Monitorização e caracterização de atividade física

A monitorização da atividade física é um tema que tem adquirido cada vez mais importância. Tal deve-se ao crescente sedentarismo da população em geral e adquirindo níveis muito elevados de importância devido a vários fatores como por exemplo o enorme crescimento tecnológico e menor tempo de lazer. Cada vez mais a população tem a tendência de substituir atividades como uma simples caminhada para o trabalho ou escola por algum tipo de tecnologia que reduz o consumo energético do corpo, sendo paradigmático o uso (excessivo) de viaturas automóveis. Em consequência da escassez de atividade física, doenças como a obesidade e problemas cardíacos têm vindo a aumentar nas várias faixas etárias, mas assume uma particular relevância em crianças. Nas últimas décadas têm aumentado as iniciativas de investigação com o objetivo de compreender os fatores que afetam a prática de atividade física para posteriormente a potenciar. Existem diversos métodos contudo, destaca-se preferencialmente os de observação direta, com observadores presentes. No entanto estes apresentam algumas limitações. Consequentemente são necessários esforços de investigação adicionais e novas técnicas ou metodologias. Nesta dissertação pretende-se contribuir ativamente para a investigação na área da promoção de atividade física através da utilização de vídeo, com uma análise realizada sobre dois pontos principais. Primeiro são analisadas métodos do estado de arte que requerem a presença de observadores e de que forma a captura de vídeos pode ser utilizada como alternativa ou complemento. De seguida, é realizado um estudo e avançada uma proposta inicial para utilizar mecanismos de processamento e classificação automática da atividade em alternativa ao observador humano.

RetQuality – validador de qualidade de retinografias

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores

RetInfo - Identificação de alterações retinianas usando processamento digital de imagem

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica

Validação de protocolo em programas de rastreio

A Retinopatia Diabética (RD) é uma patologia ocular, consequência da Diabetes Mellitus, e que pode levar à perda de visão. Dado que nos primeiros estágios da doença, não ocorre manifestação sintomática, é de máxima importância a existência de programas estruturados de rastreio. Para diminuir a carga laboral que estes programas acarretam, pode-se recorrer à utilização de sistemas de deteção e classificação automática de RD que têm vindo a ser desenvolvidos. No entanto, estes demonstram algumas falhas, sendo que na origem destas pode estar a existência de imagens com qualidade não adequada. De maneira a reduzir as falhas destes sistemas, potenciando a sua utilização em programas de rastreio e automatizando assim todo o processo, foi conduzido este estudo, no qual se teve diretamente em consideração a qualidade das imagens, avaliada também de forma automática, utilizando a sua informação como parâmetro de entrada nos classificadores automáticos de RD. A avaliação automática da qualidade é constituída por 4 classificadores das características desta: Cor, Focagem, Contraste e Iluminação, sendo que a combinação destes dá origem a um último classificador, denominado Qualidade Geral. Desta forma, foi efetuada a fusão destes classificadores com os algoritmos de classificação automática de RD para todas as imagens, numa primeira abordagem, e desconsiderando as imagens marcadas pelo classificador Qualidade Geral como inadequadas, numa última abordagem. Os resultados obtidos mostraram uma melhoria no conjunto dos indicadores sensibilidade e especificidade dos métodos de classificação automática de RD quando se procedeu à combinação destes com a Qualidade Geral. Mostraram ainda uma melhoria mais acentuada quando se usou informação de cada um dos classificadores das características que contribuem para a avaliação da Qualidade, em vez de uma informação única sobre qualidade. A presença de imagens de má qualidade mostrou ser prejudicial para o desempenho dos classificadores automáticos de RD, não tendo tanta influência no classificador resultante da fusão que produziu os melhores resultados do conjunto sensibilidade e especificidade.

Mapeamento da antiga cobertura vegetal de várzea do Baixo Amazonas a partir de imagens históricas (1975-1981) do Sensor MSS-Landsat

Este estudo apresenta um mapa da cobertura vegetal da planície de inundação do Rio Amazonas entre as cidades de Parintins (AM) e Almeirim (PA), com base em imagens Landsat-MSS adquiridas entre 1975 e 1981. O processamento digital dessas imagens envolveu a transformação para imagens-fração de vegetação, solo e água escura (sombra), seguido da aplicação de técnicas de segmentação e classificação por região. O mapa resultante da classificação foi organizado em quatro classes de cobertura do solo: floresta de várzea, vegetação não-florestal de várzea, solo exposto e água aberta. A precisão do mapa foi estimada a partir de dois tipos de informações coletadas em campo: 1) pontos de descrição: para validação das classes de cobertura não sujeitas a grandes alterações, como é o caso dos corpos d'água permanentes, e identificação de indicadores dos tipos de cobertura original presentes na paisagem na ocasião da obtenção das imagens (72 pontos); 2) entrevistas com moradores antigos para a recuperação da memória sobre a cobertura vegetal existente há 30 anos (44 questionários). Ao todo foram coletadas informações em 116 pontos distribuídos ao longo da área de estudo. Esses pontos foram utilizados para calcular o Índice Kappa de concordância entre os dados de campo e o mapa resultante da classificação automática, cujo valor (0,78) indica a boa qualidade do mapa de cobertura vegetal da várzea. Os resultados mostram que a região possuía uma cobertura florestal de várzea de aproximadamente 8.650 km2 no período de aquisição das imagens.

Amostragem probabilística estratificada por pontos para estimar a área cultivada com soja

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de um modelo probabilístico de amostragem estratificada por pontos, e definir um tamanho de amostra adequado para estimar a área cultivada com soja no Rio Grande do Sul. A área foi estratificada de acordo com a percentagem de soja cultivada em cada município do estado: menor que 20, de 20 a 40 e maior que 40%. Foram avaliadas estimativas obtidas por meio de seis tamanhos de amostras, resultantes da combinação de três níveis de significância (10, 5 e 1%) e dois valores de erro amostral (5 e 2,5%). Para cada tamanho de amostra, foram realizados 400 sorteios aleatórios. As estimativas foram avaliadas com base na área de soja obtida de um mapa temático de referência proveniente de uma cuidadosa classificação automática e visual de imagens multitemporais dos satélites TM/Landsat-5 e ETM+/Landsat-7 disponível para a safra 2000/2001. A área de soja no Rio Grande do Sul pode ser estimada por meio de um modelo de amostragem probabilística estratificada por pontos, sendo que a melhor estimativa é obtida para o maior tamanho amostral (1.990 pontos), com diferença de apenas -0,14% em relação à estimativa do mapa de referência e um coeficiente de variação de 6,98%.

Análise de aspectos socioeconômicos e tecnológicos da agropecuária na Bacia Hidrográfica do Rio Mogi Guaçu

Atualmente, com a ocorrência de problemas ambientais e a necessidade de conservação e preservação, a gestão dos territórios de Bacias Hidrográficas apresenta extrema importância. O objetivo do trabalho é levantar e analisar dados socioeconômicos e tecnológicos da Bacia Hidrográfica do Rio Mogi Guaçu - SP, bem como fornecer subsídios para a gestão agropecuária, agrupando os municípios com características semelhantes para os dados levantados, o que poderá orientar ações conjuntas na gestão da Bacia Hidrográfica. Foram levantados dados primários e secundários, sendo utilizados os métodos da análise fatorial em componentes principais e da classificação automática hierárquica, bem como um Sistema de Informações Geográficas para representar os dados por meio de banco de dados georreferenciado. As principais características que contribuíram para o agrupamento dos municípios foram: área agrícola, presença efetiva de cultura semiperene nas unidades de produção agropecuária (upas), pecuária, concentração de upas com áreas de até 50 ha, número de tratores e valor total da produção agropecuária do município. Grupos relativamente homogêneos de municípios foram constituídos e, nesse sentido, reuniões de municípios com características e problemáticas similares podem ser efetuadas, buscando alternativas participativas e conjuntas para o desenvolvimento regional.

Técnicas neuronais de agrupamentos aplicadas à detecção de anomalias em mamogramas digitais

This work proposes the development of an intelligent system for analysis of digital mammograms, capable to detect and to classify masses and microcalcifications. The digital mammograms will be pre-processed through techniques of digital processing of images with the purpose of adapting the image to the detection system and automatic classification of the existent calcifications in the suckles. The model adopted for the detection and classification of the mammograms uses the neural network of Kohonen by the algorithm Self Organization Map - SOM. The algorithm of Vector quantization, Kmeans it is also used with the same purpose of the SOM. An analysis of the performance of the two algorithms in the automatic classification of digital mammograms is developed. The developed system will aid the radiologist in the diagnosis and accompaniment of the development of abnormalities

Uma arquitetura para detecção online de transientes em sinais de eletrocardiograma sobre o protocolo IEEE 802.3 com PM-AH

The occurrence of transients in electrocardiogram (ECG) signals indicates an electrical phenomenon outside the heart. Thus, the identification of transients has been the most-used methodology in medical analysis since the invention of the electrocardiograph (device responsible for benchmarking of electrocardiogram signals). There are few papers related to this subject, which compels the creation of an architecture to do the pre-processing of this signal in order to identify transients. This paper proposes a method based on the signal energy of the Hilbert transform of electrocardiogram, being an alternative to methods based on morphology of the signal. This information will determine the creation of frames of the MP-HA protocol responsible for transmitting the ECG signals through an IEEE 802.3 network to a computing device. That, in turn, may perform a process to automatically sort the signal, or to present it to a doctor so that he can do the sorting manually

Análise de grafos aplicada a relatos de sonhos: ferramenta diagnóstica objetiva e diferencial para psicose esquizofrênica e bipolar

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

Estudo da vulnerabilidade à erosão com a aplicação da Equação Universal de Perda de Solo na alta bacia hidrográfica do rio Jacaré Pepira, utilizando SIG/SPRING

Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE

Identificação de doenças em folhas vegetais da cultura de algodão

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Land cover classification of Lago Grande de Curuai floodplain (Amazon, Brazil) using multi-sensor and image fusion techniques

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

O cultivo da soja no oeste do estado do Paraná: contribuição metodológica para a análise espaço-temporal

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)