DIVERGÊNCIA GENÉTICA DE ACESSOS DE MARACUJÁ UTILIZANDO DESCRITORES QUANTITATIVOS E QUALITATIVOS

Objetivou-se no trabalho caracterizar uma coleção de germoplasma de maracujá, com base em descritores quantitativos equalitativos, e estimar a divergência com base na análise conjunta dos dados. Estudaram-se 22 acessos, procedentes da Coleção de maracujá da Embrapa Mandioca e Fruticultura. Foram utilizados 36 descritores morfoagronômicos, sendo 13 qualitativos e 23 quantitativos. Os dados foram analisados de forma conjunta pelo algoritmo de Gower. Adicionalmente, os acessos foram avaliados em condições de campo quanto à tolerância às doenças da parte aérea (antracnose, virose, bacteriose e verrugose) e das raízes (Fusarium). Houve variabilidade fenotípica entre os genótipos para as características morfoagronômicas estudadas, principalmente nos frutos, que mostraram diferenças acentuadas em teores de sólidos solúveis e vitamina C. O método aglomerativo utilizado foi UPGMA por ter maior coeficiente de correlação cofenética (r = 0.94**). Os acessos estudados dividiram-se em três grupos. Foi possível identificar que dentro de um mesmo grupo existe similaridade entre os acessos. Contudo, entre os grupos, pode-se inferir sobre a presença de variabilidade para os descritores utilizados, incluindo aqueles de interesse agronômico. Verificou-se que existe variabilidade genética dentro das espécies silvestres (P. suberosa e P. gibertii) e seu potencial de uso emprogramas de melhoramento genético, como fonte de vitamina C e como porta-enxertos (P. gibertii).

Modelo de interpretação da tomografia computadorizada de alta resolução do diagnóstico diferencial das doenças intersticiais crônicas

O reconhecimento e o diagnóstico diferencial dos diversos padrões da tomografia computadorizada de alta resolução (TCAR) são de fundamental importância na avaliação das doenças pulmonares difusas. Existem vários padrões de TCAR descritos na literatura, sendo alguns deles superponíveis. A interpretação desses padrões pode ser uma tarefa difícil, particularmente para residentes e radiologistas não especializados em tórax. Os autores ilustram os achados característicos da TCAR nas doenças pulmonares intersticiais crônicas e propõem um modelo simplificado de interpretação desses achados, baseado no padrão e na distribuição da doença. O algoritmo inclui os seis principais padrões de anormalidade identificados na TCAR: septal, reticular, cístico, nodular, de atenuação em vidro fosco e consolidação parenquimatosa.

Elaboração e implementação de um programa para verificação dos cálculos das unidades monitoras em radioterapia

OBJETIVO: Desenvolvimento e implementação de um programa, fundamentado no algoritmo de cálculo manual, para verificação dos cálculos de unidades monitoras em radioterapia e estabelecimento de patamares de aceitação, como mecanismo de garantia da qualidade. MATERIAIS E MÉTODOS: Os dados apresentados foram obtidos a partir dos aceleradores lineares modelo Clinac 600C e 2100C, da Varian, e o sistema de planejamento de tratamento computadorizado utilizado foi o CadPlan™. RESULTADOS: Para os feixes de 6 MV os patamares de aceitação para desvios entre os cálculos de unidades monitoras, separados por região de tratamento, foram: mama (0,0% ± 1,7%), cabeça e pescoço (1,5% ± 0,5%), hipófise (-1,7% ± 0,5%), pelve (2,1% ± 2,1%) e tórax (0,2% ± 1,3%). Para os feixes de 15 MV, o patamar sugerido para pelve em todas as técnicas de tratamento foi de (3,2% ± 1,3%). CONCLUSÃO: Os dados são suficientes para justificar seu uso na prática clínica como ferramenta no programa de garantia da qualidade.

Grades computacionais na recuperação de imagens médicas baseada em conteúdo

OBJETIVO: Utilizar o poder de processamento da tecnologia de grades computacionais para viabilizar a utilização do algoritmo de medida de similaridade na recuperação de imagens baseada em conteúdo. MATERIAIS E MÉTODOS: A técnica de recuperação de imagens baseada em conteúdo é composta de duas etapas seqüenciais: análise de textura e algoritmo de medida de similaridade. Estas são aplicadas em imagens de joelho e cabeça, nas quais se avaliaram a eficiência em recuperar imagens do mesmo plano e a seqüência de aquisição em um banco de 2.400 imagens médicas para testar a capacidade de recuperação de imagens baseada em conteúdo. A análise de textura foi utilizada inicialmente para pré-selecionar as 1.000 imagens mais semelhantes a uma imagem de referência escolhida por um clínico. Essas 1.000 imagens foram processadas utilizando-se o algoritmo de medida de similaridade na grade computacional. RESULTADOS: A precisão encontrada na classificação por análise de textura foi de 0,54 para imagens sagitais de joelho e de 0,40 para imagens axiais de cabeça. A análise de textura foi útil como filtragem, pré-selecionando imagens a serem avaliadas pelo algoritmo de medida de similaridade. A recuperação de imagens baseada em conteúdo utilizando o algoritmo de medida de similaridade aplicado nas imagens pré-selecionadas por análise de textura resultou em precisão de 0,95 para as imagens sagitais de joelho e de 0,92 para as imagens axiais de cabeça. O alto custo computacional do algoritmo de medida de similaridade foi amortizado pela grade computacional. CONCLUSÃO: A utilização da abordagem mista das técnicas de análise de textura e algoritmo de medida de similaridade no processo de recuperação de imagens baseada em conteúdo resultou em eficiência acima de 90%. A grade computacional é indispensável para utilização do algoritmo de medida de similaridade na recuperação de imagens baseada em conteúdo, que de outra forma seria limitado a supercomputadores.

Determinacion de las propiedades mecanicas y mecanismos de fractura de electrolitos soportados de YSZ y GDC mediante ensayos de indentacion instrumentada

El objetivo del presente trabajo es evaluar las propiedades mecánicas, así como los diferentes mecanismos de fractura activados mediante ensayos de indentación instrumentada, de electrolitos basados en circona estabilizada con itria ("yttria stabilized zirconia",YSZ) y ceria dopada con gadolinia ("gadolinia doped ceria", GDC), para pilas de combustible de óxido sólido, SOFCs. Ambos materiales, con un espesor final de 200 ¿m, se conformaron mediante prensado uniaxial a 500 MPa y se sinterizaron a 1400ºC. Propiedades mecánicas tales como la dureza (H) y el módulo de Young (E) han sido estudiadas a diferentes profundidades de penetración utilizando el algoritmo de Oliver y Pharr.

Acurácia da mensuração do enfisema pulmonar na tomografia computadorizada: pontos importantes

Para garantir a confiabilidade dos dados de quantificação computadorizada do enfisema pulmonar (densitovolumetria pulmonar) na tomografia computadorizada, alguns aspectos técnicos devem ser considerados. A alteração das densidades na tomografia computadorizada com as mudanças no nível de inspiração e expiração do pulmão, com a espessura de corte da tomografia computadorizada, com o algoritmo de reconstrução e com o tipo de tomógrafo dificulta as comparações tomográficas nos estudos de acompanhamento do enfisema pulmonar. No entanto, a densitovolumetria pulmonar substituiu a avaliação visual e compete com as provas de função pulmonar como método para medir o enfisema pulmonar. Esta revisão discute as variáveis técnicas que alteram a aferição do enfisema na tomografia computadorizada e sua influência nas medições de enfisema.

Integrando ferramentas de auxílio ao diagnóstico no sistema de arquivamento e comunicação de imagens

OBJETIVO: Este artigo apresenta um modelo de integração de algoritmos de diagnóstico auxiliado por computador dentro do fluxo de trabalho dos sistemas de gerenciamento de imagens, desenvolvido com base em um conjunto de ferramentas computacionais de código aberto e uso livre chamado dcm4che2. MATERIAIS E MÉTODOS: O modelo de integração é composto por um servidor de processamento de imagens e por serviços de comunicação. O gerenciamento de dados segue o fluxo de trabalho definido pelo perfil de pós-processamento (PWF) do Integrating the Healthcare Enterprise (IHE) e utiliza a funcionalidade de captura secundária do DICOM. Uma aplicação para lesões difusas de pulmão foi utilizada para prova de conceito. RESULTADOS: O algoritmo de classificação de padrões apresentou acurácia de 78%, com base em um método de teste de validação cruzada. A integração possibilita a visualização das imagens processadas como uma nova série dentro do estudo original. CONCLUSÃO: O modelo de integração proposto baseiase em perfis do IHE e permite o estabelecimento de procedimentos padronizados. Os princípios utilizados para integração do fluxo de trabalho são aplicáveis para qualquer tarefa não interativa de pós-processamento de imagens.

Optimización y aproximación al problema de la regresión simbólica a través de Straight Line Programs (SLP's) y algoritmos genéticos : Entrenamiento genético de SLP's

El problema de la regresión simbólica consiste en el aprendizaje, a partir de un conjunto muestra de datos obtenidos experimentalmente, de una función desconocida. Los métodos evolutivos han demostrado su eficiencia en la resolución de instancias de dicho problema. En este proyecto se propone una nueva estrategia evolutiva, a través de algoritmos genéticos, basada en una nueva estructura de datos denominada Straight Line Program (SLP) y que representa en este caso expresiones simbólicas. A partir de un SLP universal, que depende de una serie de parámetros cuya especialización proporciona SLP's concretos del espacio de búsqueda, la estrategia trata de encontrar los parámetros óptimos para que el SLP universal represente la función que mejor se aproxime al conjunto de puntos muestra. De manera conceptual, este proyecto consiste en un entrenamiento genético del SLP universal, utilizando los puntos muestra como conjunto de entrenamiento, para resolver el problema de la regresión simbólica.

Simulació del comportament d'uns individus en un entorn i desenvolupament d'un videojoc educatiu de programació

Aquest projecte tracta la implementació d’una aplicació capaç de simular el comportament d’uns individus que segueixen el seu propi algorisme en un entorn que planteja certes dificultat per a la supervivència: hi ha obstacles i fonts que proveeixen energia que els individus necessiten per existir. S’han desenvolupat les eines necessàries perquè l’usuari pugui visualitzar, recollir dades i interactuar amb l’entorn d’una forma còmoda i intuïtiva. Sobre aquesta base, s’ha implementat un videojoc que planteja reptes a l’usuari que es poden resoldre a través de l’edició dels algorismes d’un o més individus, és a dir, a través de la programació. D’aquesta manera s’introdueix a l’usuari en els principis de l’algorismia d’una forma lúdica i molt visual.

Algorisme de hashing basat en hiperplans separadors localment òptims

L'objectiu principal d'aquest projecte és dissenyar un algorisme de hashing que ens permeti, donat un conjunt d'hiperplans separadors, reduïr-ne el nombre, minimitzant la pèrdua d'eficiència en la classificació.

Aproximación al reajuste automático de centroides mediante la heurística de Lloyd para resolver el problema de las K-Medias

Peer-reviewed

Identification of paintings from camera-phone images

Peer-reviewed

Retrieval of kinetic rates in reactions with semi batch liquid phase using ill-posed inverse problem theory

A neural network procedure to solve inverse chemical kinetic problems is discussed in this work. Rate constants are calculated from the product concentration of an irreversible consecutive reaction: the hydrogenation of Citral molecule, a process with industrial interest. Simulated and experimental data are considered. Errors in the simulated data, up to 7% in the concentrations, were assumed to investigate the robustness of the inverse procedure. Also, the proposed method is compared with two common methods in nonlinear analysis; the Simplex and Levenberg-Marquardt approaches. In all situations investigated, the neural network approach was numerically stable and robust with respect to deviations in the initial conditions or experimental noises.

Quantitative structure-retention relationships analysis of retention index of essential oils

Genetic algorithm and multiple linear regression (GA-MLR), partial least square (GA-PLS), kernel PLS (GA-KPLS) and Levenberg-Marquardt artificial neural network (L-M ANN) techniques were used to investigate the correlation between retention index (RI) and descriptors for 116 diverse compounds in essential oils of six Stachys species. The correlation coefficient LGO-CV (Q²) between experimental and predicted RI for test set by GA-MLR, GA-PLS, GA-KPLS and L-M ANN was 0.886, 0.912, 0.937 and 0.964, respectively. This is the first research on the QSRR of the essential oil compounds against the RI using the GA-KPLS and L-M ANN.

Methane combustion kinetic rate constants determination: an ill-posed inverse problem analysis

Methane combustion was studied by the Westbrook and Dryer model. This well-established simplified mechanism is very useful in combustion science, for computational effort can be notably reduced. In the inversion procedure to be studied, rate constants are obtained from [CO] concentration data. However, when inherent experimental errors in chemical concentrations are considered, an ill-conditioned inverse problem must be solved for which appropriate mathematical algorithms are needed. A recurrent neural network was chosen due to its numerical stability and robustness. The proposed methodology was compared against Simplex and Levenberg-Marquardt, the most used methods for optimization problems.