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.

In this master thesis I recapitulated several methods for clustering input data. Two well known clustering algorithms, concretely K-means algorithm and Fuzzy C-means (FCM) algorithm, were described in the submitted work. I presented several methods, which could help estimate the optimal number of clusters. Further, I described Kohonen maps and two models of Kohonen's maps with dynamically changing structure, namely Kohonen map with growing grid and the model of growing neural gas. At last I described quite new model of radial basis function neural networks. I presented several learning algorithms for this model of neural networks. In the end of this work I made some clustering experiments with real data. This data describes the international trade among states of the whole world.

In this master thesis I recapitulated several methods for data clustering. Two well known clustering algorithms, concretely K-means algorithm and Fuzzy C-means (FCM) algorithm, were described in the submitted work. I presented several methods, which could help estimate the optimal number of clusters. Further, I described Kohonen maps and two models of Kohonen's maps with dynamically changing structure, namely Kohonen map with growing grid and the model of growing neural gas. At last I described quite new model of radial basis function neural networks. I presented several learning algorithms for this model of neural networks, RAN, RANKEF, MRAN, EMRAN and GAP. In the end of this work I made some clustering experiments with real data. This data describes the international trade among states of the whole world.

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.

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.

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.