946 resultados para temporal visualization techniques
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Diffusion Tensor Imaging (DTI) is a new magnetic resonance imaging modality capable of producing quantitative maps of microscopic natural displacements of water molecules that occur in brain tissues as part of the physical diffusion process. This technique has become a powerful tool in the investigation of brain structure and function because it allows for in vivo measurements of white matter fiber orientation. The application of DTI in clinical practice requires specialized processing and visualization techniques to extract and represent acquired information in a comprehensible manner. Tracking techniques are used to infer patterns of continuity in the brain by following in a step-wise mode the path of a set of particles dropped into a vector field. In this way, white matter fiber maps can be obtained.
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The polar winter stratospheric vortex is a coherent structure that undergoes different types of deformation that can be revealed by the geometric invariant moments. Three moments are used—the aspect ratio, the centroid latitude, and the area of the vortex based on stratospheric data from the 40-yr ECMWF Re-Analysis (ERA-40) project—to study sudden stratospheric warmings. Hierarchical clustering combined with data image visualization techniques is used as well. Using the gap statistic, three optimal clusters are obtained based on the three geometric moments considered here. The 850-K potential vorticity field, as well as the vertical profiles of polar temperature and zonal wind, provides evidence that the clusters represent, respectively, the undisturbed (U), displaced (D), and split (S) states of the polar vortex. This systematic method for identifying and characterizing the state of the polar vortex using objective methods is useful as a tool for analyzing observations and as a test for climate models to simulate the observations. The method correctly identifies all previously identified major warmings and also identifies significant minor warmings where the atmosphere is substantially disturbed but does not quite meet the criteria to qualify as a major stratospheric warming.
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Multidimensional Visualization techniques are invaluable tools for analysis of structured and unstructured data with variable dimensionality. This paper introduces PEx-Image-Projection Explorer for Images-a tool aimed at supporting analysis of image collections. The tool supports a methodology that employs interactive visualizations to aid user-driven feature detection and classification tasks, thus offering improved analysis and exploration capabilities. The visual mappings employ similarity-based multidimensional projections and point placement to layout the data on a plane for visual exploration. In addition to its application to image databases, we also illustrate how the proposed approach can be successfully employed in simultaneous analysis of different data types, such as text and images, offering a common visual representation for data expressed in different modalities.
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The problem of projecting multidimensional data into lower dimensions has been pursued by many researchers due to its potential application to data analyses of various kinds. This paper presents a novel multidimensional projection technique based on least square approximations. The approximations compute the coordinates of a set of projected points based on the coordinates of a reduced number of control points with defined geometry. We name the technique Least Square Projections ( LSP). From an initial projection of the control points, LSP defines the positioning of their neighboring points through a numerical solution that aims at preserving a similarity relationship between the points given by a metric in mD. In order to perform the projection, a small number of distance calculations are necessary, and no repositioning of the points is required to obtain a final solution with satisfactory precision. The results show the capability of the technique to form groups of points by degree of similarity in 2D. We illustrate that capability through its application to mapping collections of textual documents from varied sources, a strategic yet difficult application. LSP is faster and more accurate than other existing high-quality methods, particularly where it was mostly tested, that is, for mapping text sets.
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A visualização de conjuntos de dados volumétricos é comum em diversas áreas de aplicação e há já alguns anos os diversos aspectos envolvidos nessas técnicas vêm sendo pesquisados. No entanto, apesar dos avanços das técnicas de visualização de volumes, a interação com grandes volumes de dados ainda apresenta desafios devido a questões de percepção (ou isolamento) de estruturas internas e desempenho computacional. O suporte do hardware gráfico para visualização baseada em texturas permite o desenvolvimento de técnicas eficientes de rendering que podem ser combinadas com ferramentas de recorte interativas para possibilitar a inspeção de conjuntos de dados tridimensionais. Muitos estudos abordam a otimização do desempenho de ferramentas de recorte, mas muito poucos tratam das metáforas de interação utilizadas por essas ferramentas. O objetivo deste trabalho é desenvolver ferramentas interativas, intuitivas e fáceis de usar para o recorte de imagens volumétricas. Inicialmente, é apresentado um estudo sobre as principais técnicas de visualização direta de volumes e como é feita a exploração desses volumes utilizando-se recorte volumétrico. Nesse estudo é identificada a solução que melhor se enquadra no presente trabalho para garantir a interatividade necessária. Após, são apresentadas diversas técnicas de interação existentes, suas metáforas e taxonomias, para determinar as possíveis técnicas de interação mais fáceis de serem utilizadas por ferramentas de recorte. A partir desse embasamento, este trabalho apresenta o desenvolvimento de três ferramentas de recorte genéricas implementadas usando-se duas metáforas de interação distintas que são freqüentemente utilizadas por usuários de aplicativos 3D: apontador virtual e mão virtual. A taxa de interação dessas ferramentas é obtida através de programas de fragmentos especiais executados diretamente no hardware gráfico. Estes programas especificam regiões dentro do volume a serem descartadas durante o rendering, com base em predicados geométricos. Primeiramente, o desempenho, precisão e preferência (por parte dos usuários) das ferramentas de recorte volumétrico são avaliados para comparar as metáforas de interação empregadas. Após, é avaliada a interação utilizando-se diferentes dispositivos de entrada para a manipulação do volume e ferramentas. A utilização das duas mãos ao mesmo tempo para essa manipulação também é testada. Os resultados destes experimentos de avaliação são apresentados e discutidos.
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O uso combinado de algoritmos para a descoberta de tópicos em coleções de documentos com técnicas orientadas à visualização da evolução daqueles tópicos no tempo permite a exploração de padrões temáticos em corpora extensos a partir de representações visuais compactas. A pesquisa em apresentação investigou os requisitos de visualização do dado sobre composição temática de documentos obtido através da modelagem de tópicos – o qual é esparso e possui multiatributos – em diferentes níveis de detalhe, através do desenvolvimento de uma técnica de visualização própria e pelo uso de uma biblioteca de código aberto para visualização de dados, de forma comparativa. Sobre o problema estudado de visualização do fluxo de tópicos, observou-se a presença de requisitos de visualização conflitantes para diferentes resoluções dos dados, o que levou à investigação detalhada das formas de manipulação e exibição daqueles. Dessa investigação, a hipótese defendida foi a de que o uso integrado de mais de uma técnica de visualização de acordo com a resolução do dado amplia as possibilidades de exploração do objeto em estudo em relação ao que seria obtido através de apenas uma técnica. A exibição dos limites no uso dessas técnicas de acordo com a resolução de exploração do dado é a principal contribuição desse trabalho, no intuito de dar subsídios ao desenvolvimento de novas aplicações.
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The ovarian remnant syndrome (ORS) is an iatrogenic disorder in bitches and queens, which is characterized by recurrence of estrus following surgical spay, due to the presence of a piece of ovarian tissue within the abdominal cavity. In most cases, the remnant ovary is found in the right ovarian pedicle, due to its topographic position, deeper and more cranial than the left ovary. The main clinical signs of ORS in small animals are the heat behavior and the presence of vaginal swelling/secretion, especially in canines. The diagnosis should be performed by means of vaginal cytology when attraction of males is detected, serum estrogen and progesterone levels and/or by challenging test with GnRH or hCG administration. However, vaginal citology is the most suitable and less expensive diagnostic tool. Nowadays the treatment of choice is a new laparotomy or laparoscopy, followed by removal of the remnant ovarian tissue. The surgical treatment has more chances of success if it is performed in the diestrus (i.e., between 15 and 60 days after the detection of attraction of males). Furthermore, a careful and accurate surgical procedure aided by advanced visualization techniques during ovariohysterectomy or ovariectomy is the best way to prevent ORS in companion animals.
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Self-organizing maps (SOM) are artificial neural networks widely used in the data mining field, mainly because they constitute a dimensionality reduction technique given the fixed grid of neurons associated with the network. In order to properly the partition and visualize the SOM network, the various methods available in the literature must be applied in a post-processing stage, that consists of inferring, through its neurons, relevant characteristics of the data set. In general, such processing applied to the network neurons, instead of the entire database, reduces the computational costs due to vector quantization. This work proposes a post-processing of the SOM neurons in the input and output spaces, combining visualization techniques with algorithms based on gravitational forces and the search for the shortest path with the greatest reward. Such methods take into account the connection strength between neighbouring neurons and characteristics of pattern density and distances among neurons, both associated with the position that the neurons occupy in the data space after training the network. Thus, the goal consists of defining more clearly the arrangement of the clusters present in the data. Experiments were carried out so as to evaluate the proposed methods using various artificially generated data sets, as well as real world data sets. The results obtained were compared with those from a number of well-known methods existent in the literature
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Pós-graduação em Geologia Regional - IGCE
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Pós-graduação em Biofísica Molecular - IBILCE
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Vortex shedding phenomenon produced by a square cylinder placed close to a smooth flat plate is experimentally studied by means of flow visualization techniques and hot-film anemometry. Qualitative and quantitative information about the flow field has been obtained for Reynolds numbers up to 1,000. Vortex shedding images in several Reynolds number have been captured and the non dimensional vortex shedding frequency has been obtained as a function of the Reynolds number.
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Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT
Visualização da informação colaborativa por meio de um ambiente multiprojetado e dispositivos móveis
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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE
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Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS