MADEIRO, J. P. V. Detecção e segmentação automática de batimentos cardíacos do eletrocardiograma por modelagem matemática e combinação das transformadas Wavelet e de Hilbert. 2013. 130 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2013. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2013-08-20T14:49:37Z No. of bitstreams: 1 2013_tese_jpvmadeiro.pdf: 13133519 bytes, checksum: c99737b92e3dcc3bab14e2da30c002df (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2013-08-20T14:50:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_tese_jpvmadeiro.pdf: 13133519 bytes, checksum: c99737b92e3dcc3bab14e2da30c002df (MD5) / Made available in DSpace on 2013-08-20T14:50:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_tese_jpvmadeiro.pdf: 13133519 bytes, checksum: c99737b92e3dcc3bab14e2da30c002df (MD5) Previous issue date: 2013-05-17 / A utomatic diagnostic aid systems aim the extraction of speci c parameters in order to support the analysis of a patient's physiological conditions possibly using computing algorithms. In the context of cardiology, such systems are particularly important when applied over long-term ECG signals, for example the 24-h holter examinations. The digital signal processing techniques for ECG waves segmentation and automatic feature extraction, which are proposed in this thesis, cover various research elds. Firstly, the proposed system performs QRS complex detection and segmentation, which is related to ventricular depolarization. The used methodology combines the adaptive threshold technique, Hilbert and Wavelet transforms and the rst-derivative lter with a new approach of preprocessing suppression over the whole ECG signal and selection of Wavelet scale factor for a given predominant QRS morphology. As output information we obtain the RR time-series (tachogram), the time-series of QRS complex durations and amplitudes. In the second stage, the developed system performs T-wave detection and segmentation, whose waveform is related to ventricular repolarization activity. It is proposed a new mathematical model concerning the possible T-wave morphologies based on a Gaussian function, modi ed by a mathematical procedure to insert asymmetry. Once the template is computed, cross-correlation and an approach based on the computation of Trapezium's area are used to locate, respectively, the peak, or the peaks for biphasic waves, and end point of each T-wave throughout the whole raw ECG signal. Among the metrics derived from the detected ducial points, we emphasize the QT intervals, which are the time intervals between the QRS onset and the T-wave end. After the segmentation of the ECG waves, we perform two important case studies using the ducial points and segments detected in the previous stages: ventricular activity subtraction in intracardiac atrial brillation electrogram and heart hate variability (HRV) analysis for a set of elderly patients which were selected in the Geriatric Outpatient Clinic of the Walter Cantidio University Hospital. After evaluating the overall methodology of QRS detection and segmentation over various manually annotated databases, inclusive the public MIT-BIH Arrhythmia database and QT database, we have obtained the following detection rates and delineation time errors: sensitivity of 99.51%, positive predictivity of 99.44%, QRS onset time error of 2.85 9.90 ms and QRS o set time error of 2.83 12.26 ms. Regarding T-wave detection and delineation, the proposed method has attained sensitivity of 99.48%, positive predictivity of 99.53%, and average time errors of 0.51 8.06 ms, for T-wave peak location, and 0.11 11.73 ms, for T-wave end location. Regarding the rst case study concerning the use of the ducial points detected from the segmented QRS complexes and T-waves over intracardiac atrial brillation electrogram, the method of ventricular activity subtraction has attained a signi cant attenuation for frequencies above 10 Hz, and also for components of frequency range around 3 Hz to 6 Hz, respectively due to ventricular depolarization and repolarization subtraction. For the second application, the analysis of the evolution of heart rate variability metrics in frequency domain associated to sympathetic branch activity allows recognizing speci c tendencies regarding aspects of proper functioning/dysautonomia of the autonomic nervous system for each predetermined elderly class according to the concepts of frailty phenotype: frail, pre-frail and robust ones. The overall results suggest that the set of methodologies developed for ECG waves segmentation provides high rates of accurate and robust detections for a wide variety of morphologies, such that they can be applied in various situations for aid to diagnosis. Given the set of possible metrics and time-series which can be extracted from the ECG signals, after their segmentation, the referred methods can support projects of clinical research and development of markers/indicators of adverse cardiovascular events. / Sistemas automáticos de auxílio ao diagnóstico visam à extração de métricas específicas, podendo ser por algoritmos computacionais, de forma a subsidiar a análise por parte do especialista de condições orgânicas e fisiológicas do paciente. No contexto da cardiologia, referidos sistemas são particularmente importantes quando aplicados no processamento de sinais de longa duração, como o eletrocardiograma (ECG) de 24 horas. As técnicas para segmentação e extração automática de parâmetros do sinal ECG propostas nesta tese abrangem diversos campos de pesquisa. Inicialmente, o sistema realiza a detecção e a segmentação do complexo QRS, relacionado à despolarização ventricular. Como metodologia, utiliza-se a combinação das técnicas do limiar adaptativo, das transformadas de Hilbert e Wavelet e do filtro derivativo com uma nova abordagem de redução de pré-processamento e de seleção do fator de escala da Wavelet. Ao final desta etapa, obtêm-se a série de intervalos RR, a série de durações de cada complexo QRS e de suas amplitudes. No segundo momento, tem-se a detecção e a segmentação da onda T, relacionada à repolarização ventricular. Propõe-se um novo modelo matemático do comportamento morfológico da onda T baseado na função Gaussiana, modificada por um procedimento matemático de inserção de assimetria. Uma vez obtidos os parâmetros de modelagem para uma dada morfologia predominante de onda T, a função de correlação cruzada é utilizada para a detecção do pico e uma técnica baseada no cálculo da área de trapézios é utilizada para a localização do final da forma de onda. Dentre as métricas derivadas das informações extraídas, destaca-se a série de intervalos QT, segmento que vai do início de cada complexo QRS ao final de cada onda T. Finalizado o processo de segmentação, dois estudos de caso são realizados: subtração da atividade ventricular em sinais eletrogramas atriais de pacientes com fibrilação atrial (FA) e análise de séries de variabilidade da frequência cardíaca (VFC) de um conjunto de pacientes idosos selecionados pelo Ambulatório de Geriatria do Hospital Universitário Wálter Cantídio. A partir de experimentos de validação em bases de dados diversas com anotações manuais dos batimentos, obtêm-se as seguintes taxas de detecção e erros de delineamento para o complexo QRS: sensibilidade de 99,51%, preditividade positiva de 99,44%, erro médio de início (QRS onset) de 2,85 ± 9,90 ms e erro médio de final (QRS offset) de 2,83 ± 12,26 ms. Com relação à detecção e segmentação da onda T, obtêm-se os seguintes resultados: sensibilidade de 99,48%, preditividade positiva de 99,53%, erro médio de localização de pico de 0,51 ± 8,06 ms e erro médio de localização de final da forma de onda de 0,11 ± 11,73 ms. Quanto ao primeiro estudo de caso de uso dos pontos fiduciais detectados, a potência média dos sinais eletrogramas atriais, após a subtração da atividade ventricular, é significativamente reduzida para frequências acima de 10 Hz, predominantemente associadas ao complexo QRS, bem como para frequências na faixa de 3 a 5 Hz, relacionadas à atividade elétrica de repolarização ventricular. Para o segundo estudo, a análise do comportamento de métricas no domínio da frequência associadas à atividade do sistema nervoso simpático permite o reconhecimento de tendências próprias e características, no que tange a aspectos de funcionamento/disautonomia do sistema nervoso autonômico, de cada classe pré-determinada de idosos segundo os conceitos de fenótipo de fragilidade: idosos frágeis, pré-frágeis e robustos. Os resultados obtidos sugerem que o conjunto de metodologias desenvolvidas para a segmentação do sinal ECG apresenta altas taxas de precisão, repetibilidade e robustez a uma ampla gama de morfologias, podendo ser aplicado em diversos contextos de auxílio ao diagnóstico. Dadas as métricas e séries temporais que podem ser extraídas, os referidos métodos também podem dar suporte a processos de investigação clínica e desenvolvimento de marcadores/indicadores de eventos cardiovasculares adversos.

O presente trabalho de pesquisa trata da elaboração de um esquema classificador automático para massas nodulares identificadas em imagens mamográficas digitalizadas, com base na técnica da transformada wavelet. Esse classificador é parte integrante de um esquema computadorizado para auxílio ao diagnóstico (CAD, de \"computer-aided diagnosis\") em mamografia, que utiliza técnicas de processamento de imagens digitais para identificar, realçar e classificar estruturas de interesse clínico. Utilizou-se também um classificador de distâncias mínimas para distribuir as imagens em suas respectivas classes. Os resultados mostraram que o classificador é capaz de diferenciar com mais de 90% de acerto entre nódulos suspeitos e não suspeito. / This work performs an automatic classifier scheme addressed to nodular masses detected in digitalized mammographic images, based on the wavelet transform technique. This classifier is part of a computer-aided diagnosis (CAD) scheme in mammography, wich uses digital image processing techniques in order to detect, enchance and classify structures of clinical interest. Also a minimum distances classifier was used in order to distribute the images to their respective classes. Results show that this classifier is capable of differentiating suspect from non-suspect nodules with more than 90% of accuracy.

Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo, 2016.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2018-05-10T19:59:26Z No. of bitstreams: 1 2017_IsadoraFreireMartins.pdf: 4901785 bytes, checksum: 6a4cdb2ba378eee8aea8b36501481209 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-05-15T19:19:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_IsadoraFreireMartins.pdf: 4901785 bytes, checksum: 6a4cdb2ba378eee8aea8b36501481209 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-15T19:19:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_IsadoraFreireMartins.pdf: 4901785 bytes, checksum: 6a4cdb2ba378eee8aea8b36501481209 (MD5) Previous issue date: 2018-05-15 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). / Nesta dissertação, é proposto um conversor analógico-digital cujo processo de amostragem é baseado em propriedades da transformada wavelet. Tais propriedades permitem identificar características de interesse do sinal—especificamente, a localização de seus pontos críticos e a descrição da morfologia nos trechos entre esses pontos—, e assim representá-lo, em vez de aplicar a amostragem uniforme e limitada pelo critério de Nyquist. A primeira parte deste trabalho apresenta a implementação do conversor em nível de sistema para diferentes resoluções e bases e escalas da transformada wavelet. Para validar o algoritmo de amostragem, é proposto também um algoritmo de reconstrução polinomial do sinal. Os resultados mostram que a identificação de pontos críticos e a estimativa da morfologia do sinal são realizadas com sucesso, tendo sido possível recuperar o sinal de entrada com alta correlação e baixo erro RMS entre os sinais original e reconstruído. A segunda parte deste texto apresenta o desenvolvimento em nível de circuito. A transformada wavelet é implementada por filtros wavelet analógicos, que são testados utilizando-se duas aproximações diferentes para sua resposta em frequência. Os resultados de simulações para variadas escalas permitem identificar os pontos críticos do sinal. / This manuscript presents the project of an analog-to-digital converter with a wavelet-based sampling scheme. Instead of sampling a signal with uniformly spaced samples and in a frequency limited by Nyquist's criteria, the proposed ADC represents an input signal based on its characteristics speci cally, the critical points localization and the estimation of the signal's morphology around these points. The rst part of this work contains the system-level development, where the sampling algorithm is proposed as well as a polynomial reconstruction algorithm. Tests are run for di erent resolutions and wavelet bases and scales. The results show that the system successfully localizes the critical points and estimates the morphology of the signal, with high correlation and low RMS error values observed between the reconstructed signal and the input. The second part of this work contains the circuit-level development, where the wavelet transform is implemented with analog wavelet lters. The transfer functions of these lters are obtained by applying two di erent approximation methods. The results across scales show the critical points' localization.

O presente trabalho de pesquisa trata da elaboração de um esquema classificador automático para massas nodulares identificadas em imagens mamográficas digitalizadas, com base na técnica da transformada wavelet. Esse classificador é parte integrante de um esquema computadorizado para auxílio ao diagnóstico (CAD, de \"computer-aided diagnosis\") em mamografia, que utiliza técnicas de processamento de imagens digitais para identificar, realçar e classificar estruturas de interesse clínico. Utilizou-se também um classificador de distâncias mínimas para distribuir as imagens em suas respectivas classes. Os resultados mostraram que o classificador é capaz de diferenciar com mais de 90% de acerto entre nódulos suspeitos e não suspeito. / This work performs an automatic classifier scheme addressed to nodular masses detected in digitalized mammographic images, based on the wavelet transform technique. This classifier is part of a computer-aided diagnosis (CAD) scheme in mammography, wich uses digital image processing techniques in order to detect, enchance and classify structures of clinical interest. Also a minimum distances classifier was used in order to distribute the images to their respective classes. Results show that this classifier is capable of differentiating suspect from non-suspect nodules with more than 90% of accuracy.

Este trabalho analisa a viabilidade de implementação de um sistema de compressão de vídeo em FPGAs com restrições de área e de recursos de roteamento, de modo a estudar as possibilidades oferecidas por pequenas áreas de lógica reconfigurável associadas a processadores clássicos. A técnica de eliminação de redundância espacial adotada é a Transformada Wavelet (WT), ao invés da já bastante explorada Transformada Cosseno (DCT). A arquitetura selecionada para efetuar a DWT é implementada no FPGA Xilinx XC6200, que apresenta características muito interessantes de reconfiguração rápida e dinâmica. Também foi desenvolvido um modelo estatístico dos erros de quantização associados à implementação da Transformada Waveletem aritmética de ponto fixo, auxiliando uma implementação em hardware mais eficiente em termos de área e desempenho. Algumas arquiteturas alternativas para a DWT são implementadas, para avaliação dos méritos de cada uma delas. Para permitir esta implementação, uma biblioteca de funções para processamento de sinais otimizada para o FPGA XC6200 também foi desenvolvida. Os resultados mostram que um sistema completo de compressão, utilizando os filtros propostos por Daubechies pode ser implementado utilizando o equivalente a 2500 portas lógicas e atinge taxas de compressão de aproximadamente 8 vezes sem perda significativa de qualidade em imagens monocromáticas de 256x256 pixels a 30 quadros por segundo / The purpose of this work is to study the problems associated with the implementation of a image compression system implemented with fine-grained FPGAs with scarce routing resources. The study intends to explore possibilities offered by small areas of reconfigurable logic coupled to classical processors. The image compression technique adopted was Discrete Wavelet Transform (DWT), instead the well-known Discrete Cosine Transform. The architecture was built in a Xilinx FPGA, the XC6200, a very interesting device due to its dynamic reconfigurable features. It was also developed a study about quantization errors in DWT processed with fixed point arithmetic. Some other DWT architectures are presented and the advantages are discussed. The implementation of these architectures led to the development of signal processing libraries optimized to XC6200. The implementation was made with only 2500 gates and showed that is possible to reach video rates. Frame sizes are 256x256 with 256 gray levels, and the compression rate is about 8 times

Este trabalho analisa a viabilidade de implementação de um sistema de compressão de vídeo em FPGAs com restrições de área e de recursos de roteamento, de modo a estudar as possibilidades oferecidas por pequenas áreas de lógica reconfigurável associadas a processadores clássicos. A técnica de eliminação de redundância espacial adotada é a Transformada Wavelet (WT), ao invés da já bastante explorada Transformada Cosseno (DCT). A arquitetura selecionada para efetuar a DWT é implementada no FPGA Xilinx XC6200, que apresenta características muito interessantes de reconfiguração rápida e dinâmica. Também foi desenvolvido um modelo estatístico dos erros de quantização associados à implementação da Transformada Waveletem aritmética de ponto fixo, auxiliando uma implementação em hardware mais eficiente em termos de área e desempenho. Algumas arquiteturas alternativas para a DWT são implementadas, para avaliação dos méritos de cada uma delas. Para permitir esta implementação, uma biblioteca de funções para processamento de sinais otimizada para o FPGA XC6200 também foi desenvolvida. Os resultados mostram que um sistema completo de compressão, utilizando os filtros propostos por Daubechies pode ser implementado utilizando o equivalente a 2500 portas lógicas e atinge taxas de compressão de aproximadamente 8 vezes sem perda significativa de qualidade em imagens monocromáticas de 256x256 pixels a 30 quadros por segundo / The purpose of this work is to study the problems associated with the implementation of a image compression system implemented with fine-grained FPGAs with scarce routing resources. The study intends to explore possibilities offered by small areas of reconfigurable logic coupled to classical processors. The image compression technique adopted was Discrete Wavelet Transform (DWT), instead the well-known Discrete Cosine Transform. The architecture was built in a Xilinx FPGA, the XC6200, a very interesting device due to its dynamic reconfigurable features. It was also developed a study about quantization errors in DWT processed with fixed point arithmetic. Some other DWT architectures are presented and the advantages are discussed. The implementation of these architectures led to the development of signal processing libraries optimized to XC6200. The implementation was made with only 2500 gates and showed that is possible to reach video rates. Frame sizes are 256x256 with 256 gray levels, and the compression rate is about 8 times

Este trabalho apresenta um estudo sobre a utilização da Transformada de Wavelet para o realce de contraste de estruturas de interesse mamográfico (nódulos e microcalcificações), visando o desenvolvimento de um sistema computacional para auxílio ao diagnóstico do câncer de mama. Este sistema compõe-se basicamente de 3 etapas: pré-processamento, detecção e classificação, sendo que este trabalho insere-se na etapa de pré-processamento. Nessa etapa as estruturas de interesse foram realçadas de forma a propiciar um melhor desempenho nas etapas seguintes. No trabalho aqui descrito as estruturas de interesse contidas em mamogramas digitalizados foram realçadas pela Transformada de Wavelet através de dois métodos distintos: Ganho Adaptativo Multiescala e Reconstrução Parcial. Na técnica Ganho Adaptativo Multiescala a imagem é decomposta em sub-imagens pela Transformada de Wavelet. As sub-imagens decompostas são realçadas por uma função não linear e então a imagem realçada é obtida pela aplicação da Transformada Inversa de Wavelet. Na técnica Reconstrução Parcial, a imagem é decomposta em sub-imagens pela Transformada de Wavelet. São selecionadas as sub-imagens onde as estruturas de interesse são mais representativas e então a imagem realçada é obtida pela aplicação da Transformada Inversa de Wavelet à estas sub-imagens. A avaliação dos resultados é feita por um quantificador da melhoria de contraste das imagens e pela análise do histograma. / In the present work, we presents a study about using of Wavelet Transform in contrast enhancement of mammographic features(mass and microcalcifications), as part of developing a Computerized System proposed to aid in diagnosis of breast cancer. This system is composed of 3 main stages: early processing, detection and classification, and this work is into the early processing stage. In this stage structures of interest have been enhanced to improve performance at following stages. In this work, mammographic features have been enhanced by application of 2 distinct methods using Wavelet Transform: Multiscale Adaptive Gain and Partial Reconstruction. Multiscale Adaptive Gain decomposes the original image in subimages by application of Wavelet Transform. These subimages are enhanced throw the application of a non linear function and the enhanced image is obtained by application of Inverse Wavelet Transform. Partial Reconstruction decomposes the original image in subimages by application of Wavelet Transform. The subimages more representative for mammographic features are selected and the enhanced image is obtained by application of lnverse Wavelet Transform in these subimages. The final results obtained are evaluated by a Contrast Improvement Quantifier and histogram analysis.

nÃo hà / This dissertation describes a system for analysis of heart rate variability through metrics on time and frequency domain and by non-linear methodology, which is initiated by the process of segmentation of the QRS complex of the electrocardiogram signal. The motivation for this work is the analysis of the influence from the algorithms of beat segmentation and selection of valid cardiac cycles for the variability analysis, which were developed in the research process, over the computation of the metrics. After determining the intervals between QRS complexes (RR), the cardiac cycles with ectopic beats, resultant of arrhythmic events or detection fails (false-positive or false negative) are excluded. Then, the available metrics of heart rate variability found on literature are computed over the time series of intervals between normal beats (NN): on time domain (statistical and geometrical methods), on frequency domain (VLF - Very Low Frequency, LF - Low Frequency and HF â High Frequency) and by non-linear methodology (Poincarà plot). The QRS detection and segmentation results are validated through simulation tests over exams from Arrhythmia Database and QT database of the MIT-BIH database. The manual annotations of the QRS fiducial points and QRS onset and offset are compared with the automatic detections. The results related to heart rate variability metrics are validated through the manual selection of beats, and consequently of the intervals between them, pertaining to exams selected from Arrhythmia Database and the computation of the referred metrics over them, comparing with those ones automatically generated by the proposed method. The system, which provides averages of positive predictivity as 99.35% and sensitivity as 99.02%, and averages of deviations between automatic and manual analysis of heart rate variability metrics varying from 0.05% to 5.24%, can be carried into several platforms, making possible its production in commercial scale. / Esta dissertaÃÃo descreve um sistema de analise da variabilidade da frequÃcia cardÃaca atravÃs de mÃtricas no domÃnio do tempo, da freqÃÃncia e por mÃtodo nÃo-linear a partir do processo de segmentaÃÃo do complexo QRS do sinal eletrocardiograma. O trabalho à motivado pela influÃncia dos algoritmos de segmentaÃÃo de batimentos e de seleÃÃo dos ciclos cardÃacos vÃlidos para anÃlise da variabilidade, esenvolvidos para este fim, na determinaÃÃo das mÃtricas de interesse. ApÃs a determinaÃÃo dos intervalos entre os complexos QRS (RR), sÃo excluÃdos os ciclos cardÃacos com batimentos ectÃpicos, resultantes de arritmia ou de falhas de detecÃÃo (falso-positivo ou falso-negativo). Em seguida, sobre a sÃrie temporal de intervalos entre batimentos normais NN sÃo calculadas as mÃtricas de variabilidade da freqÃÃncia cardÃaca disponÃveis na literatura: no domÃnio do tempo (mÃtodos estatÃsticos e geomÃtricos), no domÃnio da freqÃÃncia (componentes VLF - Very Low Frequency, LF - Low Frequency e HF - High Frequency) e por mÃtodo nÃo-linear (mapa de PoincarÃ). Os resultados de deteccÃo e segmentacÃo do QRS sÃo validados atravÃs de testes experimentais sobre exames das bases Arrhythmia Database e QT database do MIT-BIH, em que as marcaÃÃes manuais dos picos e das bordas dos batimentos sÃo comparadas com as detecÃÃes automÃticas. Os resultados obtidos quanto as mÃtricas de variabilidade sÃo validados atravÃs da seleÃÃo manual de batimentos e, por conseguinte, dos intervalos entre os mesmos, a partir de exames selecionados da base Arrhythmia Database por cardiologistas do Hospital UniversitÃrio Walter Cantidio (HUWC), e do cÃlculo das referidas mÃtricas, comparando-se com aquelas geradas automaticamente pelo mÃtodo proposto. O sistema, que apresenta taxas mÃdias de99,35% de preditividade positiva e 99,02% de sensibilidade, para detecÃÃo do QRS, e mÃdias de erros entre a anÃlise automÃtica e a anÃlise manual das mÃtricas de variabilidade variando entre 0,05% e 5,24%, pode ser embutido em diversas plataformas, viabilizando sua producÃo em escala comercial.

MEDEIROS NETO. F. G. Extração automática de características de asas de mosca da espécie Drosophila melanogaster. 2017. 59 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e da Computação) - Campus de Sobral, Universidade Federal do Ceará, Sobral, 2017. / Submitted by Programa de Pós-Graduação Engenharia Elétrica e de Computação (secretaria_ppgeec@sobral.ufc.br) on 2017-08-24T13:13:22Z No. of bitstreams: 1 2017_dis_fgmneto.pdf: 2887253 bytes, checksum: 71db95333b633d65ae536330c8799d28 (MD5) / Approved for entry into archive by Djeanne Costa (djeannecosta@gmail.com) on 2017-09-01T11:43:30Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_dis_fgmneto.pdf: 2887253 bytes, checksum: 71db95333b633d65ae536330c8799d28 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-01T11:43:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_dis_fgmneto.pdf: 2887253 bytes, checksum: 71db95333b633d65ae536330c8799d28 (MD5) Previous issue date: 2017-08 / Biometrics techniques are used in studies of several animal species, such as the Drosophila melanogaster, popularly known as fruit fly. This species has become a model organism for the study of the impacts that other insects produce to the environment. In addition, these flies have proteins and genes similar to those of humans. A challenge for specialists in the study of these individuals is the similarity of the wings between males and females, which may be affected by mutations or variations in the genotype. This work proposes a method of discrimination for gender and genotype of flies of the species Drosophila melanogaster from features extracted from images of the wings. This approach is based on the fractal dimension extracted from the Canny filter segmentation of the components of the Stationary Wavelet Transform. The methodology is validated by dividing the data into groups with variable training and test rates and using six different classifiers: Random Forest, Support Vector Machines, Multi-layer Perceptron, Linear Discriminant Analysis, Quadratic Discriminant Analysis and K Nearest Neighbors. Then, the classification is repeated with data reduction, only females for genotype or only individuals without mutation for gender. The results were satisfactory, surpassing works of the literature with automatic methodologies. For genotype, the hit rates were lower due to the physical similarity between the wings. / Técnicas de biometria são utilizadas nos estudos de diversas espécies de animais, como exemplo a Drosophila Melanogaster, popularmente conhecida como mosca da fruta. Essa espécie tornou-se um organismo modelo para o estudo dos impactos que outros insetos produzem ao meio ambiente. Ademais, essas moscas possuem proteínas e genes similares aos dos seres humanos. Uma dificuldade para especialistas no estudo desses indivíduos é a semelhança das asas entre machos e fêmeas, que podem ser afetadas por mutações ou variações no genótipo. Este trabalho propõe um método de discriminação de gênero e genótipo de moscas da espécie Drosophila melanogaster a partir de características extraídas de imagens das asas. Essa abordagem se baseia na dimensão fractal extraída da segmentação por filtro de Canny das componentes da Transformada Wavelet Estacionária. A metodologia é validada com a divisão dos dados em grupos com taxas de treinamento e teste variáveis e na utilização de seis classificadores de abordagens diferentes: Floresta Aleatória, Máquinas de Vetor de Suporte, Perceptron Multicamadas, Análise por Discriminante Linear, Análise por Discriminante Quadrático e K Vizinhos Mais Próximos. Em seguida, a classificação é repetida com redução dos dados, apenas fêmeas para genótipo ou apenas indivíduos sem mutação para gênero. Os resultados obtidos foram satisfatórios, superando trabalhos da literatura com metodologias que não utilizam interação humana. Para genótipo, as taxas de acerto foram mais baixas devido à semelhança física entre as asas.