A forma externa do fígado é extremamente variada dentre os mamíferos. Esses tipos de arquitetura apresentam arranjos vasculares próprios, de acordo com o maior ou menor grau de fissuração deste órgão entre as espécies, assumindo particular importância no estabelecimento da segmentação porto-bilo-arterial. Esta importância, no entanto, deve-se principalmente ao fato das veias hepáticas não obedecerem o mesmo trajeto da circulação funcional, o que nos impele a estabelecer um novo padrão segmentar. Mediante observações de peças isoladas, fixadas in situ, como também de moldes plásticos do sistema venoso hepático obtidos mediante corrosão e de peças injetadas com látex Neoprene e posteriormente dissecadas, podemos identificar cinco veias hepáticas principais. Estas veias podem ser divididas em dois grupos: as veias segmentares, que drenam um segmento apenas, e veias intersegmentares, que drenam mais de um segmento. São elas: veia segmentar do processo papilar (segmento I), apresenta-se como vaso único que desemboca na veia cava caudal. Veia intersegmentar esquerda, formada por 2 ou 3 veias segmentares laterais esquerdas que drenam o lobo lateral esquerdo (segmento II) e 1 a 5 veias segmentares paramedianas esquerdas, que drenam o lobo medial esquerdo (segmento III). Veia intersegmentar sagital, formada pela confluência entre a veia segmentar do processo quadrado (segmento IV) e a veia segmentar medial do lobo medial direito (segmento V). Veia segmentar direita, formada por duas ou três veias segmentares laterais direita que drenam o lobo lateral direito (segmento VI). Veia segmentar do processo caudato (segmento VII) que drena o processo caudado. / The external form of the liver is extremely varied among the mammals. These architecture types present an own vascular arrangements, in agreement with the largest or smaller degree of fissuring of this organ among the species, assuming private importance in the establishment of the port-bilo-arterial segmentation. This importance however, is due mainly to the fact that the hepatic veins don\'t obey the same itinerary of the functional circulation what it impels us to establish a new pattern to segmental. By means of observations of pieces isolated, fastened in situ, as well as of plastic molds of the hepatic veins system obtained by means of corrosion and of pieces injected with Neoprene latex and later on dissected, we can identify five main hepatic veins. These veins can be divided in two groups: the segmental veins, that draining a segment just, and intersegmental veins, that draining more than a segment. They are them: left intersegmental vein, formed by 2 or 3 lefts segmental lateral veins that draining the left lateral lobe (segment II) and 1 to 5 left segmental paramedians veins, that draining the left medial lobe (segment III), sagital intersegmental vein, formed by the confluence among the segmental vein of the quadrate lobe (segment IV) and the segmental medial vein of the right medial lobe (segment V), segmental vein of the caudate process (segment VII), draining the caudate process and the right segmental vein, formed by 2 or 3 segmental lateral right veins that draining the right lateral lobe (segment VI). the segmental vein of the papillary process (segment I) comes as only vessel that ends in the cava caudal vein.

Esta dissertação de mestrado tem como objetivo, elaborar um modelo de segmentação baseando-se no comportamento comprovado de consumo de clientes, valendo-se das técnicas de Análise de Associação e Análise de Cesto de Compras, aplicadas aos dados das faturas de cartão de crédito dos clientes. A partir do modelo proposto, testou-se a previsibilidade das próximas transações dos clientes por meio de uma amostra de validação. A motivação desta pesquisa provém de três pilares: Contexto Científico, Tecnológico e Mercadológico. No Contexto Científico, apesar de já terem sido publicados artigos que associam a utilização do cartão de crédito a perfis de segmentação de clientes, não se encontram publicados estudos que relacionam dados da própria utilização do cartão como fonte de informação do cliente. A razão mais provável para isso é a dificuldade no levantamento dos dados fundamentais para este tipo de pesquisa. Com o apoio de uma grande instituição financeira, este trabalho está se tornando viável, sob o preceito da análise apenas sobre bases de clientes anônimos e que não transpareça informações estratégicas da instituição. No contexto tecnológico, com a tecnologia de informação em crescente desenvolvimento, as operações feitas com cartão de crédito tem o processamento on-line em tempo real, promovendo a troca de informação entre o estabelecimento comercial e a instituição emissora do cartão de crédito no momento em que a cobrança é lançada e aceita pelo consumidor final. Isso possibilita que ações promocionais sejam realizadas em toda a cadeia de valor de cartões de crédito, gerando mais valor para os clientes e empresas. No contexto mercadológico, o Brasil apresentou altas taxas de crescimento do mercado de cartões de crédito nas últimas décadas, substituindo os outros meios mais antigos de pagamento e de crediário. Especialmente no Brasil, observam-se compras pagas com o uso do cartão de crédito parceladas com e sem juros, o que contribui para a substituição de outras formas de crédito. Como benefício deste trabalho, concluiu-se que a partir do conhecimento do consumo do cliente, pode-se aplicar a análise de cesto de compras para prever as próximas transações dos clientes, a fim de segmentar os clientes para estimulá-los a aderir a uma determinada oferta. / The objective of this research is elaborating a Segmentation Model based on credit card client\'s behavior using Link Analysis and Market Basket Analysis techniques. The proposed model was used to testing the predictability of next client transactions through validation sample. Scientific, technological and marketing scenarios are the three motivational pillars of this research. On scientific context there were published studies that associate credit card use with segmentation profile of customer. However these studies do not establish relationship between data from own clients credit card utilization. One probably reason for this lack analysis into studies is the difficult collect of fundamental data. This research was feasible with the support of a great Brazilian financial group. On technological context is observed a wide information technology development. Credit cards transactions have on-line processing. This scenario allows exchange information between market and credit card institution at the moment of final client transaction approval. This technology permits that actions be realized along credit card value chain based on transactions that have been made. On marketing context, during the latest decades, Brazil has shown large growth rates on credit card beyond older ways of payment. In Brazil, is observed a wide utilization of credit cards in installment purchases contributing for the replacement of other ways of credits. This research conclude that from the knowledge of client consume profile, using the Market Basket Analysis technique, it is possible to get a forecast of purchase transactions with the objective to stimulate the consumer in accept particular offer.

A área de Personalização de Conteúdo tem sido foco de pesquisas recentes em Ciências da Computação, sendo a segmentação automática de vídeos digitais em cenas uma linha importante no suporte à composição de serviços de personalização, tais como recomendação ou sumarização de conteúdo. Uma das principais abordagens de segmentação em cenas se baseia no agrupamento de tomadas relacionadas. Logo, para que esse processo seja bem sucedido, é necessário que as tomadas estejam bem representadas. Porém, percebe-se que esse tópico tem sido deixado em segundo plano pelas pesquisas relacionadas à segmentação. Assim, este trabalho tem o objetivo de desenvolver um método baseado nas características visuais dos quadros, que possibilite aprimorar a representação de tomadas de vídeos digitais e, consequentemente, contribuir para a melhoria do desempenho de técnicas de segmentação em cenas. / The Content Personalization area has been the focus of recent researches in Computer Science and the automatic scene segmentation of digital videos is an important field supporting the composition of personalization services, such as content recommendation or summarization. One of the main approaches for scene segmentation is based on the clustering of related shots. Thus, in order to this process to be successful, is necessary to properly represent shots. However, we can see that the works reported on the literature have left this topic in backgroud. Therefore, this work aims to develop a method based on frames visual features, which enables to improve video shots representation and, consequently, the performance of scene segmentation techniques.

O problema de segmentação de sequências tem o objetivo de particionar uma sequência ou um conjunto delas em um número finito de segmentos distintos tão homogêneos quanto possível. Neste trabalho consideramos o problema de segmentação de um conjunto de sequências aleatórias, com valores em um alfabeto $\\mathcal$ finito, em um número finito de blocos independentes. Supomos ainda que temos $m$ sequências independentes de tamanho $n$, construídas pela concatenação de $s$ segmentos de comprimento $l^{*}_j$, sendo que cada bloco é obtido a partir da distribuição $\\p _j$ em $\\mathcal^{l^{*}_j}, \\; j=1,\\cdots, s$. Além disso denotamos os verdadeiros pontos de corte pelo vetor ${{\\bf k}}^{*}=(k^{*}_1,\\cdots,k^{*}_)$, com $k^{*}_i=\\sum _{j=1}^l^{*}_j$, $i=1,\\cdots, s-1$, esses pontos representam a mudança de segmento. Propomos usar o critério da máxima verossimilhança penalizada para inferir simultaneamente o número de pontos de corte e a posição de cada um desses pontos. Também apresentamos um algoritmo para segmentação de sequências e realizamos algumas simulações para mostrar seu funcionamento e sua velocidade de convergência. Nosso principal resultado é a demonstração da consistência forte do estimador dos pontos de corte quando o $m$ tende ao infinito. / The sequence segmentation problem aims to partition a sequence or a set of sequences into a finite number of segments as homogeneous as possible. In this work we consider the problem of segmenting a set of random sequences with values in a finite alphabet $\\mathcal$ into a finite number of independent blocks. We suppose also that we have $m$ independent sequences of length $n$, constructed by the concatenation of $s$ segments of length $l^{*}_j$ and each block is obtained from the distribution $\\p _j$ over $\\mathcal^{l^{*}_j}, \\; j=1,\\cdots, s$. Besides we denote the real cut points by the vector ${{\\bf k}}^{*}=(k^{*}_1,\\cdots,k^{*}_)$, with $k^{*}_i=\\sum _{j=1}^l^{*}_j$, $i=1,\\cdots, s-1$, these points represent the change of segment. We propose to use a penalized maximum likelihood criterion to infer simultaneously the number of cut points and the position of each one those points. We also present a algorithm to sequence segmentation and we present some simulations to show how it works and its convergence speed. Our principal result is the proof of strong consistency of this estimators when $m$ grows to infinity.

A radioterapia é uma modalidade terapêutica que utiliza radiações ionizantes para erradicar as células neoplásicas do organismo humano. Um dos requisitos para o sucesso desta metodologia de tratamento está na utilização adequada dos sistemas de planejamento, os quais, dentre outras informações, estimam a dose a ser administrada aos pacientes. Atualmente, códigos de transporte de radiação têm proporcionado grandes subsídios a estes sistemas de planejamento, uma vez que viabilizam avaliações dosimétricas acuradas nos órgãos e tecidos específicos de um paciente. O modelo utilizado por estes códigos para descrever a anatomia humana de forma realista é denominado Objeto Simulador Segmentado (OSS), que consiste na representação das estruturas anatômicas do corpo em discretos elementos de volume (voxels), os quais são diretamente associados aos dados tomográficos. Atualmente, os OSS possíveis de serem inseridos e processados pelo código de transporte MCNP (Monte Carlo N-Particle), apresentam voxels com resoluções da ordem de 3-4 mm. No entanto, tal resolução compromete a discriminação de algumas estruturas finas do corpo, tais como a pele. Neste contexto, o presente estudo propõe a criação de uma rotina de cálculo que discrimine a região da pele, com espessura e localização próximas do real, nos OSS e os habilite para avaliações dosimétricas acuradas. A metodologia proposta consiste na manipulação dos elementos de volume dos OSS de forma a segmentá-los e subdividi-los em diferentes espessuras de pele. A fim de validar os dados obtidos por cálculos, foram realizadas avaliações experimentais de dosimetria de pele em objetos simuladores antropomórficos com dosímetros termoluminescentes. Verificou-se, ao longo deste estudo, a importância de discriminar a região da pele com localização e espessuras próximas do real, uma vez que foram encontradas diferenças significativas entre as estimativas de dose absorvida na região pelas diferentes representações. A metodologia proposta neste estudo far-se-á útil para avaliações dosimétricas acuradas da região de pele para diversos procedimentos radioterápicos, com particular interesse na radioterapia com feixe de elétrons, na qual se destaca a terapia de irradiação de corpo inteiro (TSET Total Skin Electron Therapy), procedimento radioterápico em implementação no Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HC-FMUSP). / Radiotherapy is a therapeutic modality that utilizes ionizing radiation for the destruction of neoplastic human cells. One of the requirements for this treatment methodology success lays on the appropriate use of planning systems, which performs, among other information, the patients dose distribution estimate. Nowadays, transport codes have been providing huge subsidies to these planning systems, once it enables specific and accurate patient organ and tissue dosimetry. The model utilized by these codes to describe the human anatomy in a realistic way is known as voxel phantoms, which are represented by discrete volume elements (voxels) directly associated to tomographic data. Nowadays, voxel phantoms doable of being inserted and processed by the transport code MCNP (Monte Carlo N-Particle) presents a 3-4 mm image resolution; however, such resolution limits some thin body structure discrimination, such as skin. In this context, this work proposes a calculus routine that discriminates this region with thickness and localization in the voxel phantoms similar to the real, leading to an accurate dosimetric skin dose assessment by the MCNP code. Moreover, this methodology consists in manipulating the voxel phantoms volume elements by segmenting and subdividing it in different skin thickness. In addition to validate the skin dose calculated data, a set of experimental evaluations with thermoluminescent dosimeters were performed in an anthropomorphic phantom. Due to significant differences observed on the dose distribution of several skin representations, it was found that is important to discriminate the skin thickness similar to the real. The presented methodology is useful to obtain an accurate skin dosimetric evaluation for several radiotherapy procedures, with particular interest on the electron beam radiotherapy, in which highlights the whole body irradiation therapy (TSET), a procedure under implementation at the Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HC-FMUSP).

Úlceras cutâneas constituem um problema de saúde pública no mundo atual. A eficiência do seu tratamento é observada pela redução das áreas total, de fibrina (amarelo) e de granulação (vermelho) da úlcera, calculados manualmente e/ou por imagens, processos demorados e posteriores à consulta médica. O trabalho propõe uma nova técnica não-invasiva e automatizada de acompanhamento das úlceras por redes neurais artificiais (RNAs). Foram utilizadas imagens digitais do banco de imagens do ADUN (Ambulatório da Dermatologia de Úlceras Neurovasculares) do Hospital das Clínicas da FMRP-USP (Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo), escolhidas aleatoriamente, sendo 50 imagens para treinamento da RNA e 250 para o teste da RNA. Para validação da RNA foram criados os grupos: 1 (n=15 imagens poligonais com áreas e cores definidas previamente); 2 (n=15 imagens poligonais com áreas e cores definidas previamente, submetidas a variações de iluminação, brilho, contraste, saturação); 3 (n=15 imagens poligonais constituídas de texturas de fibrina e de granulação); 4 (n=15 imagens de úlceras cutâneas reais preenchidas totalmente em cor preta sua superfície). Para avaliar a sua aplicação clínica foram utilizadas 50 imagens padronizadas submetidas aos cálculos das áreas pela RNA. Os resultados da RNA foram comparados aos do programa Image J (segmentação manual) e/ou às medidas-padrão. Estatisticamente os programas foram considerados similares quando p > 0,05 pelo Teste t Student. Quando p < 0,05 e r positivo, considerou-se o coeficiente de correlação de Pearson. A base de imagens de úlceras cutâneas foi eficiente para a aquisição das imagens, para a criação e execução dos algoritmos de extração de cores, de treinamento e de teste da RNA. A rede neural artificial desenvolvida apresentou desempenho similar ao Image J e às medidas-padrão adotadas para a segmentação das figuras do grupo 1, sendo p > 0,05 para as áreas total, de fibrina e de granulação. Na avaliação de interferência de ruídos (grupo 2), foi verificado que tais fatores não interferiram na segmentação da área dos polígonos (p > 0,05), pela RNA e pelo Image J. Entretanto, apesar de interferirem na segmentação de cores de granulação, sendo p < 0,05, o coeficiente de correlação RNA/Image J foi de 0,90 com p < 0,0001. No grupo 3, os cálculos das áreas foram semelhantes pela RNA e pelo Image J (p > 0,05). Quando comparadas às áreas calculadas pelos programas às medidas-padrão, o coeficiente de correlação foi significante (p < 0,0001) para todas as áreas. A segmentação das áreas das úlceras do grupo 4 pela RNA foi validada quando comparada à segmentação manual pelo Image J (p> 0,05). A aplicação clínica da RNA sobre o banco de imagens foi semelhante ao Image J para a segmentação das áreas (p > 0,05). Enfim, a rede neural artificial desenvolvida no Matlab 7.0 mostrou desempenho eficaz e validado na segmentação das úlceras de perna quanto à automatização do cálculo das áreas total, de fibrina e de granulação, semelhante à oferecida manualmente pelo programa Image J. Além disso, mostrou-se de grande aplicação clínica devido a facilidade de sua utilização através da interface web criada, sua praticidade, não interferência do usuário (automatização), propriedades essas que a consolida como uma metodologia adequada para o acompanhamento dinâmico-terapêutico da evolução das úlceras cutâneas. / Cutaneous ulcers are a public health problem worldwide. The efficiency of their treatment is observed through the reduction on the total affected areas, slough (yellow) and granulation (red) of the ulcer, manually calculated and/or through images, which are delayed processes usually performed after medical consultation. This work proposes a new non-invasive and automated technique to follow-up ulcers through artificial neural networks (ANN). Digital images from the ADUN (Neurovascular Ulcers Dermatology Ambulatory) image bank - FMRP General Hospital (Ribeirão Preto Medical School - University of São Paulo) were used and randomly selected as follows: 50 images for ANN training and 250 for the ANN test. For the ANN validation, the following groups were created: 1 (n=15 polygonal images with areas and colors previously defined); 2 (n=15 polygonal images with areas and colors previously defined submitted to illumination, brightness, contrast and saturation variation); 3 (n=15 polygonal images composed of slough and granulation textures); 4 (n=15 images of actual cutaneous ulcers with their surface fully filled in black). To evaluate its clinical application, 50 standard images were used and submitted to calculation of areas using ANN. The ANN results were compared to those obtained with the Image J software (manual segmentation) and/or to standard measures. The programs were statistically considered similar when p > 0.05 through the t Student test. When p < 0.05 and r is positive, the Pearson correlation coefficient was considered. The cutaneous ulcer image bank was efficient for the acquisition of images, for the creation and execution of color extraction algorithms, ANN training and tests. The artificial neural network developed presented performance similar to that obtained with the Image J software and to standard measures adopted for the segmentation of figures from group 1, with p > 0.05 for total areas, slough and granulation. In the noise interference assessment (group 2), it was verified that such factors did not interfere in the polygons area segmentation (p > 0.05) through both ANN and Image J. However, although interfering in the color and granulation segmentation, with p < 0.05, the ANN/Image J correlation coefficient was of 0.90, with p < 0.0001. In group 3, the calculations of areas were similar through both ANN and Image J (p > 0.05). When compared to standard measures, the correlation coefficient was significant (p < 0.0001) for all areas. The segmentation of ulcer areas of group 4 through ANN was validated when compared to manual segmentation through Image J (p> 0.05). The clinical application of ANN on the image bank was similar to Image J for the segmentation of areas (p > 0.05). Finally, the Artificial Neural Network developed in Matlab 7.0 environment showed good performance and was validated in the segmentation of leg ulcers in relation to the automation of the calculation of total areas, slough and granulation, which was similar to that obtained with the Image J software. Moreover, it presented a large clinical application due to the easiness of its application through the web interface created and the non interference of the user (automation), properties that consolidate this technique as a suitable methodology for the dynamic-therapeutic follow-up of the evolution of cutaneous ulcers.

Os sarcomas ósseos representam uma proporção significativa de tumores na faixa etária pediátrica, ainda apresentando um quadro desafiador devido a sua significativa taxa de morbimortalidade. Pesquisas para o desenvolvimento de novas modalidades terapêuticas e para o desenvolvimento de métodos que identifiquem características da doença que possam permitir melhor estratificação dos pacientes através de dados clinicamente relevantes para individualizar as condutas clínicas são necessárias. Dentro deste contexto surge o conceito de radiômica, que visa extrair dados clinicamente relevantes a partir de imagens médicas. Entretanto, para colocar a radiômica em prática, é necessário selecionar, nas imagens médicas, as áreas de interesse referentes às patologias estudadas, e este processo se denomina segmentação. O objetivo primário deste estudo foi avaliar a reprodutibilidade intra e inter-observador da segmentação manual de sarcomas ósseos em imagens de ressonância magnética (RM). Como objetivo secundário, foi avaliada a capacidade da segmentação semiautomática em reduzir o tempo necessário para segmentação, mantendo similaridade com a segmentação manual. O estudo foi realizado de forma retrospectiva com inclusão de pacientes com diagnóstico de osteossarcoma ou sarcoma de Ewing confirmado por estudo histopatológico e que tivessem imagens de RM realizadas no Hospital Universitário de nossa Instituição realizadas previamente a qualquer intervenção terapêutica. Três médicos radiologistas, de forma independente e às cegas em relação as demais segmentações e em relação ao resultado histopatológico, realizaram a segmentação manual dos contornos destes tumores utilizando o software 3DSlicer, permitindo que fosse realizada avaliação da reprodutibilidade interobservador. Um dos radiologistas realizou uma segunda segmentação manual dos mesmos casos, possibilitando a avaliação da reprodutibilidade intraobservador, e, ainda, uma terceira segmentação foi realizada, utilizando metodologia semiautomática, disponível no software mencionado. Para a análise estatística, foi utilizado o coeficiente de similaridade de Dice (DICE), a distância Hausdorff (DH), comparações de volumes e análises dos intervalos de tempo necessários para realização das segmentações. Os parâmetros avaliados demonstraram haver boa reprodutibilidade intraobservador, com DICE variando entre 0,83 a 0,97; e distância Hausdorff variando entre 3,37 a 28,73 mm. Também foi demonstrada boa reprodutibilidade interobservador com DICE variando entre 0,73 a 0,97; e distância Hausdorff variando entre 3,93 a 33,40 mm. A segmentação semiautomática demonstrou boa similaridade em relação à segmentação manual (DICE variando entre 0,71 a 0,96 e DH variando entre 5,38 a 31,54 mm), havendo redução significativa do tempo necessário para segmentação. Entre todas as situações comparadas, os volumes não apresentaram diferenças estatisticamente significativas (p-valor>0,05). / Bone sarcomas represent a significant proportion of tumors in the pediatric age group and they still are a challenge due to their significant morbidity and mortality rates. Reseaches are important for the development of new therapeutic modalities and for the development of methods that identify features that allow better stratification of the patients with theses diseases for individualization of their treatments. In this context emerges the concept of radiomics, which is the process of extraction of clinically relevant data from medical images. It is important to segment the areas of interest im medical images for the pratice of this process. The primary objective of this study was to evaluate the intra- and interobserver reproducibility of manual segmentation of bone sarcomas on magnetic resonance imaging (MRI). As a secondary objective, it was evaluated if the semiautomatic segmentation could be similar to manual segmentation and if the semiautomatic method could reduce the time required for segmentation. The study was performed retrospectively with the inclusion of patients with osteosarcoma or Ewing sarcoma confirmed by histopathological study and who had MRI performed at the University Hospital of our Institution prior to any therapeutic intervention. Three radiologists, independently and blindly in relation to the other segmentations and in relation to the histopathological results, performed the manual segmentation of the contours of these tumors using 3DSlicer software, allowing an interobserver reproducibility evaluation. One of the radiologists performed a second manual segmentation of the same cases, allowing the evaluation of intraobserver reproducibility. A third segmentation was performed, using semi-automatic methodology, available in the mentioned software. For the statistical analysis, Dice similarity coefficient (DICE), Hausdorff distance (DH), comparisons between volumes and time intervals for segmentations were used. The parameters evaluated demonstrated a good intraobserver reproducibility, with DICE ranging from 0.83 to 0.97 and Hausdorff distance ranging from 3.37 to 28.73 mm. Good interobserver reproducibility was also demonstrated with DICE ranging from 0.73 to 0.97 and Hausdorff distance ranging from 3.93 to 33.40 mm. Semiautomatic segmentation demonstrated good similarity to manual segmentation (DICE ranging from 0.71 to 0.96 and HD ranging from 5.38 to 31.54mm), and there was significant reduction in the time required for segmentation. Among all the situations compared, the volumes did not present significant statistical differences (p-value> 0.05).

Esta tese trata de uma das formas de Segmentação de Mercado mais recentes no campo do consumidor individual: a Segmentação por Estilos de Vida (ou Segmentação Psicográfica). Seu objetivo principal foi o de verificar sua aplicação, enquanto capaz de separar grupos com comportamentos mercadológicos distintos. Para tanto, como primeiro passo, foi feito um levantamento bibliográfico do conceito buscando entendê-lo, desde sua origem, nos campos da psicologia e da sociologia, até a sua aplicação no estudo do Comportamento do Consumidor e da Segmentação de Mercado. Visando testar sua efetividade, o passo seguinte foi elaborar e executar uma pesquisa de campo com uma população homogênea sobre a qual dispúnhamos informações de comportamento real. A partir de um questionário elaborado especificamente para essa finalidade, um piloto foi realizado junto a uma população demograficamente homogênea: 2.200 chefes de família do Estado de São Paulo. Segmentos foram separados a partir das informações psicográficas levantadas e estes comparados com informações de comportamento real disponibilizadas por um Bureau de Crédito (Serasa Experian). Os resultados indicam o potencial de uso das informações psicográficas (Estilos de Vida) para a segmentação de mercado, complementando o uso das informações demográficas, uma vez que foram verificados comportamentos diferenciados entre os segmentos encontrados. / This doctoral thesis is about one of the most recent ways of market segmentation for final consumers: Lifestyle Segmentation (or Psychographic Segmentation). Its main objective was to verify its utility, while it is able to separate groups with different market behaviors. To reach that, as a first step, it was made a bibliographic survey, searching understand the concept, since its origins, at psychology and sociology fields, to its application at Consumer Behavior and Market Segmentation Studies. In order to test its utility, the next step was to elaborate and execute a research fieldwork in a population homogeneous demographically, about what, we could reach real behavior information. Using a questionnaire specifically elaborated to this end, a pilot was realized in a population homogeneous demographically: 2.200 male heads of families, that resides at São Paulo State. Segments were separated using psychographic information and compared with real behavioral information, served by a Credit Bureau (Serasa Expérian). The results indicates the potential use of the psychographic (lifestyle) information at the market segmenting, complementing the use of the demographic information, once it was verified different real behavior between the found segments.

Esclerose Múltipla (MS) é uma doença neurodegenerativa que tem ganhado grande atenção nas últimas décadas, sendo o diagnóstico por imagens de ressonância magnética (MRI) um grande aliado para a avaliação da doença.Porém, um dos principais desafios é garantir uma maior sensibilidade e especificidade para detecção de diferentes lesões no sistema nervoso central (CNS) e assim classificar as diferentes variantes da MS, auxiliando na tomada de decisão para o tratamento farmacológico. Nas últimas décadas, a técnica de imagens ponderadas por difusão (DWI), em especial a técnica de imagem por tensor de difusão (DTI), têm sido evidenciada com grande potencial para o estudo da MS, apresentando uma melhora significativa para a detecção de lesões sutis, ainda em estágios iniciais da MS. Desta forma, as técnicas de processamento de imagens estão em constante aprimoramento para que sejam adaptados às novas modalidades de aquisição de imagens. Neste estudo focamos o desenvolvimento de uma técnica de processamento digital de imagens multimodais a fim de proporcionar uma solução viável para a rotina de diagnóstico por imagem em MS. Um conjunto de 25 pacientes de uma variante de MS foi selecionado aleatoriamente do banco de imagens do HCFMRP. Três modalidades de imagens foram coletadas para a avaliação da segmentação automatica (T1, T2-FLAIR e DTI), assim como a segmentação manual do especialista para cada paciente. Três métodos de segmentação multimodal automática de lesões foram analisados (Bayesiano, Frequentista e Agrupamento) afim de analisar a sensibilidade e especificidade de detecção de lesões na substância branca aparentemente normal (NAWM). Os resultados sugerem que o método de segmentação Bayesiano apresenta maior robustes e precisão na definição tanto de lesões visivelmente contrastantes em T1 e T2-FLAIR (i.e. lesões hipo e hiperintensas) assim como lesões da NAWM evidentes nos mapas quantitativos de DTI (FA e ADC). O erro associado à técninca automática de segmentação ficou em torno de 1.51 +- 0.51 % do volume total de lesões marcadas pelo especialista. Concluímos que o uso de ferramentas multimodais de segmentação de imagens MRI alcançou patamares razoáveis de detecção de lesões de MS, tornando assim uma ferramenta computacional hábil para uso no diagnóstico clínico. / Multiple sclerosis (MS) is a neurodegenerative disease that has gained great attention in the last decades, which magnetic resonance imaging (MRI) have shown as an important tool for the disease evaluation. However, one of the main challenges is guaranteeing greater lesion detection sensitivity and specificity in the whole central nervous system (CNS) and thus classify the different variants of MS, which aids in decision making for pharmacological treatment. In the last decades, the diffusion-weighted imaging (DWI) technique, especially the diffusion tensor imaging approach (DTI), has been evidenced with great potential for the study of MS, presenting a significant improvement for the detection of lesions even in early stages of MS. Hence, the techniques of image processing are constantly improving in order to be adapted on a multimodal image evaluation. In this study, the development of a multimodal digital image processing technique to provide a viable solution to the MS imaging routine was focused. A set of 25 patients from a MS variant was randomly selected from the HCFMRP imaging database. Three MR imaging modalities were collected for the evaluation of our automatic segmentation (T1, T2-FLAIR and DTI), as well as manual segmentation of the specialist for each patient. Three methods of automatic multimodal segmentation of MS lesions were analyzed (Bayesian, Frequentist and Clustering) in order to analyze the sensitivity and specificity of lesion detection in the apparently normal white matter (NAWM). The results suggest that the Bayesian segmentation method presented greater robustness and precision in the definition of visibly contrasting lesions in T1 and T2-FLAIR (i.e. hypo and hyperintense lesions) as well as NAWM lesions that are evident in quantitative DTI (FA and ADC). The error associated with the automatic segmentation technique was around 1.51 +- 0.51 % of the total lesion volume being evaluated by the a specialist. We conclude that the use of multimodal MRI images can be used in an automatic segmentation tools, reaching reasonable levels of MS lesion detection, thus making it a useful tool for clinical diagnosis.

Este trabalho explora a contribuição da segmentação de dados, manual e estatística, combinada com análise discriminante e com redes neurais, para a tomada de decisão de concessão de crédito ao consumidor. A grande importância que a decisão de concessão de crédito tem para o mercado varejista e para a área de controladoria de uma empresa dão cenário para o aumento da relevância do gerenciamento do risco de crédito. O mercado necessita, cada vez mais, de modelos capazes de produzir boas expectativas do comportamento dos clientes, com vistas de reduzir perdas com inadimplência. Dado um banco de dados composto por 50 mil clientes de uma importante loja do setor varejista, primeiro aplica-se a análise discriminante, depois as redes neurais, para que se classifique a capacidade preditiva de cada técnica nesta etapa. Posteriormente, os dados são segmentados com base na região à qual a filial de venda pertence e, depois, por meio das análises de clusters K-Means e TwoStep Cluster. A próxima etapa compreende a aplicação da análise discriminante, depois das redes neurais, para cada um dos grupos formados, tanto pela segregação por região, quanto pela segregação por meio das técnicas de análise de clusters. A última etapa abrange a comparação da soma dos acertos dos bons e dos maus pagadores obtida tanto para análise discriminante, quanto para redes neurais, combinadas com a segmentação de dados, com os resultados obtidos na primeira etapa sem a segmentação dos dados. O modelo híbrido que combina a segmentação manual dos dados com análise discriminante e com redes neurais, formando-se 21 micro-regiões foi o que apresentou maiores porcentagens de acerto de classificação. O modelo híbrido que combina análise discriminante e redes neurais com a análise de clusters TwoStep Cluster não apresenta resultados de classificação adequados à proposta deste trabalho, devendo, portanto, ser descartado. / This paper explores the contribution of data segmentation, and statistical manual, combined with discriminant analysis and neural networks, for making the decision to grant credit to consumers. The great importance that the decision to grant credit is for the retail market and the area of controlling a business scenario to give increasing importance of managing credit risk. The market needs, increasingly, models capable of producing good expectations of customer behavior, in order to reduce losses from default. Given a database consisting of 50 000 customers of a major retail store, the first applies to discriminant analysis, then the neural networks, in order to classify the predictive ability of each technique in this step. Subsequently, the data are segmented based on the region to which the branch belongs to sell and then through the analysis of clusters K-Means and TwoStep Cluster. The next step involves the application of discriminant analysis, neural networks then, for each of the groups formed by both the segregation by region, by segregation and by the techniques of cluster analysis. The last step includes comparing the sum of the hits of the good and bad debtors obtained for both discriminant analysis and neural networks, combined with the segmentation of data, with the results obtained in the first stage - without the segmentation of the data. The hybrid model that combines the manual segmentation of the data with discriminant analysis and neural networks, forming 21 micro-regions showed the highest percentage of correct classification. The hybrid model that combines neural networks and discriminant analysis with cluster analysis results TwoStep Cluster does not have appropriate rating to the proposal of this work and should therefore be discarded.