibility and highlighted the additive effect of some interleukins. Also shown was that this polymorphism can be a marker for dengue symptoms, which may be relevant for therapeutic approaches. / A dengue à uma doenÃa infecciosa que detÃm altas taxas de morbidade e mortalidade em paÃses tropicais e subtropicais do mundo. A infecÃÃo pode ser assintomÃtica, possuir sinais de alerta ou levar à gravidade. A diversidade destas manifestaÃÃes pode ser afetada, principalmente, pela relaÃÃo sorotipo/genÃtipo do vÃrus. Diferentes interleucinas estÃo diretamente associadas com a infecÃÃo de dengue, e estas estÃo estreitamente relacionadas com a imunopatogÃnese da doenÃa. Polimorfismos genÃticos de citocinas podem ser responsÃveis pelo desequilÃbrio do processo inflamatÃrio, sendo potenciais marcadores da susceptibilidade à dengue bem como responsÃveis pelos sintomas a ela associados. Neste estudo, polimorfismos de nucleotÃdeo Ãnico (SNP) das interleucinas (IL) 1&#946; -511C>T, IL1RN VNTR 86 bp, IL6 -174G>C, IL10 -819C>T e TNF&#945; -308G>A foram analisados em um grupo de 198 indivÃduos com suspeita de infecÃÃo por dengue, durante agosto de 2011 a agosto de 2013. A dengue foi confirmada em 118 pacientes e o grupo controle consistiu em 80 indivÃduos sem dengue. Os dados clÃnicos e epidemiolÃgicos foram coletados de prontuÃrio ou entrevista pessoal. As frequÃncias genotÃpicas de todos os SNPs analisados estavam em equilÃbrio de Hardy-Weinberg (HWE), exceto o gene TNF&#945;. A principal associaÃÃo encontrada foi o alelo T do IL1&#946; (-511C>T) para susceptibilidade a dengue (P<0,05). AnÃlises de associaÃÃo mostraram que a presenÃa do alelo polimÃrfico de IL6 (-174G>C) mostrou um aumento da susceptibilidade para dengue quando combinado com pelo menos um alelo polimÃrfico de TNF&#945; e com o alelo polimÃrfico do IL1&#946; (-511C>T). AlÃm disso, o genÃtipo heterozigoto de IL10 (-819 C>T) e IL1&#946; (-511C>T) foram significativamente associados com TNF&#945; (-308G>A) e com IL1RN com genÃtipos homozigotos polimÃrficos para ambos, respectivamente. Considerando os sintomas clÃnicos, apenas tontura foi encontrado associado com o alelo T do IL1&#946; -511C>T (P = 0,01). Nossos dados mostraram a importÃncia do polimorfismo do IL1&#946; (-511C>T) para a susceptibilidade de dengue e ressalta o efeito aditivo de algumas interleucinas. TambÃm demonstrou que este polimorfismo pode ser um marcador para sintomas de dengue, o que pode ser relevante para abordagens terapÃuticas.

Com o objetivo de contribuir para a caracterização da variedade falada no noroeste paulista, bem como de auxiliar na compreensão da diversidade linguística encontrada no Brasil, descrevemos as características fonético-fonológicas da variedade falada em São José do Rio Preto, utilizando o referecial teórico-metodológico da Sociolingüística Laboviana e da Dialetologia. Analisaremos doze amostras de fala do banco de dados do Projeto Iboruna, selecionadas segundo os fatores sociais: sexo, faixa etária e grau de escolaridade. Descreveremos as vogais orais e nasais, as realizações dos fonemas /s/, /l/, /´/, /r/ e /d/ e /t/ antes de [i] e outros fenômenos linguísticos. Fizemos também referência a obras que tratam da descrição de outras variedades do português com o objetivo de observar se as realizações encontradas em São José do Rio Preto são conservadoras ou inovadoras, se são peculiaridades de lá, ou se também são encontradas em outras variedades. Concluímos que a variedade estudada apresenta características fonético-fonológicas que são comuns em outras comunidades lusófonas e que, se partirmos do português europeu para se estabelecer comparações com a variedade estudada, esta apresenta algumas características conservadoras. / Aiming to contribute to the characterization of the variety spoken in the northwestern region of São Paulo, as well as help understanding the linguistic diversity found in Brazil, the phonetic-phonological features of the variety spoken in São José do Rio Preto were described, using the theoretical and methodological references of the Labovian Sociolinguistics and the Dialectology. Twelve samples of speech from Project Iboruna database, selected according to the following social factors: gender, age and education level will be analyzed. The oral and nasal vowels, the pronunciation of the phonemes /s/, /l/, /´/, /r/ and /d/ and /t/ before [i], and other linguistic phenomena were analyzed. The literature on the description of other varieties of Portuguese language was referred in order to observe if the variants found in São José do Rio Preto are conservative or innovative, if they are peculiarities from there, or whether they are found in other varieties. The conclusion was that the analyzed variety presents phonetic-phonological features that are common in other lusophone communities, and if compared to the European Portuguese, it has some conservative features.

Sistemas Gerenciadores de Bases de Dados Relacionais (SGBDR) são capazes de lidar com um alto volume de dados. As consultas nestes sistemas são realizados a partir da relação de ordem total, domínio sob o qual estão definidos dados simples como números ou strings, por exemplo. No caso de dados complexos, como imagens médicas, áudio ou séries-temporais financeiras que não obedecem as propriedade da relação acima citada e necessária uma abordagem que seja capaz de realizar a recuperação por conteúdo destes dados em tempo hábil e com semântica adequada. Nesse sentido, a literatura nos apresenta, como paradigma consolidado, as consultas por similaridade. Esse paradigma e a base para o funcionamento de muitos aplicativos de auxílio a tomada de decisão pelo especialista como Recuperação de Imagens Médicas por Conteúdo (CBMIR) e Recuperação de Áudio por Conteúdo (CBAR) e inclui diversas sub-áreas de pesquisa tais como extratores de características, funções de distância e métodos de acesso métrico. O desenvolvimento de novos métodos extratores de características e novas funções de distância são de fundamental importância para a diminuição do gap semântico entre os aplicativos e usuários, enquanto os métodos de acesso métricos são os reponsáveis diretos pela rápida resposta dos sistemas. Integrar todas essas funcionalidades em um framework de suporte a consultas por similaridade dentro de um SGBDR permanece um grande desafio. Esse trabalho objetiva estender uma proposta inicial dos recursos disponíveis no SIREN, inserindo novos extratores de características e funções de distância para imagens médicas e séries-temporais financeiras transformando-o em um framework, de forma que seus componentes possam ser utilizados via comandos Structured Query Language (SQL). Os resultados poderão ser diretamente utilizados por aplicativos de auxílio a tomada de decisão pelo especialista / Database Management Systems (DBMS) can deal with large amount of data. The queries on those systems obey the total order relation (TOR), domain where simple data such as numbers or strings are defined. In the case of complex data (e.g.: medical images, audio or temporal time-series) which does not obey the TOR properties, it\'s mandatory a new approach that can retrieve complex data by content with time skilful and proper semantics. To do so, the literature presents us, as consolidated paradigm, the similarity queries. This paradigm is the base of many computer aided applications (e.g.: Content-Based Medical Image Retrieval (CBMIR) and Content-Based Audio Retrieval (CBAR)) and include several research areas such as features extraction, distance functions and metrical access methods (MAM). Developing new features extractors methods and new distance functions (and combine them) are crucial to reduce the semantic gap between the content-based applications and the users. The MAM are responsible to provide fast and scalable answer to the systems. Integrate all those functionalities in one framework that can provide support to similarity queries inside a DBMS remains a huge challenge. The main objective of this work is extend the initial resources of the system SIREN, inserting new features extractor methods and distance functions to medical images, audio and financial time-series, turning it into a framework. All components may be used by extended Structured Query Language (SQL) commands. The SQL can be directly used by computer-aided applications

Sistemas PACS (Picture Archieving and Communication Systems) têm sido desenvolvidos para armazenar de maneira integrada tanto os dados textuais e temporais dos pacientes quanto as imagens dos exames médicos a que eles se submetem para ampliar o uso das imagens no auxílio ao diagnóstico. Outra ferramenta valiosa para o auxílio ao diagnóstico médico são os sistemas CAD (Computer-Aided Diagnosis), para os quais pesquisas recentes mostram que o seu uso melhora significativamente a performance dos radiologistas em detectar corretamente anomalias. Dentro deste contexto, muitos trabalhos têm buscado métodos que possam reduzir o problema do \"gap semântico\", que refere-se ao que é perdido pela descrição sucinta da imagem e o que o usuário espera recuperar/reconhecer utilizando tal descrição. A grande maioria dos sistemas CBIR (do inglês Content-based image retrieval ) utiliza características primárias (baixo nível) para descrever elementos relevantes da imagem e proporcionar recuperação baseada em conteúdo. É necessário \"fundir\" múltiplos vetores com uma caracterí?stica em um vetor composto de características que possui baixa dimensionalidade e que ainda preserve, dentro do possível, as informações necessárias para a recuperação de imagens. O objetivo deste trabalho é propor novos extratores de características, baseados nos subespaços de imagens médicas gerados por transformadas wavelets. Estas características são armazenadas em vetores de características, os quais representam numericamente as imagens e permitindo assim sua busca por semelhança utilizando o conteúdo das próprias imagens. Esses vetores serão usados em um sistema de mineração de imagens em desenvolvimento no GBdI-ICMC-USP, o StARMiner, permitindo encontrar padrões pertencentes às imagens que as levem a ser classificadas em categorias / Picture Archiving and Communication Systems (PACS) aim at storing all the patients data, including their images, time series and textual description, allowing fast and effective transfer of information among devices and workstations. Therefore, PACS can be a powerful tool on improving the decision making during a diagnosing process. The CAD (Computer-Aided Diagnosis) systems have been recently employed to improve the diagnosis confidence, and recent research shows that they can effectively raise the radiologists performance on detecting anomalies on images. Content-based image retrieval (CBIR) techniques are essential to support CAD systems, and can significantly improve the PACS applicability. CBIR works on raw level features extracted from the images to describe the most meaningful characteristics of the images following a specific criterium. Usually, it is necessary to put together several features to compose a feature vector to describe an image more precisely. Therefore, the dimensionality of the feature vector is frequently large and many features can be correlated to each other. The objective of this Master Dissertation is to build new image features, based on wavelet-generated subspaces. The features form the feature vector, which succinctly represent the images and are used to process similarity queries. The feature vectors are analyzed by the StARMiner system, under development in the GbdI-ICMC-USP, in order to find the most meaningful features to represent the images as well as to find patterns in the images that allow them to be classified into categories. The project developed was evaluated with three different image sets and the results are promising