Elastografia em imagens de ultrassom utilizando elementos de contorno.

Este trabalho apresenta uma nova metodologia para elastografia virtual em imagens simuladas de ultrassom utilizando métodos numéricos e métodos de visão computacional. O objetivo é estimar o módulo de elasticidade de diferentes tecidos tendo como entrada duas imagens da mesma seção transversal obtidas em instantes de tempo e pressões aplicadas diferentes. Esta metodologia consiste em calcular um campo de deslocamento das imagens com um método de fluxo óptico e aplicar um método iterativo para estimar os módulos de elasticidade (análise inversa) utilizando métodos numéricos. Para o cálculo dos deslocamentos, duas formulações são utilizadas para fluxo óptico: Lucas-Kanade e Brox. A análise inversa é realizada utilizando duas técnicas numéricas distintas: o Método dos Elementos Finitos (MEF) e o Método dos Elementos de Contorno (MEC), sendo ambos implementados em Unidades de Processamento Gráfico de uso geral, GpGPUs ( \"General Purpose Graphics Units\" ). Considerando uma quantidade qualquer de materiais a serem determinados, para a implementação do Método dos Elementos de Contorno é empregada a técnica de sub-regiões para acoplar as matrizes de diferentes estruturas identificadas na imagem. O processo de otimização utilizado para determinar as constantes elásticas é realizado de forma semi-analítica utilizando cálculo por variáveis complexas. A metodologia é testada em três etapas distintas, com simulações sem ruído, simulações com adição de ruído branco gaussiano e phantoms matemáticos utilizando rastreamento de ruído speckle. Os resultados das simulações apontam o uso do MEF como mais preciso, porém computacionalmente mais caro, enquanto o MEC apresenta erros toleráveis e maior velocidade no tempo de processamento.

Patas, garras e rastros: marcas de animais na poesia de Adília Lopes

Esta pesquisa tem como objetivo olhar para a poesia de Adília Lopes, poetisa portuguesa contemporânea, sob o prisma da zooliteratura, analisando as quatro principais imagens de animais de sua poética gatos, cães, peixes e serpentes. A investigação das várias significações que eles podem adquirir nos poemas adilianos também possibilitará compreender a proposta de desierarquizar a relação com e entre os animais (seja através da relação afetiva, da empatia ou da compaixão). A poetisa problematiza o lugar que os animais ocupam no mundo cotidiano e propõe uma revalorização desses seres. Ela não exclui o diferente, mas o reconhece. Pensar sobre o lugar de importância que os animais escritos têm na obra adiliana tece novos olhares não só sobre essa poética, mas também sobre a relação que se faz, ao longo desses anos, entre os animais e os seres humanos.

Caracterização tecnológica de minérios auríferos por análise automatizada de imagens obtidas por microscopia eletrônica de varredura.

O ouro, assim como outros bens minerais, é uma commodity, ou seja, um produto não diferenciado, com preço determinado pelo mercado internacional, sem a interferência de seus produtores. Diante desse cenário, associado à exaustão dos depósitos minerais de maiores teores, as mineradoras vêm buscando melhores formas de aproveitamento de matérias-primas minerais mais complexas quanto à extração e ao beneficiamento. Os retornos financeiros são obtidos no estrito controle da produção com redução de custos e mitigação de perdas nas operações unitárias. A caracterização tecnológica está inserida como uma abordagem multidisciplinar e fundamental para o melhor aproveitamento dos bens minerais. Possibilita um maior conhecimento do minério e das associações minerais presentes, que auxiliará no desenvolvimento das alternativas de explotação e na otimização do processo em funcionamento. Dentre os procedimentos de caracterização das associações minerais mais acurados citam-se os sistemas automatizados de análise de imagens adquiridas por microscopia eletrônica de varredura. Permitem a avaliação qualitativa ou quantitativa de grande número de partículas quanto à composição química e mineral, partição de elementos nos minerais presentes, formas de associações e liberação entre os minerais. Este estudo se concentra na caracterização de quatro amostras mineralizadas a ouro, de diferentes regiões do Brasil, pela análise automatizada de imagens e por métodos laboratoriais de separações minerais e extração hidrometalúrgica do ouro. A combinação de procedimentos laboratoriais com a análise de imagens permitiu confrontar os resultados das recuperações potenciais, fornecendo subsídios para abordagens de processo, para obtenção da máxima recuperação do ouro e para diagnosticar as características interferentes nesses processos.

Classificação das amostras do ensaio de Baumann através do processamento digital de imagens.

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.