Classificação de esquizofrenia com base em máquinas de suporte vetorial aplicadas a características de imagens de ressonância magnética

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade Gama, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica, 2015.

Rilevamento della qualità del manto stradale: un approccio sperimentale tramite Machine Learning

Il riconoscimento delle condizioni del manto stradale partendo esclusivamente dai dati raccolti dallo smartphone di un ciclista a bordo del suo mezzo è un ambito di ricerca finora poco esplorato. Per lo sviluppo di questa tesi è stata sviluppata un'apposita applicazione, che combinata a script Python permette di riconoscere differenti tipologie di asfalto. L’applicazione raccoglie i dati rilevati dai sensori di movimento integrati nello smartphone, che registra i movimenti mentre il ciclista è alla guida del suo mezzo. Lo smartphone è fissato in un apposito holder fissato sul manubrio della bicicletta e registra i dati provenienti da giroscopio, accelerometro e magnetometro. I dati sono memorizzati su file CSV, che sono elaborati fino ad ottenere un unico DataSet contenente tutti i dati raccolti con le features estratte mediante appositi script Python. A ogni record sarà assegnato un cluster deciso in base ai risultati prodotti da K-means, risultati utilizzati in seguito per allenare algoritmi Supervised. Lo scopo degli algoritmi è riconoscere la tipologia di manto stradale partendo da questi dati. Per l’allenamento, il DataSet è stato diviso in due parti: il training set dal quale gli algoritmi imparano a classificare i dati e il test set sul quale gli algoritmi applicano ciò che hanno imparato per dare in output la classificazione che ritengono idonea. Confrontando le previsioni degli algoritmi con quello che i dati effettivamente rappresentano si ottiene la misura dell’accuratezza dell’algoritmo.

A framework for electricity price spike analysis with advanced data mining methods

There are many techniques for electricity market price forecasting. However, most of them are designed for expected price analysis rather than price spike forecasting. An effective method of predicting the occurrence of spikes has not yet been observed in the literature so far. In this paper, a data mining based approach is presented to give a reliable forecast of the occurrence of price spikes. Combined with the spike value prediction techniques developed by the same authors, the proposed approach aims at providing a comprehensive tool for price spike forecasting. In this paper, feature selection techniques are firstly described to identify the attributes relevant to the occurrence of spikes. A simple introduction to the classification techniques is given for completeness. Two algorithms: support vector machine and probability classifier are chosen to be the spike occurrence predictors and are discussed in details. Realistic market data are used to test the proposed model with promising results.

Towards Emotional Interaction: Using Movies to Automatically Learn Users' Emotional States

The HCI community is actively seeking novel methodologies to gain insight into the user’s experience during interaction with both the application and the content. We propose an emotional recognition engine capable of automatically recognizing a set of human emotional states using psychophysiological measures of the autonomous nervous system, including galvanic skin response, respiration, and heart rate. A novel pattern recognition system, based on discriminant analysis and support vector machine classifiers is trained using movies’ scenes selected to induce emotions ranging from the positive to the negative valence dimension, including happiness, anger, disgust, sadness, and fear. In this paper we introduce an emotion recognition system and evaluate its accuracy by presenting the results of an experiment conducted with three physiologic sensors.

DESENVOLVIMENTO DE UM CLASSIFICADOR PARA ANÁLISE BIOMÉTRICA DE UM COLETE INSTRUMENTADO PARA REEDUCAÇÃO POSTURAL

Ao longo dos tempos tem existido um avanço, nas empresas, dirigido à preocupação com o bemestar dos trabalhadores, adotando por isso medidas preventivas. A formação especializada em Medicina do Trabalho é indispensável para o exercício de atividades de prevenção dos riscos profissionais e de promoção da saúde. A postura corporal pode ser definida como a posição e a orientação global do corpo e membros relativamente uns aos outros. Qualquer desvio na forma da coluna vertebral pode gerar solicitações funcionais prejudiciais que ocasionam um aumento de fadiga no trabalhador e leva ao longo do tempo a lesões graves. Cada vez mais surgem doenças profissionais provocadas pela adoção de más posturas, na realização de tarefas diárias dos trabalhadores. A boa postura corporal é uma tarefa específica que representa uma interação complexa entre a função biomecânica e neuromuscular. No presente plano de dissertação foram estudados diferentes classificadores tendo como objetivo classificar boas e más posturas corporais de trabalhadores em contexto de trabalho. Assim foram estudados diferentes classificadores de machine learnig, redes neuronais artificiais, support vector machine, árvores de decisão, análise discriminante, regressão logística, treebagger e naíve bayes. Para treino de classificadores foi realizada a aquisição tridimensional da postura da espinha a 100 pessoas, passando por uma parametrização e treino de diferentes classificadores para a determinação automática do tipo de postura corporal. O classificador que obteve melhor desempenho foi o Treebagger com uma classificação para True Positive de 93,3% e True Negative de 96,2%.

Modelo de representação de texto mais adequado à classificação

Mestrado em Engenharia Informática

Classification and staging of chronic liver disease from multimodal data

Chronic liver disease (CLD) is most of the time an asymptomatic, progressive, and ultimately potentially fatal disease. In this study, an automatic hierarchical procedure to stage CLD using ultrasound images, laboratory tests, and clinical records are described. The first stage of the proposed method, called clinical based classifier (CBC), discriminates healthy from pathologic conditions. When nonhealthy conditions are detected, the method refines the results in three exclusive pathologies in a hierarchical basis: 1) chronic hepatitis; 2) compensated cirrhosis; and 3) decompensated cirrhosis. The features used as well as the classifiers (Bayes, Parzen, support vector machine, and k-nearest neighbor) are optimally selected for each stage. A large multimodal feature database was specifically built for this study containing 30 chronic hepatitis cases, 34 compensated cirrhosis cases, and 36 decompensated cirrhosis cases, all validated after histopathologic analysis by liver biopsy. The CBC classification scheme outperformed the nonhierachical one against all scheme, achieving an overall accuracy of 98.67% for the normal detector, 87.45% for the chronic hepatitis detector, and 95.71% for the cirrhosis detector.

The usefulness of ultrasound in the classification of chronic liver disease

Chronic Liver Disease is a progressive, most of the time asymptomatic, and potentially fatal disease. In this paper, a semi-automatic procedure to stage this disease is proposed based on ultrasound liver images, clinical and laboratorial data. In the core of the algorithm two classifiers are used: a k nearest neighbor and a Support Vector Machine, with different kernels. The classifiers were trained with the proposed multi-modal feature set and the results obtained were compared with the laboratorial and clinical feature set. The results showed that using ultrasound based features, in association with laboratorial and clinical features, improve the classification accuracy. The support vector machine, polynomial kernel, outperformed the others classifiers in every class studied. For the Normal class we achieved 100% accuracy, for the chronic hepatitis with cirrhosis 73.08%, for compensated cirrhosis 59.26% and for decompensated cirrhosis 91.67%.

Chronic liver disease staging classification based on ultrasound, clinical and laboratorial data

In this work the identification and diagnosis of various stages of chronic liver disease is addressed. The classification results of a support vector machine, a decision tree and a k-nearest neighbor classifier are compared. Ultrasound image intensity and textural features are jointly used with clinical and laboratorial data in the staging process. The classifiers training is performed by using a population of 97 patients at six different stages of chronic liver disease and a leave-one-out cross-validation strategy. The best results are obtained using the support vector machine with a radial-basis kernel, with 73.20% of overall accuracy. The good performance of the method is a promising indicator that it can be used, in a non invasive way, to provide reliable information about the chronic liver disease staging.

Diffuse liver disease classification from ultrasound surface characterization, clinical and laboratorial data

In this work liver contour is semi-automatically segmented and quantified in order to help the identification and diagnosis of diffuse liver disease. The features extracted from the liver contour are jointly used with clinical and laboratorial data in the staging process. The classification results of a support vector machine, a Bayesian and a k-nearest neighbor classifier are compared. A population of 88 patients at five different stages of diffuse liver disease and a leave-one-out cross-validation strategy are used in the classification process. The best results are obtained using the k-nearest neighbor classifier, with an overall accuracy of 80.68%. The good performance of the proposed method shows a reliable indicator that can improve the information in the staging of diffuse liver disease.

Interface caligráfica de escrita no ar

Na atualidade, está a emergir um novo paradigma de interação, designado por Natural User Interface (NUI) para reconhecimento de gestos produzidos com o corpo do utilizador. O dispositivo de interação Microsoft Kinect foi inicialmente concebido para controlo de videojogos, para a consola Xbox360. Este dispositivo demonstra ser uma aposta viável para explorar outras áreas, como a do apoio ao processo de ensino e de aprendizagem para crianças do ensino básico. O protótipo desenvolvido visa definir um modo de interação baseado no desenho de letras no ar, e realizar a interpretação dos símbolos desenhados, usando os reconhecedores de padrões Kernel Discriminant Analysis (KDA), Support Vector Machines (SVM) e $N. O desenvolvimento deste projeto baseou-se no estudo dos diferentes dispositivos NUI disponíveis no mercado, bibliotecas de desenvolvimento NUI para este tipo de dispositivos e algoritmos de reconhecimento de padrões. Com base nos dois elementos iniciais, foi possível obter uma visão mais concreta de qual o hardware e software disponíveis indicados à persecução do objetivo pretendido. O reconhecimento de padrões constitui um tema bastante extenso e complexo, de modo que foi necessária a seleção de um conjunto limitado deste tipo de algoritmos, realizando os respetivos testes por forma a determinar qual o que melhor se adequava ao objetivo pretendido. Aplicando as mesmas condições aos três algoritmos de reconhecimento de padrões permitiu avaliar as suas capacidades e determinar o $N como o que apresentou maior eficácia no reconhecimento. Por último, tentou-se averiguar a viabilidade do protótipo desenvolvido, tendo sido testado num universo de elementos de duas faixas etárias para determinar a capacidade de adaptação e aprendizagem destes dois grupos. Neste estudo, constatou-se um melhor desempenho inicial ao modo de interação do grupo de idade mais avançada. Contudo, o grupo mais jovem foi revelando uma evolutiva capacidade de adaptação a este modo de interação melhorando progressivamente os resultados.

Tradutor da língua gestual portuguesa modelo de tradução bidireccional

O projeto tem como objetivo desenvolver e avaliar um modelo que facilita o acesso para pessoas surdas ou com deficiência auditiva, o acesso ao conteúdo digital - em particular o conteúdo educacional e objetos de aprendizagem – a criação de condições para uma maior inclusão social de surdos e deficientes auditivos. Pretende-se criar um modelo bidirecional, em que permite a pessoas com deficiências auditivas, possam se comunicar com outras pessoas, com a tradução da Língua Gestual Portuguesa (LGP) para a Língua Portuguesa (LP) e que outras pessoas não portadoras de qualquer deficiência auditiva possam por sua vez comunicar com os surdos ou deficientes auditivos através da tradução da LP para a LGP. Há um conjunto de técnicas que poderíamos nos apoiar para desenvolver o modelo e implementar a API de tradução da LGP em LP. Muitos estudos são feitos com base nos modelos escondidos de Markov (HMM) para efetuar o reconhecimento. Recentemente os estudos estão a caminhar para o uso de técnicas como o “Dynamic Time Warping” (DTW), que tem tido mais sucesso do que outras técnicas em termos de performance e de precisão. Neste projeto optamos por desenvolver a API e o Modelo, com base na técnica de aprendizagem Support Vector Machines (SVM) por ser uma técnica simples de implementar e com bons resultados demonstrados em reconhecimento de padrões. Os resultados obtidos utilizando esta técnica de aprendizagem foram bastante ótimos, como iremos descrever no decorrer do capítulo 4, mesmo sabendo que utilizamos dois dispositivos para capturar dados de descrição de cada gesto. Toda esta tese integra-se no âmbito do projeto científico/ investigação a decorrer no grupo de investigação GILT, sob a coordenação da professora Paula Escudeiro e suportado pela Fundação para Ciência e Tecnologia (FCT).

Land cover mapping analysis and urban growth modeling using remote sensing techniques

The rapid growth of big cities has been noticed since 1950s when the majority of world population turned to live in urban areas rather than villages, seeking better job opportunities and higher quality of services and lifestyle circumstances. This demographic transition from rural to urban is expected to have a continuous increase. Governments, especially in less developed countries, are going to face more challenges in different sectors, raising the essence of understanding the spatial pattern of the growth for an effective urban planning. The study aimed to detect, analyse and model the urban growth in Greater Cairo Region (GCR) as one of the fast growing mega cities in the world using remote sensing data. Knowing the current and estimated urbanization situation in GCR will help decision makers in Egypt to adjust their plans and develop new ones. These plans should focus on resources reallocation to overcome the problems arising in the future and to achieve a sustainable development of urban areas, especially after the high percentage of illegal settlements which took place in the last decades. The study focused on a period of 30 years; from 1984 to 2014, and the major transitions to urban were modelled to predict the future scenarios in 2025. Three satellite images of different time stamps (1984, 2003 and 2014) were classified using Support Vector Machines (SVM) classifier, then the land cover changes were detected by applying a high level mapping technique. Later the results were analyzed for higher accurate estimations of the urban growth in the future in 2025 using Land Change Modeler (LCM) embedded in IDRISI software. Moreover, the spatial and temporal urban growth patterns were analyzed using statistical metrics developed in FRAGSTATS software. The study resulted in an overall classification accuracy of 96%, 97.3% and 96.3% for 1984, 2003 and 2014’s map, respectively. Between 1984 and 2003, 19 179 hectares of vegetation and 21 417 hectares of desert changed to urban, while from 2003 to 2014, the transitions to urban from both land cover classes were found to be 16 486 and 31 045 hectares, respectively. The model results indicated that 14% of the vegetation and 4% of the desert in 2014 will turn into urban in 2025, representing 16 512 and 24 687 hectares, respectively.

Métodos de aprendizagem automática: um estudo baseado na avaliação e previsão de clientes bancários

Data Mining surge, hoje em dia, como uma ferramenta importante e crucial para o sucesso de um negócio. O considerável volume de dados que atualmente se encontra disponível, por si só, não traz valor acrescentado. No entanto, as ferramentas de Data Mining, capazes de transformar dados e mais dados em conhecimento, vêm colmatar esta lacuna, constituindo, assim, um trunfo que ninguém quer perder. O presente trabalho foca-se na utilização das técnicas de Data Mining no âmbito da atividade bancária, mais concretamente na sua atividade de telemarketing. Neste trabalho são aplicados catorze algoritmos a uma base de dados proveniente do call center de um banco português, resultante de uma campanha para a angariação de clientes para depósitos a prazo com taxas de juro favoráveis. Os catorze algoritmos aplicados no caso prático deste projeto podem ser agrupados em sete grupos: Árvores de Decisão, Redes Neuronais, Support Vector Machine, Voted Perceptron, métodos Ensemble, aprendizagem Bayesiana e Regressões. De forma a beneficiar, ainda mais, do que a área de Data Mining tem para oferecer, este trabalho incide ainda sobre o redimensionamento da base de dados em questão, através da aplicação de duas estratégias de seleção de atributos: Best First e Genetic Search. Um dos objetivos deste trabalho prende-se com a comparação dos resultados obtidos com os resultados presentes no estudo dos autores Sérgio Moro, Raul Laureano e Paulo Cortez (Sérgio Moro, Laureano, & Cortez, 2011). Adicionalmente, pretende-se identificar as variáveis mais relevantes aquando da identificação do potencial cliente deste produto financeiro. Como principais conclusões, depreende-se que os resultados obtidos são comparáveis com os resultados publicados pelos autores mencionados, sendo os mesmos de qualidade e consistentes. O algoritmo Bagging é o que apresenta melhores resultados e a variável referente à duração da chamada telefónica é a que mais influencia o sucesso de campanhas similares.

Using data mining for prediction of hospital length of stay: an application of the CRISP-DM Methodology

Hospitals are nowadays collecting vast amounts of data related with patient records. All this data hold valuable knowledge that can be used to improve hospital decision making. Data mining techniques aim precisely at the extraction of useful knowledge from raw data. This work describes an implementation of a medical data mining project approach based on the CRISP-DM methodology. Recent real-world data, from 2000 to 2013, were collected from a Portuguese hospital and related with inpatient hospitalization. The goal was to predict generic hospital Length Of Stay based on indicators that are commonly available at the hospitalization process (e.g., gender, age, episode type, medical specialty). At the data preparation stage, the data were cleaned and variables were selected and transformed, leading to 14 inputs. Next, at the modeling stage, a regression approach was adopted, where six learning methods were compared: Average Prediction, Multiple Regression, Decision Tree, Artificial Neural Network ensemble, Support Vector Machine and Random Forest. The best learning model was obtained by the Random Forest method, which presents a high quality coefficient of determination value (0.81). This model was then opened by using a sensitivity analysis procedure that revealed three influential input attributes: the hospital episode type, the physical service where the patient is hospitalized and the associated medical specialty. Such extracted knowledge confirmed that the obtained predictive model is credible and with potential value for supporting decisions of hospital managers.