Examination timetabling automation using hybrid meta-heuristics

Trabalho de projeto realizado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

An ultrasound based computer-aided diagnosis tool for steatosis detection

Liver steatosis is a common disease usually associated with social and genetic factors. Early detection and quantification is important since it can evolve to cirrhosis. In this paper, a new computer-aided diagnosis (CAD) system for steatosis classification, in a local and global basis, is presented. Bayes factor is computed from objective ultrasound textural features extracted from the liver parenchyma. The goal is to develop a CAD screening tool, to help in the steatosis detection. Results showed an accuracy of 93.33%, with a sensitivity of 94.59% and specificity of 92.11%, using the Bayes classifier. The proposed CAD system is a suitable graphical display for steatosis classification.

Formaldeyde exposure during animal macroscopic examination

Results of research work developed in anatomy and pathology laboratories have indicated that “macroscopic examination” is the task involving the highest exposure to formaldehyde. This is probably because precision and very good visibility are needed and, therefore, pathologists must lean over the specimen with consequent increase of proximity. With this research we aimed to know formaldehyde exposure in case of animal’s macroscopic examination. Three macroscopic examinations were considered and exposure assessment performed with photo ionization detection (PID) direct-reading equipment (with an 11.7 eV lamp) designated by First-Check, from Ion Science. Higher values of formaldehyde concentration (ceiling values) were register in each exam.

Avaliação da caracterização de lesões em mamografia com recurso a sistemas CAD (Computer-Aided Diagnosis)

Os sistemas Computer-Aided Diagnosis (CAD) auxiliam a deteção e diferenciação de lesões benignas e malignas, aumentando a performance no diagnóstico do cancro da mama. As lesões da mama estão fortemente correlacionadas com a forma do contorno: lesões benignas apresentam contornos regulares, enquanto as lesões malignas tendem a apresentar contornos irregulares. Desta forma, a utilização de medidas quantitativas, como a dimensão fractal (DF), pode ajudar na caracterização dos contornos regulares ou irregulares de uma lesão. O principal objetivo deste estudo é verificar se a utilização concomitante de 2 (ou mais) medidas de DF – uma tradicionalmente utilizada, a qual foi designada por “DF de contorno”; outra proposta por nós, designada por “DF de área” – e ainda 3 medidas obtidas a partir destas, por operações de dilatação/erosão e por normalização de uma das medidas anteriores, melhoram a capacidade de caracterização de acordo com a escala BIRADS (Breast Imaging Reporting and Data System) e o tipo de lesão. As medidas de DF (DF contorno e DF área) foram calculadas através da aplicação do método box-counting, diretamente em imagens de lesões segmentadas e após a aplicação de um algoritmo de dilatação/erosão. A última medida baseia-se na diferença normalizada entre as duas medidas DF de área antes e após a aplicação do algoritmo de dilatação/erosão. Os resultados demonstram que a medida DF de contorno é uma ferramenta útil na diferenciação de lesões, de acordo com a escala BIRADS e o tipo de lesão; no entanto, em algumas situações, ocorrem alguns erros. O uso combinado desta medida com as quatro medidas propostas pode melhorar a classificação das lesões.

Níveis de referência em diagnóstico em tomografia computorizada para planeamento em radioterapia

Mestrado em Radiações Aplicadas às Tecnologias da Saúde- Ramo de especialização: Terapia com Radiações