High-Content Analysis of Breast Cancer Using Single-Cell Deep Transfer Learning

High-content analysis has revolutionized cancer drug discovery by identifying substances that alter the phenotype of a cell, which prevents tumor growth and metastasis. The high-resolution biofluorescence images from assays allow precise quantitative measures enabling the distinction of small molecules of a host cell from a tumor. In this work, we are particularly interested in the application of deep neural networks (DNNs), a cutting-edge machine learning method, to the classification of compounds in chemical mechanisms of action (MOAs). Compound classification has been performed using image-based profiling methods sometimes combined with feature reduction methods such as principal component analysis or factor analysis. In this article, we map the input features of each cell to a particular MOA class without using any treatment-level profiles or feature reduction methods. To the best of our knowledge, this is the first application of DNN in this domain, leveraging single-cell information. Furthermore, we use deep transfer learning (DTL) to alleviate the intensive and computational demanding effort of searching the huge parameter's space of a DNN. Results show that using this approach, we obtain a 30% speedup and a 2% accuracy improvement.

A learning approach to swarm-based path detection and tracking

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

Tecnologias Multimédia no Apoio ao Ensino da Assistência Pré-Hospitalar

Vivemos num mundo em constante mudança, onde a evolução tecnológica está cada vez mais presente no nosso quotidiano e as suas influências são inúmeras nas nossas vidas. Por outro lado, a vida humana é algo extremamente valioso e único pelo que a sociedade, também nessa área, tem procurado evoluir e dotar-se de novos meios e mecanismos de atuação, que possibilitem um socorro rápido e adequado em situações que possam em algum momento pôr em perigo a vida do ser humano. Pretendemos com o presente estudo, correlacionar estas duas vertentes, a do socorro á vítima para apoio á vida humana e a tecnologia no sentido de contribuir para uma formação mais distribuída mas ao mesmo tempo capaz de transmitir conhecimentos necessários á formação dos que socorrem. Para o efeito, planeamos o desenvolvimento de um Objeto de Aprendizagem (OA) denominado CiTAT (Curso Interativo de Tripulante de Ambulância de Transporte) que tem como objetivo acrescentar valor a todos os que são obrigados a frequentar o curso em regime presencial de Tripulante de Ambulância de Transporte (TAT). Após uma fase de análise do estado da arte relacionada com este tipo de formação, e após termos percebido como funciona e que tipos de recursos utilizam, analisámos temas relacionados com este tipo de formação como o “Sistema Integrado de Emergência Médica” o “Exame á Vítima”, o “Suporte Básico de Vida” e as “Emergências de Trauma”. Percebemos que a mudança de paradigma de formação das pessoas passou a ter novas formas de distribuir conhecimento em formato digital e que proporciona aos formandos um ensino distribuído em formatos de e-learning ou de b-learning. Os Objetos de Aprendizagem (OA) parecem assumir um relevo especial no ensino da área da saúde, abordando áreas temáticas e proporcionando aos seus utilizadores mecanismos de autoavaliação após a visualização dos conteúdos pedagógicos. Após o desenho do modelo concetual do CiTAT, avançamos para a produção de recursos necessários para a sua integração no OA. Após uma fase de testes e ajustes, avançamos para a sua avaliação final por parte dos utilizadores e preparamos um questionário para aferir o potencial de utilização deste tipo de soluções no ensino de TAT, atendendo ao facto de ser uma formação obrigatória e cuja recertificação é feita de três em três anos. O passo final foi a sua distribuição ao nível global, sendo o CiTAT catalogado com metadados e colocado no repositório MERLOT.

Learning networks and moodle use in online courses: a social network analysis study

Dissertação para obtenção do Grau de Doutor em Ciências da Educação Especialidade em Tecnologias, Redes e Multimédia na Educação e Formação

Proposta e avaliação de modelo de formação em e-learning para profissionais de saúde

Trabalho de projecto de Mestrado em Gestão de Sistemas de E-Learning

Economic rents, institutions and growth: International aid and natural resources: A comparative analysis

A Work Project, presented as part of the requirements for the Award of a Masters Degree in Economics from the NOVA – School of Business and Economics

An approach to teach Calculus/Mathematical Analysis (for engineering students) using computers and active learning – its conception, development of materials and evaluation

Dissertação para obtenção do Grau de Doutor em Ciências da Educação

Oil, foreign aid and FDI flows: The missing link?

A Work Project, presented as part of the requirements for the Award of a Masters Degree in Economics from the NOVA – School of Business and Economics

Adapter module for self-learning production systems

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica, Sistemas e Computadores

The national physics and chemistry exams and the learning of sciences

Dissertação apresentada para obtenção do Grau de Doutor em Ciências da Educação, pela Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa

Ensino de informática básica a deficientes visuais em regime e-learning em Cabo Verde

Trabalho de Projecto apresentado para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Gestão de Sistemas de E-Learning

CleverThings: Comercializing the opportunity of an improved e-learning process

A Work Project, presented as part of the requirements for the Award of a Masters Degree in Management from the NOVA – School of Business and Economics

Analysis of the progress of lifelong learning strategies of Portuguese Economics and Management Schools

A Work Project, presented as part of the requirements for the Award of a Masters Degree in Management from the NOVA – School of Business and Economics

Hierarchical Reinforcement Learning in Behavior and the Brain

Dissertation presented to obtain the Ph.D degree in Biology, Neuroscience

Machine learning Gaussian short rate

Dissertação para obtenção do Grau de Doutor em Estatística e Gestão do Risco