7 resultados para Segmentação

em Biblioteca de Teses e Dissertações da USP


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Vários métodos tradicionais de segmentação de imagens, como a transformada de watershed de marcado- res e métodos de conexidade fuzzy (Relative Fuzzy Connectedness- RFC, Iterative Relative Fuzzy Connected- ness - IRFC), podem ser implementados de modo eficiente utilizando o método em grafos da Transformada Imagem-Floresta (Image Foresting Transform - IFT). No entanto, a carência de termos de regularização de fronteira em sua formulação fazem com que a borda do objeto segmentado possa ser altamente irregular. Um modo de contornar isto é por meio do uso de restrições de forma do objeto, que favoreçam formas mais regulares, como na recente restrição de convexidade geodésica em estrela (Geodesic Star Convexity - GSC). Neste trabalho, apresentamos uma nova restrição de forma, chamada de Faixa de Restrição Geodésica (Geodesic Band Constraint - GBC), que pode ser incorporada eficientemente em uma sub-classe do fra- mework de corte em grafos generalizado (Generalized Graph Cut - GGC), que inclui métodos pela IFT. É apresentada uma prova da otimalidade do novo algoritmo em termos de um mínimo global de uma função de energia sujeita às novas restrições de borda. A faixa de restrição geodésica nos ajuda a regularizar a borda dos objetos, consequentemente melhorando a segmentação de objetos com formas mais regulares, mantendo o baixo custo computacional da IFT. A GBC pode também ser usada conjuntamente com um mapa de custos pré estabelecido, baseado em um modelo de forma, de modo a direcionar a segmentação a seguir uma dada forma desejada, com grau de liberdade de escala e demais deformações controladas por um parâmetro único. Essa nova restrição também pode ser combinada com a GSC e com as restrições de polaridade de borda sem custo adicional. O método é demonstrado em imagens naturais, sintéticas e médicas, sendo estas provenientes de tomografias computadorizadas e de ressonância magnética.

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A busca de sistemas de comunicação eficientes e econômicos é cada vez maior, principalmente com o aumento da demanda por tráfego e banda de transmissão. Conhecidas pela utilização eficiente de largura de banda, as redes ópticas de segmentação espectral flexível têm sido intensamente estudadas e são consideradas boas candidatas para a próxima geração de redes. Tais redes flexíveis utilizam formatos de modulação multinível e multiplexação multiportadora. Sistemas com alta capacidade de transmissão devem ser extremamente confiáveis, pois a falha em um dispositivo ou enlace da rede acarreta enorme perda de dados. Por isso, as técnicas de proteção e restauração do tráfego devem ser eficientes, de modo a garantir a sobrevivência da rede. Neste trabalho, foi desenvolvido um algoritmo capaz de lidar com cada requisição de conexão, encontrar um caminho óptico para transmissão e reservar outro caminho para recuperação do tráfego em caso de falha na rede. A seleção dos caminhos primário e de proteção utiliza a técnica smart-fit, que escolhe a solução com menor custo final, definido pela distância da rota percorrida somada ao custo do índice inicial da faixa espectral alocada, buscando equilibrar a escolha entre a posição no espectro e rota escolhida. Além disso, são definidos custos diferentes para slots de frequência livres e compartilhados, a fim de incentivar o compartilhamento espectral em caminhos de proteção. Dentre as técnicas de alocação espectral, a varredura com janela espectral varre o espectro em todos os enlaces da rota, slot por slot, em busca de uma faixa livre com tamanho suficiente para atender uma demanda. Neste trabalho, foi desenvolvida uma técnica chamada busca lógica, que lida simultaneamente com todos os enlaces da rota ao realizar operações lógicas com seus espectros. Em seguida, é realizada uma convolução entre a janela espectral, com tamanho da demanda, e o espectro resultante. A partir desse resultado, é possível saber as posições no espectro onde a demanda poderá ser alocada. Tal técnica, como será demonstrado, é mais veloz que a varredura com janela espectral. Para garantir a eficácia e confiabilidade do algoritmo, utilizando o software MATLAB, avaliou-se a probabilidade de bloqueio e probabilidade de bloqueio de banda, a fragmentação espectral média na rede, o grau de compartilhamento, a taxa de utilização espectral e a taxa de capacidade reservada. O algoritmo desenvolvido foi capaz de organizar o tráfego na rede de modo ordenado e pouco fragmentado, além de utilizar de maneira eficiente os recursos destinados à proteção.

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A literatura acadêmica sobre o comportamento do investidor financeiro é bastante escassa. A pesquisa sobre o processo de decisão, em geral, aborda tradeoffs na aquisição de produtos e pouco se discute o processo de decisão de investimento. Esta tese pretende contribuir para a redução deste gap ao discutir fatores determinantes para a tomada de decisão do investidor pessoal em produtos financeiros. A decisão de investimento é complexa, envolve, entre outros, o tradeoff entre renunciar o consumo presente pela possibilidade de maior bem estar no futuro. Adicionalmente, em muitas situações, existe possibilidade real de perda dos recursos financeiros investidos. Para investigar os percursos desta decisão foram realizadas entrevistas em profundidade com executivos ligados ao setor de fundos de investimento e ao de distribuição de produtos de investimento dos maiores bancos brasileiros atuantes no segmento de varejo. Os conhecimentos recolhidos e a revisão de literatura efetuada subsidiaram a elaboração do questionário de pesquisa aplicado em plataforma web junto a potenciais investidores. Os atributos rentabilidade, possibilidade de perda (proxy de risco), liquidez, taxa de administração e recomendação do gerente foram identificados como os mais relevantes para a decisão do investidor. Para construção dos estímulos e decomposição da utilidade da decisão foi utilizada a técnica conjoint based choice (CBC) que simula uma decisão real. Os resultados apontaram ser a recomendação do gerente o atributo mais importante para a formação da preferência por uma alternativa de investimento, resultado que, por si só, indica que fatores não racionais exercem influência na decisão. Estudou-se, então, o impacto da aversão ao risco e do estilo cognitivo do investidor. Os resultados denotam que os mais avessos e os mais intuitivos são mais suscetíveis à recomendação do gerente, mas que seus efeitos são independentes entre si. As evidências sugerem que os mais intuitivos utilizam o gerente para alcançar conforto cognitivo na decisão e que os mais avessos para mitigar a sensação de risco associada ao produto. Uma análise de cluster indicou ser possível segmentar a amostra em dois grupos, um mais propenso à recomendação do gerente e outro aos atributos do produto. A recomendação do gerente mostrou ser o atributo mais forte na distinção dos grupos. Os resultados indicam que uma segmentação de mercado baseada na propensão à recomendação do gerente pode ser efetiva para direcionar a construção de uma estratégia de relacionamento que busque incrementar os resultados de longo prazo.

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O objetivo deste trabalho é apresentar uma técnica automática baseada em morfologia matemática para medida de sinal em imagens de cDNA desenvolvida no BIOINFO,em parceria com o Instituto Ludwig de Pesquisa contra o Câncer. A tecnologia de lâminas de cDNA é um processo baseado em hibridização que possibilita observar a concentração relativa de mRNA de amostras de tecidos analisando a luminosidade de sinais fluorescentes ou radioativos. Hibridização é o processo bioquímico onde duas fitas de ácido nucleico com seqüências complementares se combinam. A técnica apresentada permite o cálculo da expressão gênica com alto grau de automação, podendo o usuário corrigir com facilidade eventuais erros de segmentação. O usuário interage com o programa apenas para selecionar as imagens e inserir os dados de geometria da lâmina. A estratégia de solução usada tem três fases: gradeamento dos blocos, gradeamento dos spots e segmentação dos spots. Todas as fases utilizam filtros morfológicos e as fases de gradeamento possuem um passo final de correção baseado nos dados de geometria da lâmina o que aumenta a robustez do processo, que funciona bem mesmo em imagens ruidosas.

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A presença da Medicina Nuclear como modalidade de obtenção de imagens médicas é um dos principais procedimentos utilizados hoje nos centros de saúde, tendo como grande vantagem a capacidade de analisar o comportamento metabólico do paciente, traduzindo-se em diagnósticos precoces. Entretanto, sabe-se que a quantificação em Medicina Nuclear é dificultada por diversos fatores, entre os quais estão a correção de atenuação, espalhamento, algoritmos de reconstrução e modelos assumidos. Neste contexto, o principal objetivo deste projeto foi melhorar a acurácia e a precisão na análise de imagens de PET/CT via processos realísticos e bem controlados. Para esse fim, foi proposta a elaboração de uma estrutura modular, a qual está composta por um conjunto de passos consecutivamente interligados começando com a simulação de phantoms antropomórficos 3D para posteriormente gerar as projeções realísticas PET/CT usando a plataforma GATE (com simulação de Monte Carlo), em seguida é aplicada uma etapa de reconstrução de imagens 3D, na sequência as imagens são filtradas (por meio do filtro de Anscombe/Wiener para a redução de ruído Poisson caraterístico deste tipo de imagens) e, segmentadas (baseados na teoria Fuzzy Connectedness). Uma vez definida a região de interesse (ROI) foram produzidas as Curvas de Atividade de Entrada e Resultante requeridas no processo de análise da dinâmica de compartimentos com o qual foi obtida a quantificação do metabolismo do órgão ou estrutura de estudo. Finalmente, de uma maneira semelhante imagens PET/CT reais fornecidas pelo Instituto do Coração (InCor) do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HC-FMUSP) foram analisadas. Portanto, concluiu-se que a etapa de filtragem tridimensional usando o filtro Anscombe/Wiener foi relevante e de alto impacto no processo de quantificação metabólica e em outras etapas importantes do projeto em geral.

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O estudo do movimento pulmonar é assunto de grande interesse na área médica. A observação direta do mesmo é inviável, uma vez que o pulmão colapsa quando a caixa torácica é aberta. Dentre os meios de observação indireta, escolheu-se o imageamento por ressonância magnética em respiração livre e sem uso de nenhum gás para melhorar o contraste ou qualquer informação de sincronismo. Esta escolha propõe diversos desafios, como: a superar a alta variação na qualidade das imagens, que é baixa, em geral, e a suscetibilidade a artefatos, entre outras limitações a serem superadas. Imagens de Tomografia Computadorizada apresentam melhor qualidade e menor tempo de aquisição, mas expõem o paciente a níveis consideráveis de radiação ionizante. É apresentada uma metodologia para segmentação do pulmão, produzindo um conjunto de pontos coordenados. Isto é feito através do processamento temporal da sequência de imagens de RM. Este processamento consiste nas seguintes etapas: geração de imagens temporais (2DSTI), transformada de Hough modificada, algoritmo de contornos ativos e geração de silhueta. A partir de um dado ponto, denominado centro de rotação, são geradas diversas imagens temporais com orientações variadas. É proposta uma formulação modificada da transformada de Hough para determinar curvas parametrizadas que sejam síncronas ao movimento diafragmático, chamados movimentos respiratórios. Também são utilizadas máscaras para delimitar o domínio de aplicação da transformada de Hough. São obtidos movimentos respiratórios que são suavizados pelo algoritmo de contornos ativos e, assim, permitem a geração de contornos para cada quadro pertencente a sequência e, portanto, de uma silhueta do pulmão para cada sequência.

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O presente trabalho apresenta uma alternativa ao processo de classificação do defeito da segregação central em amostras de aço, utilizando as imagens digitais que são geradas durante o ensaio de Baumann. O algoritmo proposto tem como objetivo agregar as técnicas de processamento digital de imagens e o conhecimento dos especialistas sobre o defeito da segregação central, visando a classificação do defeito de referência. O algoritmo implementado inclui a identificação e a segmentação da linha segregada por meio da aplicação da transformada de Hough e limiar adaptativo. Adicionalmente, o algoritmo apresenta uma proposta para o mapeamento dos atributos da segregação central nos diferentes graus de severidade do defeito, em função dos critérios de continuidade e intensidade. O mapeamento foi realizado por meio da análise das características individuais, como comprimento, largura e área, dos elementos segmentados que compõem a linha segregada. A avaliação do desempenho do algoritmo foi realizada em dois momentos específicos, de acordo com sua fase de implementação. Para a realização da avaliação, foram analisadas 255 imagens de amostras reais, oriundas de duas usinas siderúrgicas, distribuídas nos diferentes graus de severidade. Os resultados da primeira fase de implementação mostram que a identificação da linha segregada apresenta acurácia de 93%. As classificações oriundas do mapeamento realizado para as classes de criticidade do defeito, na segunda fase de implementação, apresentam acurácia de 92% para o critério de continuidade e 68% para o critério de intensidade.