Damage detection in structures using a transmissibility-based Mahalanobis distance

In this paper, a damage-detection approach using the Mahalanobis distance with structural forced dynamic response data, in the form of transmissibility, is proposed. Transmissibility, as a damage-sensitive feature, varies in accordance with the damage level. Besides, Mahalanobis distance can distinguish the damaged structural state condition from the undamaged one by condensing the baseline data. For comparison reasons, the Mahalanobis distance results using transmissibility are compared with those using frequency response functions. The experiment results reveal quite a significant capacity for damage detection, and the comparison between the use of transmissibility and frequency response functions shows that, in both cases, the different damage scenarios could be well detected. Copyright (c) 2015 John Wiley & Sons, Ltd.

Compositional nutrient diagnosis of corn using the Mahalanobis distance as nutrient imbalance index

Parent, L. E., Natale, W. and Ziadi, N. 2009. Compositional nutrient diagnosis of corn using the Mahalanobis distance as nutrient imbalance index. Can. J. Soil Sci. 89: 383-390. Compositional nutrient diagnosis (CND) provides a plant nutrient imbalance index (CND - r(2)) with assumed chi(2) distribution. The Mahalanobis distance D(2), which detects outliers in compositional data sets, also has a chi(2) distribution. The objective of this paper was to compare D(2) and CND - r(2) nutrient imbalance indexes in corn (Zea mays L.). We measured grain yield as well as N, P, K, Ca, Mg, Cu, Fe, Mn, and Zn concentrations in the ear leaf at silk stage for 210 calibration sites in the St. Lawrence Lowlands [2300-2700 corn thermal units (CTU)] as well as 30 phosphorus (2300-2700 CTU; 10 sites) and 10 nitrogen (1900-2100 CTU; one site) replicated fertilizer treatments for validation. We derived CND norms as mean, standard deviation, and the inverse covariance matrix of centred log ratios (clr) for high yielding specimens (>= 9.0 Mg grain ha(-1) at 150 g H(2)O kg(-1) moisture content) in the 2300-2700 CTU zone. Using chi(2) = 17 (P < 0.05) with nine degrees of freedom (i.e., nine nutrients) as a rejection criterion for outliers and a yield threshold of 8.6 Mg ha(-1) after Cate-Nelson partitioning between low- and high-yielders in the P validation data set, D(2) misclassified two specimens compared with nine for CND -r(2). The D(2) classification was not significantly different from a chi(2) classification (P > 0.05), but the CND - r(2) classification differed significantly from chi(2) or D(2) (P < 0.001). A threshold value for nutrient imbalance could thus be derived probabilistically for conducting D(2) diagnosis, while the CND - r(2) nutrient imbalance threshold must be calibrated using fertilizer trials. In the proposed CND - D(2) procedure, D(2) is first computed to classify the specimen as possible outlier. Thereafter, nutrient indices are ranked in their order of limitation. The D(2) norms appeared less effective in the 1900-2100 CTU zone.

On the Mahalanobis Distance Classification Criterion for Multidimensional Normal Distributions

Many existing engineering works model the statistical characteristics of the entities under study as normal distributions. These models are eventually used for decision making, requiring in practice the definition of the classification region corresponding to the desired confidence level. Surprisingly enough, however, a great amount of computer vision works using multidimensional normal models leave unspecified or fail to establish correct confidence regions due to misconceptions on the features of Gaussian functions or to wrong analogies with the unidimensional case. The resulting regions incur in deviations that can be unacceptable in high-dimensional models. Here we provide a comprehensive derivation of the optimal confidence regions for multivariate normal distributions of arbitrary dimensionality. To this end, firstly we derive the condition for region optimality of general continuous multidimensional distributions, and then we apply it to the widespread case of the normal probability density function. The obtained results are used to analyze the confidence error incurred by previous works related to vision research, showing that deviations caused by wrong regions may turn into unacceptable as dimensionality increases. To support the theoretical analysis, a quantitative example in the context of moving object detection by means of background modeling is given.

On point estimation of the abnormality of a Mahalanobis index

Open Access funded by Medical Research Council Acknowledgment The work reported here was funded by a grant from the Medical Research Council, UK, grant number: MR/J013838/1.

Origem e dispersão dos Tupiguarani: o que diz a morfologia craniana?

A origem e a dispersão dos povos Tupiguarani têm sido intensamente debatidas entre arqueólogos e linguistas nas últimas cinco décadas. Em resumo, pode-se dizer que a ideia de que esses povos, que ocuparam grande parte do território brasileiro e parte da Bolívia, do Paraguai, do Uruguai e da Argentina, tiveram sua etnogênese na Amazônia e dali partiram para o leste e para o sul, por volta de 2.500 anos antes do presente, é bastante aceita entre os especialistas, embora uma dispersão no sentido oposto, isto é, do sul para o norte, com origem na bacia do Tietê-Paraná, não seja completamente descartada. Entre os arqueólogos que consideram a Amazônia como berço desses povos, alguns acreditam que esse surgimento se deu na Amazônia central. Outros acreditam que a etnogênese Tupiguarani ocorreu no sudoeste da Amazônia, onde hoje se concentra a maior diversidade linguística do tronco Tupi. Neste trabalho, a morfologia de 19 crânios associados à cerâmica Tupiguarani ou etnograficamente classificados como tais foram comparados a várias séries cranianas pré-históricas e etnográficas brasileiras por meio de estatísticas multivariadas. Duas técnicas multivariadas foram empregadas: Análise de Componentes Principais, aplicada sobre os centróides de cada série, e Distâncias de Mahalanobis, aplicadas aos dados individuais. Os resultados obtidos sugerem uma origem amazônica para os povos Tupiguarani, sobretudo pela forte associação encontrada entre crânios Tupi e Guarani do sudeste e do sul brasileiro e dos Tupi do norte do Brasil, com os espécimes provenientes da ilha de Marajó incluídos no estudo.

Canonical discriminant analysis applied to broiler chicken performance

The mechanisms involved in the control of growth in chickens are too complex to be explained only under univariate analysis because all related traits are biologically correlated. Therefore, we evaluated broiler chicken performance under a multivariate approach, using the canonical discriminant analysis. A total of 1920 chicks from eight treatments, defined as the combination of four broiler chicken strains (Arbor Acres, AgRoss 308, Cobb 500 and RX) from both sexes, were housed in 48 pens. Average feed intake, average live weight, feed conversion and carcass, breast and leg weights were obtained for days 1 to 42. Canonical discriminant analysis was implemented by SAS((R)) CANDISC procedure and differences between treatments were obtained by the F-test (P < 0.05) over the squared Mahalanobis` distances. Multivariate performance from all treatments could be easily visualised because one graph was obtained from two first canonical variables, which explained 96.49% of total variation, using a SAS((R)) CONELIP macro. A clear distinction between sexes was found, where males were better than females. Also between strains, Arbor Acres, AgRoss 308 and Cobb 500 (commercial) were better than RX (experimental), Evaluation of broiler chicken performance was facilitated by the fact that the six original traits were reduced to only two canonical variables. Average live weight and carcass weight (first canonical variable) were the most important traits to discriminate treatments. The contrast between average feed intake and average live weight plus feed conversion (second canonical variable) were used to classify them. We suggest analysing performance data sets using canonical discriminant analysis.

Independent component analysis applied to raman spectra for classification of in vitro human coronary arteries

Optical diagnostic methods, such as near-infrared Raman spectroscopy allow quantification and evaluation of human affecting diseases, which could be useful in identifying and diagnosing atherosclerosis in coronary arteries. The goal of the present work is to apply Independent Component Analysis (ICA) for data reduction and feature extraction of Raman spectra and to perform the Mahalanobis distance for group classification according to histopathology, obtaining feasible diagnostic information to detect atheromatous plaque. An 830nm Ti:sapphire laser pumped by an argon laser provides near-infrared excitation. A spectrograph disperses light scattered from arterial tissues over a liquid-nitrogen cooled CCD to detect the Raman spectra. A total of 111 spectra from arterial fragments were utilized.

Diagnostic model based on Raman spectra of normal, hyperplasia and prostate adenocarcinoma tissues in vitro

This study evaluated the use of Raman spectroscopy to identify the spectral differences between normal (N), benign hyperplasia (BPH) and adenocarcinoma (CaP) in fragments of prostate biopsies in vitro with the aim of developing a spectral diagnostic model for tissue classification. A dispersive Raman spectrometer was used with 830 nm wavelength and 80 mW excitation. Following Raman data collection and tissue histopathology (48 fragments diagnosed as N, 43 as BPH and 14 as CaP), two diagnostic models were developed in order to extract diagnostic information: the first using PCA and Mahalanobis analysis techniques and the second one a simplified biochemical model based on spectral features of cholesterol, collagen, smooth muscle cell and adipocyte. Spectral differences between N, BPH and CaP tissues, were observed mainly in the Raman bands associated with proteins, lipids, nucleic and amino acids. The PCA diagnostic model showed a sensitivity and specificity of 100%, which indicates the ability of PCA and Mahalanobis distance techniques to classify tissue changes in vitro. Also, it was found that the relative amount of collagen decreased while the amount of cholesterol and adipocyte increased with severity of the disease. Smooth muscle cell increased in BPH tissue. These characteristics were used for diagnostic purposes.

Classification model based on Raman spectra of selected morphological and biochemical tissue constituents for identification of atherosclerosis in human coronary arteries

This study presents the results of Raman spectroscopy applied to the classification of arterial tissue based on a simplified model using basal morphological and biochemical information extracted from the Raman spectra of arteries. The Raman spectrograph uses an 830-nm diode laser, imaging spectrograph, and a CCD camera. A total of 111 Raman spectra from arterial fragments were used to develop the model, and those spectra were compared to the spectra of collagen, fat cells, smooth muscle cells, calcification, and cholesterol in a linear fit model. Non-atherosclerotic (NA), fatty and fibrous-fatty atherosclerotic plaques (A) and calcified (C) arteries exhibited different spectral signatures related to different morphological structures presented in each tissue type. Discriminant analysis based on Mahalanobis distance was employed to classify the tissue type with respect to the relative intensity of each compound. This model was subsequently tested prospectively in a set of 55 spectra. The simplified diagnostic model showed that cholesterol, collagen, and adipocytes were the tissue constituents that gave the best classification capability and that those changes were correlated to histopathology. The simplified model, using spectra obtained from a few tissue morphological and biochemical constituents, showed feasibility by using a small amount of variables, easily extracted from gross samples.

Variabilidade genética em famílias de meios-irmãos de cafeeiro robusta

O cultivo do café é uma das atividades do agronegócio de maior importância socioeconômica dentre as diferentes atividades ligadas ao comércio agrícola mundial. Uma das maiores contribuições da genética quantitativa para o melhoramento genético é a possibilidade de prever ganhos genéticos. Quando diferentes critérios de seleção são considerados, a predição de ganhos referentes a cada critério tem grande importância, pois indica os melhoristas sobre como utilizar o material genético disponível, visando obter o máximo de ganhos possível para as características de interesse. O presente trabalho foi instalado em julho de 2004, na Fazenda Experimental de Bananal do Norte, conduzida pelo Incaper, no distrito de Pacotuba, município de Cachoeiro de Itapemirim, região Sul do Estado, com o objetivo de selecionar as melhores plantas entre e dentro de progênies de meios- irmãos de Coffea canephora, por meio de diferentes critérios de seleção. Foram realizadas análises de variância individuais e conjuntas para 26 progênies de meios- irmãos Coffea canephora. O delineamento experimental utilizado foi em blocos ao acaso com quatro testemunhas adicionais com quatro repetições e parcela composta por cinco plantas, com o espaçamento de 3,0 m x 1,2 m. Neste trabalho, considerou-se os dados das últimas cinco colheitas. As características mensuradas foram: florescimento, maturação, tamanho do grão, peso, porte, vigor, ferrugem, mancha cercóspora, seca de ponteiros, escala geral, porcentagem de frutos boia e bicho mineiro. Todas as análises estatísticas foram realizadas com o aplicativo computacional em genética e estatística (GENES). Foram estimados os ganhos de seleção em função da porcentagem de seleção de 20% entre e dentro, sendo as mesmas mantidas para todas as características. Todas as características foram submetidas a seleção no sentido positivo, exceto para florescimento, porte, ferrugem, mancha cercóspora, seca de ponteiros, porcentagem de frutos boia e bicho mineiro, para obter decréscimo em suas médias originais. Os critérios de seleção estudados foram: seleção convencional entre e dentro das famílias, índice de seleção combinada, seleção massal e seleção massal estratificada. Esta dissertação é composta por dois capítulos, em que foram realizadas análises biométricas, como a obtenção de estimativas de parâmetros genéticos. Na maioria das características estudadas, verificaram-se diferenças significativas (P<0,05) para genótipos que, associados aos coeficientes de variação genotípicos e também ao coeficiente de determinação genotípico e à relação CVg/CVe, indicam a existência de variabilidade genética nos materiais genéticos para a maioria das características e condições favoráveis para obtenção de ganhos genéticos pela seleção. Essas características também foram correlacionadas. Os dados foram submetidos às análises de variância e multivariada, aplicando-se a técnica de agrupamento e UPGMA, teste de médias e estudo de correlações. Na técnica de agrupamento, foi utilizada a distância generalizada de Mahalanobis como medida de dissimilaridade, e na delimitação dos grupos, o método de Tocher. Foi encontrada diversidade genética para as características associadas à qualidade fisiológica, mobilização de reserva das sementes, dimensões e biomassa das plântulas. Quatro grupos de genótipos puderam ser formados. Peso de massa seca de sementes, redução de reserva de sementes e peso de massa seca de plântulas estão positivamente correlacionados entre si, enquanto a redução de reserva das sementes e a eficiência na conversão dessas reservas em plântulas estão negativamente correlacionadas. De acordo com os resultados obtidos, verificou-se que todas as características apresentaram níveis diferenciados de variabilidade genética e os critérios de seleção utilizados mostraram-se eficientes para o melhoramento, no qual o índice de seleção combinada é o critério de seleção que apresentou os melhores resultados em termos de ganhos, sendo indicado como critério mais apropriado para o melhoramento genético da população estudada. Nos estudos de correlações, em 70% dos casos, a correlação fenotípica foi superior à genotípica, mostrando maior influência dos fatores ambientais em relação aos genotípicos e condições propícias ao melhoramento dos diferentes caracteres. No estudo de divergência genética, observou-se que pelo agrupamento de genótipos, pela técnica de Tocher, indicou que os genótipos foram distribuídos em três grupos.

Divergência entre genótipos de soja, cultivados em várzea irrigada

A divergência genética é um dos mais importantes parâmetros avaliados por melhoristas de plantas, na fase inicial de um programa de melhoramento genético. Diante disso, objetivou-se com este trabalho avaliar, por meio de técnicas multivariadas, a divergência genética entre 48 genótipos de soja, cultivados em várzea irrigada no Estado do Tocantins, com o intuito de identificar as combinações mais promissoras para produzir recombinações superiores, tanto destinados a produção de óleo e farelo, como do grupo especial, destinados ao consumo humano. O experimento foi conduzido no município de Formoso do Araguaia, TO, em cultivo de várzea irrigada na entressafra de 2010. O delineamento experimental foi o de blocos ao acaso, com quatro repetições. Verificou-se variabilidade entre os genótipos testados. Os resultados dos métodos de agrupamento de Tocher, UPGMA e Variáveis Canônicas foram concordantes entre si e detectaram quatro grupos distintos. As seguintes hibridações são promissoras para produção de grãos de soja destinados a óleo e farelo: M-Soy 8766, M-Soy 9144, A 7002 e M-Soy 9056 com Amaralina e cruzamentos entre M-Soy 8766, M-Soy 9144 e Amaralina com BRSMG 790A, BRS 257, BRS 216 e BRS 213 e são indicados visando a genótipos de soja especiais para alimentação humana.

Dissimilaridade genética e análise de trilha de cultivares de soja avaliada por meio de descritores quantitativos

Além das avaliações entre genótipos, a utilização de técnicas multivariadas possibilita restringirem-se os erros, principalmente quanto à diversidade genética, podendo-se, assim, prever combinações com maior efeito heterótico, além da maior possibilidade de recuperação dos genótipos superiores. Objetivou-se, com este trabalho, avaliar a divergência genética entre 18 cultivares de soja, por meio de seis caracteres morfoagronômicos. Foi realizada a análise de trilha, para averiguar as contribuições direta e indireta desses caracteres sobre o rendimento de grãos. A distância generalizada de Mahalanobis fundamentou as técnicas de agrupamentos, tanto a de Tocher, bem como a do dendrograma por ligação simples. Observaram-se cinco grupos divergentes, sendo nove genótipos considerados similares entre si, enquanto os cultivares CEP 59, Netuno e Urano foram formadores de grupos isolados pelos dois métodos de agrupamento. Quanto à análise de trilha, observou-se que os caracteres indiretos pouco influenciaram o rendimento de grãos, tendo relação direta significativa com massa de 100 grãos, tendo-se destacado os cultivares Tertulha e CEP 53, com produtividade de grãos acima de 3,7 t ha-1.

Divergência genética em germoplasma de aveias silvestres com base em caracteres multicategóricos e quantitativos

As aveias silvestres são importantes fontes de genes para programas de melhoramento e sua caracterização é fundamental para a efetiva conservação e uso. Por isso, o objetivo deste estudo foi avaliar a divergência genética em uma coleção de 71 subamostras de aveias silvestres, do Banco de Germoplasma da Embrapa Trigo, com base em caracteres multicategóricos e quantitativos. Procederam-se às análises de variância, para os caracteres quantitativos, e multivariada, para ambos os tipos de caracteres. Os métodos de agrupamento UPGMA, a partir da distância euclidiana média (caracteres multicategóricos), e de ligação completa, com base na distância de Mahalanobis (caracteres quantitativos), foram os mais adequados para ilustrar a relação entre as subamostras. A pilosidade da base dos grãos foi o caractere com maior contribuição relativa para divergência genética (32,16%) e a menor contribuição foi da pilosidade do nó superior (0,081%). As subamostras divergiram quanto a vinte caracteres: pilosidade da bainha da folha inferior, bordas da lâmina imediatamente abaixo da folha bandeira, nó superior, face externa do lema e base do grão; posição da folha bandeira e das ramificações na panícula; frequência de plantas com folha bandeira recurvada; intensidade da pilosidade do nó superior e da cerosidade do lema; orientação das ramificações na panícula; comprimento dos pelos basais do grão, ráquila, panícula, glumas e planta; cor do lema, tipo de arista, número de grãos por espigueta e ciclo. O germoplasma apresenta elevada variabilidade genética e genes de interesse para o melhoramento de aveias.