O Teste de Apercepção Temática (TAT) em adultos: dados normativos para o sistema morvaliano

No contexto da pesquisa e utilização prática das técnicas de autoexpressão, o Teste de Apercepção Temática (TAT) apresenta reconhecidas vantagens. Apesar de linhas de pesquisa bastante desenvolvidas internacionalmente, não existem estudos atuais sobre as propriedades deste instrumento no Brasil, levantando a necessidade de conhecer seus alcances e limites nesse contexto cultural. Desse modo, o desenvolvimento de normas que descrevam o desempenho típico de uma população não clínica se mostra um importante passo inicial rumo à retomada da pesquisa com o TAT e sua adoção por profissionais. Tendo em vista que a validação das técnicas de autoexpressão se refere aos sistemas de classificação e não aos instrumentos em si, o presente estudo adotou, dentre a miríade de sistemas de categorização das histórias do TAT descritos na literatura, o sistema proposto por Monique Morval, que foi desenvolvido para estudantes e profissionais com pouca experiência com o TAT, utilizando pressupostos da Personologia de Henry Murray, Psicologia Cognitiva e Psicologia do Ego, possibilitando leituras objetivas e qualitativas do material. Considerando o potencial de utilização desse sistema por parte dos psicólogos brasileiros - visto sua semelhança com o atual sistema aprovado para uso pelo Sistema de Avaliação dos Testes Psicológicos (SATEPSI) do Conselho Federal de Psicologia - foram feitos aprimoramentos no assim chamado sistema morvaliano, possibilitando sua adoção no estudo normativo proposto pelo presente projeto. Tais aprimoramentos consistiram na revisão e adição de categorias e subcategorias, a partir de trabalhos brasileiros e internacionais sobre o instrumento. Desta forma, o presente estudo teve por objetivo desenvolver normas para o TAT (Sistema Morvaliano) em adultos, a partir de uma amostra não clínica, aleatória e estratificada por critérios de idade, sexo, escolaridade e nível socioeconômico (NSE) da cidade de Ribeirão Preto (SP). Os participantes foram 100 adultos (25 a 44 anos de idade), selecionados através de visita a domicílios sorteados em bairros de diferentes NSE. Foram realizadas entrevistas de avaliação psicológica individuais, utilizando um roteiro de entrevista semiestruturada, o Teste de Inteligência Geral Não-Verbal (TIG-NV) e 20 cartões do TAT, pré-selecionados de acordo com as recomendações do manual original do instrumento. As histórias do TAT foram categorizadas no sistema morvaliano revisado e seus dados passaram por análises estatísticas e sínteses qualitativas em busca de diferenças de desempenho relacionadas ao sexo, escolaridade e NSE. Os resultados mostram poucas diferenças entre os grupos que justifiquem a elaboração de normas específicas; apesar disso, foi identificada uma tendência (ainda que pequena) de o nível de escolaridade e o NSE favorecerem um melhor desempenho nas variáveis relativas à organização formal das histórias. São discutidas as implicações dos dados obtidos em termos do perfil normativo de desempenho nas variáveis do sistema morvaliano, suas evidências preliminares de validade e futuras direções para estudos sobre o TAT nesse sistema.

Caracterização de valores de referência de qualidade de sedimentos para compostos orgânicos no sistema estuarino da baixada santista, São Paulo

Em regiões altamente contaminadas como a região da Baixada Santista, é importante estabelecer metas para a recuperação do ambiente. Apesar da ausência da contaminação ser a meta ideal, as implicações e os custos associados a esse objetivo, demanda o estabelecimento de metas de recuperação realistas em relação aos contaminantes presentes na região. Com o objetivo de caracterizar valores de referência de qualidade de sedimentos para compostos orgânicos na região da Baixada Santista, o Canal de Bertioga foi escolhido como local de referência por ser uma região sem fontes industrais ou outras fontes pontuais relativas aos compostos analisados. Amostras de água, sedimento e ostras foram coletadas e os hidrocarbonetos policíclicos aromáticos (PAHs), bifenilos policlorados (PCBs) e pesticidas organoclorados (OCPs) foram determinados por técnicas cromatográficas. A avaliação dos resultados de análises de PAHs, permite afirmar com alguma segurança, que os valores da somatória de PAHs das amostras sedimentos são, na sua grande maioria, inferiores a 1.000 µg/kg, não superando 1.600 µg/kg, concentrações abaixo dos limites estabelecidos na Resolução CONAMA 344/04 e abaixo dos valores que possam causar algum efeito adverso à biota, conforme valores descritos na literatura. Resultados de análise de PCBs, OCPs, compostos fenólicos e compostos orgânicos voláteis (VOCs) em amostras de sedimento, indicaram concentrações destes compostos abaixo dos limites de quantificação, exceto DDE (5,30 g/kg) e HCB (2,34 g/kg), que foram detectados em apenas um ii sítio de amostragem. Não houve evidências de possíveis fontes de emissão próximas à região de referência para PCBs, OCPs, compostos fenólicos e VOCs. Finalizando, espera-se que os resultados obtidos neste estudo possam fornecer subsídios para futuramente estabelecer uma área de referência para qualidade de sedimento na região da Baixada Santista, ou ainda serem utilizados em conjunto com as avaliações de contaminantes inorgânicos, testes ecotoxicológicos e indicadores biológicos, como ferramenta para avaliação da qualidade de sedimento e/ou para a classificação de material a ser dragado na região da Baixada Santista.

GEOFIER: um sistema de anotação geográfica de textos com o uso de classificadores de aprendizagem de máquina.

A anotação geográfica de documentos consiste na adoção de metadados para a identificação de nomes de locais e a posição de suas ocorrências no texto. Esta informação é útil, por exemplo, para mecanismos de busca. A partir dos topônimos mencionados no texto é possível identificar o contexto espacial em que o assunto do texto está inserido, o que permite agrupar documentos que se refiram a um mesmo contexto, atribuindo ao documento um escopo geográfico. Esta Dissertação de Mestrado apresenta um novo método, batizado de Geofier, para determinação do escopo geográfico de documentos. A novidade apresentada pelo Geofier é a possibilidade da identificação do escopo geográfico de um documento por meio de classificadores de aprendizagem de máquina treinados sem o uso de um gazetteer e sem premissas quanto à língua dos textos analisados. A Wikipédia foi utilizada como fonte de um conjunto de documentos anotados geograficamente para o treinamento de uma hierarquia de Classificadores Naive Bayes e Support Vector Machines (SVMs). Uma comparação de desempenho entre o Geofier e uma reimplementação do sistema Web-a-Where foi realizada em relação à determinação do escopo geográfico dos textos da Wikipédia. A hierarquia do Geofier foi treinada e avaliada de duas formas: usando topônimos do mesmo gazetteer que o Web-a-Where e usando n-gramas extraídos dos documentos de treinamento. Como resultado, o Geofier manteve desempenho superior ao obtido pela reimplementação do Web-a-Where.

Recuperação de edificado afeto ao Exército. Sistema de inspeção e diagnóstico de anomalias em coberturas em terraço

O objetivo desta dissertação é a proposta de um sistema de apoio à inspeção e diagnóstico de anomalias em coberturas em terraço, tendo em vista a normalização e sistematização das inspeções de forma a auxiliar os intervenientes responsáveis por estas ações. Numa primeira fase, são identificadas e classificadas as anomalias e as respetivas causas prováveis e, seguidamente, elaboradas fichas de anomalias, nas quais são incluídas informações relacionadas com as mesmas, tais como a sua designação, descrição sumária do fenómeno de degradação, causas e consequências possíveis, aspetos a inspecionar, parâmetros de inspeção e, finalmente, classificação da anomalia de acordo com o nível de gravidade / urgência de reparação. Nesta fase, são elaboradas as matrizes de correlação anomalias - causas e inter - anomalias. Posteriormente, são identificadas e classificadas as técnicas de diagnóstico das anomalias e das causas, recorrendo a ensaios não destrutivos de realização in situ e, por fim, é construída a matriz de correlação anomalias - técnicas de diagnóstico. São apresentadas fichas individuais das técnicas, onde constam informações como a designação, os objetivos, o equipamento necessário, a descrição do método, as vantagens e as limitações. Finalmente, apresenta-se a validação do sistema classificativo proposto, realizada através de uma campanha de inspeções a 105 coberturas planas. Como complemento, é apresentado um tratamento estatístico completo dos dados recolhidos, de forma a retirar conclusões relevantes para a temática. A normalização das inspeções permite aumentar a eficácia e eficiência das ações a tomar no âmbito da patologia, tal como permite avaliações o menos subjetivas possível. Por outro lado, a implementação prática deste sistema, através de uma ferramenta informática, seria uma mais-valia, uma vez que iria permitir auxiliar o inspetor nas atividades de inspeção inseridas em estratégias de manutenção pró-ativa do tipo preditivas.

Cadastro do Património Arbóreo da Cidade de Portalegre – Conceção de um Sistema de Informação Geográfico

Os meios urbanos são espaços cada vez mais edificados, compactos e com solos impermeabilizados, onde a ausência ou reduzida presença de espaços verdes é uma realidade. Os elementos arbóreos, qualquer que seja a sua disposição, ganham cada vez mais significado enquanto representantes do meio natural na conservação da qualidade e conforto de vida nas cidades. Este trabalho desenvolveu-se a partir do tema das árvores em meio urbano, tendo por base os benefícios das árvores nas cidades, a sua distribuição espacial e o estado de conservação deste tipo de património. O principal fio condutor passou pela concepção do inventário do Património Arbóreo da cidade de Portalegre, com recurso às novas tecnologias da informação, nomeadamente os Sistemas de Informação Geográfica, capaz de se integrar nos sistemas homólogos do Município de Portalegre. O inventário à escala do perímetro urbano da cidade de Portalegre contabilizou 2087 elementos arbóreos localizados em áreas públicas, dos quais 1500 são árvores de folha caduca e 587 são perenifólias. Registou-se um elevado índice de diversidade para aquela área, cerca de 705 árvores/km2, embora as árvores estejam distribuídas de forma heterogénea pelo território considerado, percebendo-se com isso as zonas de carência de arborização. Com este inventário foi ainda possível conceber uma avaliação económica segundo a Norma de Granada, de 13 árvores isoladas e uma alameda com 38 indivíduos, assim como propor a classificação destes elementos a Árvores de Interesse Público. Anseia-se que este trabalho seja um documento informativo e sensibilizador de todo o público em geral, mas principalmente que se assuma como uma ferramenta útil aos responsáveis pelos espaços verdes da cidade de Portalegre.

Técnica para segmentação automática de imagens microscópicas de componentes sanguíneos e classificação diferencial de leucócitos baseada em lógica fuzzy

Automatic detection of blood components is an important topic in the field of hematology. The segmentation is an important stage because it allows components to be grouped into common areas and processed separately and leukocyte differential classification enables them to be analyzed separately. With the auto-segmentation and differential classification, this work is contributing to the analysis process of blood components by providing tools that reduce the manual labor and increasing its accuracy and efficiency. Using techniques of digital image processing associated with a generic and automatic fuzzy approach, this work proposes two Fuzzy Inference Systems, defined as I and II, for autosegmentation of blood components and leukocyte differential classification, respectively, in microscopic images smears. Using the Fuzzy Inference System I, the proposed technique performs the segmentation of the image in four regions: the leukocyte’s nucleus and cytoplasm, erythrocyte and plasma area and using the Fuzzy Inference System II and the segmented leukocyte (nucleus and cytoplasm) classify them differentially in five types: basophils, eosinophils, lymphocytes, monocytes and neutrophils. Were used for testing 530 images containing microscopic samples of blood smears with different methods. The images were processed and its accuracy indices and Gold Standards were calculated and compared with the manual results and other results found at literature for the same problems. Regarding segmentation, a technique developed showed percentages of accuracy of 97.31% for leukocytes, 95.39% to erythrocytes and 95.06% for blood plasma. As for the differential classification, the percentage varied between 92.98% and 98.39% for the different leukocyte types. In addition to promoting auto-segmentation and differential classification, the proposed technique also contributes to the definition of new descriptors and the construction of an image database using various processes hematological staining

LCD-OpenPACS: sistema integrado de telerradiologia com auxílio ao diagnóstico de nódulos pulmonares em exames de tomografia computadorizada

Lung cancer is one of the most common types of cancer and has the highest mortality rate. Patient survival is highly correlated with early detection. Computed Tomography technology services the early detection of lung cancer tremendously by offering aminimally invasive medical diagnostic tool. However, the large amount of data per examination makes the interpretation difficult. This leads to omission of nodules by human radiologist. This thesis presents a development of a computer-aided diagnosis system (CADe) tool for the detection of lung nodules in Computed Tomography study. The system, called LCD-OpenPACS (Lung Cancer Detection - OpenPACS) should be integrated into the OpenPACS system and have all the requirements for use in the workflow of health facilities belonging to the SUS (Brazilian health system). The LCD-OpenPACS made use of image processing techniques (Region Growing and Watershed), feature extraction (Histogram of Gradient Oriented), dimensionality reduction (Principal Component Analysis) and classifier (Support Vector Machine). System was tested on 220 cases, totaling 296 pulmonary nodules, with sensitivity of 94.4% and 7.04 false positives per case. The total time for processing was approximately 10 minutes per case. The system has detected pulmonary nodules (solitary, juxtavascular, ground-glass opacity and juxtapleural) between 3 mm and 30 mm.

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.

Avaliação de sustentabilidade ambiental do sistema de abastecimento de água e esgotamento sanitário de Uberaba - MG

This paper analyses the sustainability under the environmental (ecological) perspective of Water Supply and Sanitary Sewers Systems from Uberaba city, MG. It was accomplished in this analysis, An Environmental Sustainability Assessment of those systems, by the means of specific sustainability indicators proposed for Uberaba, but which may be used for other simi-lar cities. To the characterization of the systems, visitations were made to the main units as well as a documental was elaborated. The definition of the level or stage of the sustainability by the indicators was made based on a literature review, on interviews with the technicians and managers of the systems and based on the characterization and observation of the system reality, being attributed to them the following classification: Non Sustainable, Low Sustaina-bility, Medium Sustainability and High Sustainability. It was verified that the indicators that have lower compatibility to the process of sustainability to the studied systems are those rela-ted to the water physical losses, to the water per capita consumption, to the electricity con-sumption and to the sludge from the water treatment plants disposal untreated into a water body, for the Water Supply System. And those ones related to the attendance with sewage treatment, to the electricity consumption and to the usage of the treated sewage, for the Sani-tary Sewers, all of them classified as Non Sustainable.

Classificação de atividade eletromiográfia facial de indivíduos saudáveis e com hanseníese por meio de máquina de vetores de suporte

A number of studies in the areas of Biomedical Engineering and Health Sciences have employed machine learning tools to develop methods capable of identifying patterns in different sets of data. Despite its extinction in many countries of the developed world, Hansen’s disease is still a disease that affects a huge part of the population in countries such as India and Brazil. In this context, this research proposes to develop a method that makes it possible to understand in the future how Hansen’s disease affects facial muscles. By using surface electromyography, a system was adapted so as to capture the signals from the largest possible number of facial muscles. We have first looked upon the literature to learn about the way researchers around the globe have been working with diseases that affect the peripheral neural system and how electromyography has acted to contribute to the understanding of these diseases. From these data, a protocol was proposed to collect facial surface electromyographic (sEMG) signals so that these signals presented a high signal to noise ratio. After collecting the signals, we looked for a method that would enable the visualization of this information in a way to make it possible to guarantee that the method used presented satisfactory results. After identifying the method's efficiency, we tried to understand which information could be extracted from the electromyographic signal representing the collected data. Once studies demonstrating which information could contribute to a better understanding of this pathology were not to be found in literature, parameters of amplitude, frequency and entropy were extracted from the signal and a feature selection was made in order to look for the features that better distinguish a healthy individual from a pathological one. After, we tried to identify the classifier that best discriminates distinct individuals from different groups, and also the set of parameters of this classifier that would bring the best outcome. It was identified that the protocol proposed in this study and the adaptation with disposable electrodes available in market proved their effectiveness and capability of being used in different studies whose intention is to collect data from facial electromyography. The feature selection algorithm also showed that not all of the features extracted from the signal are significant for data classification, with some more relevant than others. The classifier Support Vector Machine (SVM) proved itself efficient when the adequate Kernel function was used with the muscle from which information was to be extracted. Each investigated muscle presented different results when the classifier used linear, radial and polynomial kernel functions. Even though we have focused on Hansen’s disease, the method applied here can be used to study facial electromyography in other pathologies.

Classificação de atividade eletromiográfia facial de indivíduos saudáveis e com hanseníase por meio de máquina de vetores de suporte

A number of studies in the areas of Biomedical Engineering and Health Sciences have employed machine learning tools to develop methods capable of identifying patterns in different sets of data. Despite its extinction in many countries of the developed world, Hansen’s disease is still a disease that affects a huge part of the population in countries such as India and Brazil. In this context, this research proposes to develop a method that makes it possible to understand in the future how Hansen’s disease affects facial muscles. By using surface electromyography, a system was adapted so as to capture the signals from the largest possible number of facial muscles. We have first looked upon the literature to learn about the way researchers around the globe have been working with diseases that affect the peripheral neural system and how electromyography has acted to contribute to the understanding of these diseases. From these data, a protocol was proposed to collect facial surface electromyographic (sEMG) signals so that these signals presented a high signal to noise ratio. After collecting the signals, we looked for a method that would enable the visualization of this information in a way to make it possible to guarantee that the method used presented satisfactory results. After identifying the method's efficiency, we tried to understand which information could be extracted from the electromyographic signal representing the collected data. Once studies demonstrating which information could contribute to a better understanding of this pathology were not to be found in literature, parameters of amplitude, frequency and entropy were extracted from the signal and a feature selection was made in order to look for the features that better distinguish a healthy individual from a pathological one. After, we tried to identify the classifier that best discriminates distinct individuals from different groups, and also the set of parameters of this classifier that would bring the best outcome. It was identified that the protocol proposed in this study and the adaptation with disposable electrodes available in market proved their effectiveness and capability of being used in different studies whose intention is to collect data from facial electromyography. The feature selection algorithm also showed that not all of the features extracted from the signal are significant for data classification, with some more relevant than others. The classifier Support Vector Machine (SVM) proved itself efficient when the adequate Kernel function was used with the muscle from which information was to be extracted. Each investigated muscle presented different results when the classifier used linear, radial and polynomial kernel functions. Even though we have focused on Hansen’s disease, the method applied here can be used to study facial electromyography in other pathologies.

Desempenho produtivo, classificação e qualidade de carcaça de suínos de diferentes linhas genéticas em engorda intensiva

Compararam-se o ganho médio diário (GMD), índice de conversão alimentar (IC) e classificação da carcaça (CC) entre dois tipos de cruzamento comercial (A e B), ambos obtidos pelo cruzamento terminal de varrascos Piétrain com porcas F1 Large White x Landrace. Procurou-se identificar os principais efeitos ambientais que influenciam os referidos carateres. Utilizou-se um total de 200 suínos (machos e fêmeas), de dois cruzamentos comerciais distintos, provenientes de duas unidades de multiplicação comerciais. Determinou-se o GMD e o IC em dois períodos diferentes (63-119 e 120-158 dias de vida). No final do ensaio, efetuou-se a CC, segundo o sistema SEUROP. Procedeu-se a uma análise de variância com o objetivo de identificar os principais efeitos ambientais que influenciam o GMD, IC e CC. Determinou-se o coeficiente de regressão do GMD no peso vivo no início da engorda. Globalmente, observou-se uma superioridade do cruzado B no que concerne ao GMD (+74,6 g) (p<0,01) e ao IC (-0,07) (p<0,05). O GMD dos animais registou um acréscimo médio de 5,8 g por kg de acréscimo do PV no início do ensaio. A superioridade do cruzado B foi ainda evidenciada na classificação de carcaça SEUROP, com um acréscimo significativo (p<0,01) de 2,3% em carne magra.

Diagnóstico de consumos anómalos de energia: abordagem por classificação

Durante o período de funcionamento de uma instalação eléctrica podem ocorrer várias anomalias. Enquanto muitas delas apenas são identificadas tardiamente, outras acabam por nunca serem identificadas como um potencial problema. A identificação atempada dessas anomalias permite a realização de um diagnóstico que leve à correcção das suas causas evitando assim os desperdícios e prejuízos inerentes. A identificação de um consumo anómalo pode ser realizada, de forma automática ou semi automática através de sistemas de apoio que permitam sinalizar falhas ou comportamentos anormais. O trabalho apresentado nesta dissertação pretende possibilitar esta sinalização apenas através da análise dos dados de consumo medidos em tempo real e comparados com dados históricos através de uma abordagem baseada em classificação, recorrendo a métodos de clustering. Foram testadas diferentes abordagens em três casos distintos, dois relativos a consumidores residenciais para os quais existiam registos de consumo durante um período alargado, e um relativo a uma instalação desportiva, para a qual é possível aceder em tempo real ao sistema de gestão de consumos via web. O sistema implementado proporciona vários tipos de informação ao utilizador, permitindo visualizar graficamente a existência de uma potencial anomalia quando a disparidade entre a classificação do consumo no instante e a classe do consumo de referência for significativa.

Classificação bibliográfica: as diversas contribuições para o tratamento da informação

PEREIRA, Edinete do Nascimento et al. Classificação bibliográfica: as diversas contribuições para o tratamento da informação. In: SEMINÁRIO DE PESQUISA DO CCSA, 15., 2009. Anais... Natal: UFRN, 2009.