Imagens aéreas multiespectrais na identificação de zonas de manejo em áreas de algodão para aplicação localizada de insumos

Crop yield is influenced by several factors with variability in time and space that are associated with the variations in the plant vigor. This variability allows the identification of management zones and site-specific applications to manage different regions of the field. The purpose of this study was the use of multispectral image for management zones identification and implications of site-specific application in commercial cotton areas. Multispectral airborne images from three years were used to classify a field into three vegetation classes via the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The NDVI classes were used to verify the potential differences between plant physical measurements and identify management zones. The cotton plant measurements sampled in 8 repetitions of 10 plants at each NDVI class were Stand Count, Plant Height, Total Nodes and Total Bolls. Statistical analysis was performed with treatments arranged in split plot design with Tukey’s Test at 5% of probability. The images were classified into five NDVI classes to evaluate the relationship between cotton plant measurement results and sampling location across the field. The results have demonstrated the possibility of using multispectral image for management zones identification in cotton areas. The image classification into three NDVI classes showed three different zones in the field with similar characteristics for the studied years. Statistical differences were shown for plant height, total nodes and total bolls between low and high NDVI classes for all years. High NDVI classes contained plants with greater height, total nodes and total bolls compared to low NDVI classes. There was no difference in Stand Count between low and high NDVI classes for the three studied years. The final plant stand was the same between all NDVI classes for 2001 and 2003 as it was expected due to the conventional seeding application with the same rate of seeds for the entire field.

Classificação híbrida: pixel a pixel e baseada em objetos para o monitoramento da condição da superfície dos pavimentos rodoviários

Monitorar a condição de uso de toda a extensão das rodovias brasileiras é tarefa dispendiosa e demorada. Este trabalho trata de novas técnicas que permitem o levantamento da condição da superfície dos pavimentos rodoviários de forma ágil utilizando imagens hiperespectrais de sensor digital aeroembarcado. Nos últimos anos, um número crescente de imagens de alta resolução espacial tem surgido no mercado mundial com o aparecimento dos novos satélites e sensores aeroembarcados de sensoriamento remoto. Propõe-se uma metodologia para identificação dos pavimentos asfálticos e classificação das principais ocorrências dos defeitos na superfície do pavimento. A primeira etapa da metodologia é a identificação da superfície asfáltica na imagem, utilizando uma classificação híbrida baseada inicialmente em pixel e depois refinada por objetos. A segunda etapa da metodologia é a identificação e classificação das ocorrências dos principais defeitos nos pavimentos flexíveis que são observáveis nas imagens de alta resolução espacial. Esta última etapa faz uso intensivo das novas técnicas de classificação de imagens baseadas em objetos. O resultado final é a geração de índices da condição da superfície do pavimento a partir das imagens que possam ser comparados com os indicadores vigentes da condição da superfície do pavimento já normatizados pelos órgãos competentes no país.

Aplicação de mapas auto-organizáveis na classificação de padrões de escoamento bifásico

O escoamento bifásico de gás-líquido é encontrado em muitos circuitos fechados que utilizam circulação natural para fins de resfriamento. O fenômeno da circulação natural é importante nos recentes projetos de centrais nucleares para a remoção de calor. O circuito de circulação natural (Circuito de Circulação Natural - CCN), instalado no Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares, IPEN / CNEN, é um circuito experimento concebido para fornecer dados termo-hidráulicos relacionados com escoamento monofásico ou bifásico em condições de circulação natural. A estimativa de transferência de calor tem sido melhorada com base em modelos que requerem uma previsão precisa de transições de padrão de escoamento. Este trabalho apresenta testes experimentais desenvolvidos no CCN para a visualização dos fenômenos de instabilidade em ciclos de circulação natural básica e classificar os padrões de escoamento bifásico associados aos transientes e instabilidades estáticas de escoamento. As imagens são comparadas e agrupadas utilizando mapas auto-organizáveis de Kohonen (SOM), aplicados em diferentes características da imagem digital. Coeficientes da Transformada Discreta de Cossenos de Quadro Completo (FFDCT) foram utilizados como entrada para a tarefa de classificação, levando a bons resultados. Os protótipos de FFDCT obtidos podem ser associados a cada padrão de escoamento possibilitando uma melhor compreensão da instabilidade observada. Uma metodologia sistemática foi utilizada para verificar a robustez do método.

Estudo do espectro Laplaciano na categorização de imagens

Uma imagem engloba informação que precisa ser organizada para interpretar e compreender seu conteúdo. Existem diversas técnicas computacionais para extrair a principal informação de uma imagem e podem ser divididas em três áreas: análise de cor, textura e forma. Uma das principais delas é a análise de forma, por descrever características de objetos baseadas em seus pontos fronteira. Propomos um método de caracterização de imagens, por meio da análise de forma, baseada nas propriedades espectrais do laplaciano em grafos. O procedimento construiu grafos G baseados nos pontos fronteira do objeto, cujas conexões entre vértices são determinadas por limiares T_l. A partir dos grafos obtêm-se a matriz de adjacência A e a matriz de graus D, as quais definem a matriz Laplaciana L=D -A. A decomposição espectral da matriz Laplaciana (autovalores) é investigada para descrever características das imagens. Duas abordagens são consideradas: a) Análise do vetor característico baseado em limiares e a histogramas, considera dois parâmetros o intervalo de classes IC_l e o limiar T_l; b) Análise do vetor característico baseado em vários limiares para autovalores fixos; os quais representam o segundo e último autovalor da matriz L. As técnicas foram testada em três coleções de imagens: sintéticas (Genéricas), parasitas intestinais (SADPI) e folhas de plantas (CNShape), cada uma destas com suas próprias características e desafios. Na avaliação dos resultados, empregamos o modelo de classificação support vector machine (SVM), o qual avalia nossas abordagens, determinando o índice de separação das categorias. A primeira abordagem obteve um acerto de 90 % com a coleção de imagens Genéricas, 88 % na coleção SADPI, e 72 % na coleção CNShape. Na segunda abordagem, obtém-se uma taxa de acerto de 97 % com a coleção de imagens Genéricas; 83 % para SADPI e 86 % no CNShape. Os resultados mostram que a classificação de imagens a partir do espectro do Laplaciano, consegue categorizá-las satisfatoriamente.

Sistema inteligente para o processamento de imagens digitais intrabucais oclusais

Several are the areas in which digital images are used in solving day-to-day problems. In medicine the use of computer systems have improved the diagnosis and medical interpretations. In dentistry it’s not different, increasingly procedures assisted by computers have support dentists in their tasks. Set in this context, an area of dentistry known as public oral health is responsible for diagnosis and oral health treatment of a population. To this end, oral visual inspections are held in order to obtain oral health status information of a given population. From this collection of information, also known as epidemiological survey, the dentist can plan and evaluate taken actions for the different problems identified. This procedure has limiting factors, such as a limited number of qualified professionals to perform these tasks, different diagnoses interpretations among other factors. Given this context came the ideia of using intelligent systems techniques in supporting carrying out these tasks. Thus, it was proposed in this paper the development of an intelligent system able to segment, count and classify teeth from occlusal intraoral digital photographic images. The proposed system makes combined use of machine learning techniques and digital image processing. We first carried out a color-based segmentation on regions of interest, teeth and non teeth, in the images through the use of Support Vector Machine. After identifying these regions were used techniques based on morphological operators such as erosion and transformed watershed for counting and detecting the boundaries of the teeth, respectively. With the border detection of teeth was possible to calculate the Fourier descriptors for their shape and the position descriptors. Then the teeth were classified according to their types through the use of the SVM from the method one-against-all used in multiclass problem. The multiclass classification problem has been approached in two different ways. In the first approach we have considered three class types: molar, premolar and non teeth, while the second approach were considered five class types: molar, premolar, canine, incisor and non teeth. The system presented a satisfactory performance in the segmenting, counting and classification of teeth present in the images.

Sistema inteligente para o processamento de imagens digitais intrabucais oclusais

Several are the areas in which digital images are used in solving day-to-day problems. In medicine the use of computer systems have improved the diagnosis and medical interpretations. In dentistry it’s not different, increasingly procedures assisted by computers have support dentists in their tasks. Set in this context, an area of dentistry known as public oral health is responsible for diagnosis and oral health treatment of a population. To this end, oral visual inspections are held in order to obtain oral health status information of a given population. From this collection of information, also known as epidemiological survey, the dentist can plan and evaluate taken actions for the different problems identified. This procedure has limiting factors, such as a limited number of qualified professionals to perform these tasks, different diagnoses interpretations among other factors. Given this context came the ideia of using intelligent systems techniques in supporting carrying out these tasks. Thus, it was proposed in this paper the development of an intelligent system able to segment, count and classify teeth from occlusal intraoral digital photographic images. The proposed system makes combined use of machine learning techniques and digital image processing. We first carried out a color-based segmentation on regions of interest, teeth and non teeth, in the images through the use of Support Vector Machine. After identifying these regions were used techniques based on morphological operators such as erosion and transformed watershed for counting and detecting the boundaries of the teeth, respectively. With the border detection of teeth was possible to calculate the Fourier descriptors for their shape and the position descriptors. Then the teeth were classified according to their types through the use of the SVM from the method one-against-all used in multiclass problem. The multiclass classification problem has been approached in two different ways. In the first approach we have considered three class types: molar, premolar and non teeth, while the second approach were considered five class types: molar, premolar, canine, incisor and non teeth. The system presented a satisfactory performance in the segmenting, counting and classification of teeth present in the images.

Influência da escala de cores na avaliação qualitativa das imagens de cintigrafia de perfusão do miocárdio

Introdução – A cintigrafia de perfusão do miocárdio (CPM) é utilizada no diagnóstico e seguimento de pacientes com doença arterial coronária, sendo a sua avaliação frequentemente realizada através da análise visual dos cortes tomográficos. A escala de cores selecionada é essencial na interpretação clínica das imagens de perfusão do miocárdio. Objetivo – Avaliar a influência de diferentes escalas de cores na avaliação qualitativa das imagens de CPM e estudar quais as mais adequadas para análise visual. Métodos – Trinta e cinco estudos de CPM foram avaliados visualmente por 16 estudantes da licenciatura em medicina nuclear nas escalas de cores Cool, Gray, Gray Invert, Thermal e Warm. Para a escala de cores Cool, a análise das imagens de CPM foi realizada através de um sistema de classificação semiquantitativo por scores. As restantes escalas de cores foram avaliadas por comparação com a análise das imagens efetuada com escala de cores Cool. Resultados/Discussão – Para a escala de cores Cool, a variabilidade interoperador revelou a existência de diferenças estatisticamente significativas entre todos os participantes (p<0,05), o que se pode atribuir à subjetividade da avaliação visual. Os resultados relativos às escalas de cores Gray e Gray Invert foram os mais próximos da perfusão do miocárdio observada com a escala Cool, considerando-se escalas de cores alternativas na análise visual dos estudos de CPM. Para as escalas de cores Thermal e Warm os resultados foram mais divergentes, não se considerando adequadas para a avaliação visual dos estudos de CPM. Conclusão – A escala de cores influencia a avaliação qualitativa da perfusão na CPM.

Relação entre componentes da Classificação Internacional de Funcionalidade e Incapacidade e lesões musculoesqueléticas relacionadas com o trabalho em funcionárias de escritório

Introdução e Objetivo:As lesões musculoesqueléticas relacionadas com o trabalho (LMERT) são uma atual preocupação, pelas importantes consequências que acarretam para o trabalhador, para a entidade empregadora e para a sociedade em geral. Os sintomas dolorosos caraterísticos de LMERT podem incapacitar o trabalhador de desempenhar as suas atividades diárias e laborais, com quebra na sua produtividade e, frequentemente, recurso a licenças de baixa médica e absentismo laboral de longa duração. Em funcionários de escritório, embora a maioria das suas atividades laborais sejam sedentárias e caraterizadas por baixos níveis de atividade muscular, a prevalência de LMERT é elevada, sobretudo na região cervical e ombro (C/O) e no género feminino. A etiologia dos sintomas é considerada multifatorial. O interesse nas questões da regulação do fluxo sanguíneo como fator etiológico tem sido demonstrado e verifica-se a existência de técnicas de diagnóstico não invasivas para averiguação do mesmo, nomeadamente através da termografia por infravermelhos (TIV). Fatores de risco associados a caraterísticas pessoais e ambientais têm também sido debatidos. A identificação de fatores associados ao desenvolvimento de LMERT em funcionários de escritório permite desenvolver estratégias de prevenção e intervenção mais adequadas. O objetivo geral deste estudo foi identificar fatores que se associam à dor na região C/O e à incapacidade, em funcionárias de escritório. Os diferentes fatores estudados foram estruturados de acordo com o modelo conceptual da Classificação Internacional de Funcionalidade e Incapacidade (ICF) METODOLOGIA: Em 21 funcionárias de escritório, foram aplicados instrumentos de medida de intensidade de dor, incapacidade, crenças medo-evitamento (CME), atividade física (AF) e auto-eficácia (AE) e recolhidos dados sociodemográficos, laborais e biométricos. Foi ainda realizado um procedimento experimental, consistindo em 10 minutos de digitação ao computador, para averiguação dos padrões térmicos da pele com recurso à TIV. Para cada participante, foi recolhida uma imagem termográfica para baseline, cinco imagens durante a realização da tarefa de digitação e uma imagem um minuto após o término da digitação. RESULTADOS: Verificou-se associação entre as crenças medo-evitamento relacionadas com o trabalho e os níveis de incapacidade, em que crenças mais elevadas correspondem a um maior nível de incapacidade (r=0,55;p=0,01). A temperatura da pele no ponto doloroso no 8º minuto do procedimento experimental associou-se também ao nível de incapacidade, com uma temperatura mais baixa associada a uma maior incapacidade (r=-0,73;p=0,025). A atividade física moderada associou-se à dor, com um maior nível de AF correspondendo a maior intensidade dolorosa (r=0,49;p=0,023). Importa salientar que foi possível, através da TIV, distinguir indivíduos sintomáticos de não sintomáticos, com diferenças significativas na região cervical desde o 2º minuto do procedimento experimental até ao final do mesmo (0,002de digitação, que foi significativa para a região cervical (p=0,027). Entre o fim da digitação e um minuto após o término da tarefa, ocorre um aumento da temperatura (no ombro direito, p=0,043; no ombro esquerdo, p=0,018). CONCLUSÕES: Na implementação de estratégias de prevenção e intervenção em casos de LMERT da região C/O de funcionários de escritório, deve ser dada importância a fatores de cariz pessoal, tais como as CME, que se associam aos níveis de incapacidade. Os resultados obtidos quanto à AF são contraditórios aos apresentados na literatura e podem ser devidos às caraterísticas metodológicas do presente estudo. Confirmou-se a existência de alterações na regulação do fluxo sanguíneo em casos de LMERT. A TIV revelou-se uma técnica adequada no diagnóstico de LMERT, distinguindo indivíduos sintomáticos de não sintomáticos. Permanece alguma contradição quanto ao tipo de alterações no fluxo sanguíneo ocorrida durante as tarefas ao computador.

EIR – sistema inteligente para detecção e classificação de calcificações em mamografias

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade Gama, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica, 2016.

Contribuições para a deteção automática de fratiras ósseas em imagens de ultrassom

Dissertação de Mestrado, Engenharia Eletrónica e Telecomunicações, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2014

Balanço hídrico em larga escala com imagens landsat 8 em agros-ecossistemas do submédio São Francisco.

Doze imagens Landsat 8 foram usadas em conjunto com uma rede de onze de estações agrometeorológicas para a modelagem em larga escala de indicadores do balanço hídrico nos agrosecossistemas da bacia hidrográfica do Submédio São Francisco, compostos por vegetação natural e culturas irrigadas. O algoritmo SAFER foi usado para a obtenção da evapotranspiração (ET), a qual foi usada em conjunto com dados de precipitação (P) interpolados. Para a classificação da vegetação e caracterização dos indicadores, o algoritmo SUREAL foi aplicado na determinação da resistência da superfície (rs) sendo valores limites de rs usados na separação em culturas agrícolas e espécies da Caatinga. Nas condições naturais mais úmidas do início do ano, as taxas de evapotranspiração na vegetação natural foram em torno de 30% daquelas para culturas irrigadas, enquanto que nas mais secas estas ficaram em torno de 6%. Considerando-se todo o ano, as culturas irrigadas consumiram cinco vezes mais água que as espécies da Caatinga, uma quantidade extra de 870 mm ano-1. Maiores cautelas com relação ao manejo de irrigação devem ser tomadas no período climaticamente mais seco do ano, devido ao aumento da retirada da água do Rio São Francisco, criando maiores possibilidades de conflitos entre os setores agrícolas e outros usuários da água.

Estudo da homogeneidade e discriminação de madeiras através de espectroscopia de imagens, imagens digitais e ferramentas quimiométricas

Tese (doutorado)–Universidade de Brasília, Instituto de Química, Programa de Pós-Graduação em Química, 2016.

Classificação do grau de disfagia

Material interativo que compõe o módulo "Fonoaudiologia Geriátrica" do Curso de Especialização em Saúde da Pessoa Idosa da UNA-SUS/UFMA. Apresenta através de imagens e textos a classificação do grau de disfagia, bem como as condutas a serem tomadas.

Classificação, diagnóstico e tratamento da sífilis

Este material compõe o Curso Autoinstrucional de Capacitação em Saúde Sexual e Reprodutiva 1, produzido pela UNA-SUS/UFMA e voltado para e voltado para médicos que atuam na atenção básica. Trata-se de um recurso educacional interativo sobre a Sífilis: classificação, formas de rastreamento durante a gestação, formas clínicas da Sífilis congênita, diagnóstico clínico e laboratorial, tratamento e cura.

Classificação e manejo da asma

Material da unidade 3 do Curso Autoinstrucional de Capacitação em Atenção Integral à Saúde da Criança II, produzido pela UNA-SUS/UFMA e voltado para médicos que atuam na Atenção Básica. Apresenta um quadro sobre a classificação da intensidade e um fluxograma com manejo terapêutico da asma.