Maciços rochosos em projetos hidrelétricos: proposta de classificação geomecânica

Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE

Um Modelo de classificação geológico-tecnológica das argilas da formação Corumbataí utilizadas nas indústrias do pólo cerâmico de Santa Gertrudes

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Detecção, classificação e quantificação automática de variações de tensão de curta duração para aplicação em análise de pós-operação em sistemas de energia elétrica

A análise de ocorrências no sistema de energia elétrica é de fundamento mportância para uma operação segura, e para manter a qualidade da energia elétrica lornecida aos consumidores. As concessionárias do setor de energia elétrica usam equipamentos, chamados registradores de perturbação (RP's), para monitora diagnosticar problemas nos sistemas elétrico e de proteção. As formas de onda normalmente analisadas nos centros de operação das concessionárias, são aquelas geradas por eventos que quase sempre causam a aocrtul je linhas devido a operação dos relés comandados pelos dispositivos de proteção .Contudo, uma grande quantidade de registros armazenados que podem conte informações importantes sobre o comportamento e desempenho do sistema elétricl jeixa de ser analisada. O objetivo desse trabalho é usar os dados disponíveis nos centros de ontrole, operação das concessionárias de energia elétrica obtidos pelos RP's, para classificar e quantificar de forma automática sinais que caracterizem problemas de qualidade da energia, quanto a variações de tensão de curta duração: afundamentos, elevações e interrupções. O método proposto usa a transformada wavelet para obter um vetor característico para as tensões das fases A, B e C, e uma rede neural probabilística para classificação. Os sinais classificados como apresentando variações de curta duração são quantilicados quanto a duração e amplitude, usando-se as propriedades da análise nultiresolução da decomposição do sinal. Esses parâmetros, então, irão formar uma Jase de dados onde procedimentos de análise estatística podem ser usados para gerar relatórios com as características da qualidade da energia. Os resultados obtidos com a metodologia proposta para um sistema real são também apresentados.

Classificação fonética utilizando Boosting e SVM

Para compor um sistema de Reconhecimento Automático de Voz, pode ser utilizada uma tarefa chamada Classificação Fonética, onde a partir de uma amostra de voz decide-se qual fonema foi emitido por um interlocutor. Para facilitar a classificação e realçar as características mais marcantes dos fonemas, normalmente, as amostras de voz são pré- processadas através de um fronl-en'L Um fron:-end, geralmente, extrai um conjunto de parâmetros para cada amostra de voz. Após este processamento, estes parâmetros são insendos em um algoritmo classificador que (já devidamente treinado) procurará decidir qual o fonema emitido. Existe uma tendência de que quanto maior a quantidade de parâmetros utilizados no sistema, melhor será a taxa de acertos na classificação. A contrapartida para esta tendência é o maior custo computacional envolvido. A técnica de Seleção de Parâmetros tem como função mostrar quais os parâmetros mais relevantes (ou mais utilizados) em uma tarefa de classificação, possibilitando, assim, descobrir quais os parâmetros redundantes, que trazem pouca (ou nenhuma) contribuição à tarefa de classificação. A proposta deste trabalho é aplicar o classificador SVM à classificação fonética, utilizando a base de dados TIMIT, e descobrir os parâmetros mais relevantes na classificação, aplicando a técnica Boosting de Seleção de Parâmetros.

Aplicação de redes neurais artificiais na classificação de padrões filogeográficos com base na variabilidade genômica do DNA mitocondrial

Historicamente, o processo de formação das populações da Amazônia, assim como de todo território brasileiro, envolveu três grupos étnicos principais: o ameríndio, o europeu e o africano. Como conseqüência, estas populações possuem em geral constituição miscigenada do ponto de vista social e biológico. Desde o final do século passado, estudos do DNA mitocondrial (mtDNA) tem sido desenvolvidos com o propósito de estimar a mistura interétnica presente nestas populações. Para isto, é de fundamental importância a classificação de uma determinada linhagem de mtDNA em um dos mais de 250 haplogrupos/subclados propostos na literatura. Com o objetivo de desenvolver um sistema automatizado, preciso e acurado de classificação de seqüências (linhagens) de mtDNA, o presente trabalhou lançou mão da técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA’s) tendo como base os estudos de filogeografia. Para esta classificação, foram desenvolvidas quatro redes neurais artificiais diretas, com múltiplas camadas e algoritmo de aprendizagem de retropropagação. As entradas de cada rede equivalem às posições nucleotídicas polimórficas da região hipervariável do DNA mitocondrial, as quais retornam como saída a classificação específica de cada linhagem. Posterior ao treinamento, todas as redes apresentaram índices de acerto de 100%, demonstrando que a técnica de Rede Neural Artificial pode ser utilizada, com êxito, na classificação de padrões filogeográficos com base no DNA mitocondrial.

Um método para classificação de imagens de satélite usando Transformada Cosseno Discreta com detecção e remoção de nuvens e sombras

Apresenta-se nesta dissertação a proposta de um algoritmo supervisionado de classificação de imagens de sensoreamento remoto, composto de três etapas: remoção ou suavização de nuvens, segmentação e classificação.O método de remoção de nuvens usa filtragem homomórfica para tratar as obstruções causadas pela presença de nuvens suaves e o método Inpainting para remover ou suavizar a preseça de sombras e nuvens densas. Para as etapas de segmentação e classificação é proposto um método baseado na energia AC dos coeficientes da Transformada Cosseno Discreta (DCT). O modo de classificação adotado é do tipo supervisionado. Para avaliar o algioritmo foi usado um banco de 14 imagens captadas por vários sensores, das quais 12 possuem algum tipo de obstrução. Para avaliar a etapa de remoção ou suavização de nuvens e sombras são usados a razão sinal-ruído de pico (PSNR) e o coeficiente Kappa. Nessa fase, vários filtros passa-altas foram comparados para a escolha do mais eficiente. A segmentação das imagens é avaliada pelo método da coincidência entre bordas (EBC) e a classificação é avaliada pela medida da entropia relativa e do erro médio quadrático (MSE). Tão importante quanto as métricas, as imagens resultantes são apresentadas de forma a permitir a avaliação subjetiva por comparação visual. Os resultados mostram a eficiência do algoritmo proposto, principalmente quando comparado ao software Spring, distribuído pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).

Supressão de interferência em sistemas de banda ultra larga e classificação automática de modulação

Esta tese apresenta duas contribuições distintas na área de sistemas de comunicações sem fi o. Primeiro, é apresentada uma formulação analítica para a análise de desempenho de sistemas utilizando multiplexação multibanda por divisão ortogonal na frequência (MB-OFDM, do inglês Multi-Band Orthogonal Frequency-Division Multiplexing ) com um ltro notch para mitigar a interferência em banda estreita causada por outros sistemas que operam dentro da faixa de frequências alocada para sistemas UWB. Em seguida, um novo front end para classificação automática de modulações com o uso de aprendizado discriminativo é proposto. Esse front end pode ser utilizado por qualquer classi cador discriminativo e consiste em ordenar magnitude e fase do símbolos recebidos. Os resultados obtidos pelo classi cador proposto mostraram-se competitivos com outros algoritmos já existentes na literatura.

Classificação automática de cobertura vegetal em imagens aéreas e orbitais para uso em planejamento energético

Neste trabalho é apresentado um modelo de redes neurais que será utilizado como ferramenta para uso no planejamento energético e na construção de cenários energéticos através da identificação e agrupamento de pixels representativos de classes de água, vegetação e antropização no entorno do reservatório de Tucuruí, Estado do Pará (bacia do rio Tocantins). Para o estudo, foram utilizadas fotografias aéreas ortorretificadas e um recorte da imagem do satélite Landsat, ambos obtidos em agosto de 2001 e classificados utilizando a métrica da mínima distância no software Matlab 7.3.0 (Matrix Laboratory - software de matemática aplicada) e no Arcview 3.2a (programa de Sistemas de Informações Geográficas). Para classificação da área no Matlab, foram utilizadas redes neurais competitivas, mais especificamente as redes de Kohonen que são caracterizadas por realizar um mapeamento de um espaço de dimensão n (número de entradas) para um espaço de dimensão m (número de saídas). Os resultados obtidos no classificador utilizando rede neural e no classificador do Arcview foram semelhantes, mas houve uma divergência no que diz respeito à imagem de alta e média resolução que pode ser justificada pelo fato de que a imagem de alta resolução espacial ocasiona muita variação espectral em algumas feições, gerando dificuldades nas classificações. Esse classificador automático é uma ferramenta importante para identificar oportunidades e potenciais a serem desenvolvidos na construção de cenários energéticos programados. Os resultados deste trabalho confirmam que a imagem de média resolução ainda é a mais indicada para resolver a maioria dos problemas que envolvem identificação de cobertura do solo para utilização em planejamento energético.

A classificação de documentos fotográficos: um estudo em arquivos, bibliotecas e museus

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modulação imunológica in vitro de células de Langerhans e macrófagos por drogas utilizadas no manejo de reações hansênicas

As células de Langerhans (CLs) estão localizadas na epiderme e desempenham um papel chave na indução da resposta imune e da tolerância imunológica. Os macrófagos são células fagocíticas que atuam como primeira linha de defesa do organismo, e que estão envolvidos na formação de granulomas em pacientes com hanseníase. A imunopatogenia da resposta celular nos estados reacionais ainda é pouco estudada, porém, diversas evidências sugerem que as drogas prednisona, talidomida, ciclosporina e amitriptilina, utilizadas no controle das reações hansênicas, exercem seus efeitos pela modulação das funções de diferentes células imunocompetentes. O objetivo do presente estudo foi analisar a ação in vitro das drogas prednisona, talidomida, ciclosporina e amitriptilina sobre a produção de citocinas por CLs e macrófagos de camundongos BALB/c. As CLs foram isoladas, purificadas e cultivadas a partir da epiderme pela técnica de “panning” e os macrófagos foram isolados da cavidade peritoneal de camundongos BALB/c. Após 36 h de tratamento com as drogas, os níveis de TNF-, IL-12 e IL-10 foram medidos por ELISA. Prednisona, talidomida, ciclosporina e amitriptilina inibiram os níveis de TNF- produzidos pelas CLs, em ambas as concentrações, no entanto, não foi detectada alteração significativa na produção de IL-12. A produção de TNF- e de IL-12 por macrófagos peritoneais também foi diminuída após o tratamento, porém os níveis de IL-10 não foram modificados por nenhuma das drogas testadas. Nossos resultados mostram que estas drogas podem modular a resposta imune através da regulação das citocinas pró-inflamatórias TNF- e IL-12 por CLs purificadas da epiderme e por macrófagos peritoneais, indicando que as citocinas constituem importante alvo de drogas usadas no tratamento dos estados reacionais.

Avaliação in vitro dos possíveis efeitos citotóxicos, genotóxicos e mutagênicos das drogas antimaláricas artemisinina e artemeter em linfócitos humanos

A artemisinina é uma substância extraída da planta chinesa Artemisia annua L., sendo bastante utilizada na medicina natural como um terapêutico em várias patologias. Já o artemer é uma substância sintetizada a partir da artemisinina. Estas drogas se enquadram em um grupo especial de moléculas denominadas de lactonas sesquiterpênicas sendo amplamente administradas na terapêutica da malária. Embora sejam considerados eficientes anti-maláricos, muito pouco se sabe sobre os efeitos genotóxicos e citotóxicos destes fármacos. Portanto, no presente trabalho, avaliamos os efeitos citotóxicos, genotóxicos e mutagênicos da artemisinina e do artemeter em cultura de linfócitos humanos por meio do ensaio cometa, do teste do micronúcleo e do ensaio de citotoxicidade para detecção de necrose e apoptose por marcação fluorescente diferencial com laranja de acridina/brometo de etídio (LA/BE), respectivamente. Nossos resultados demonstraram um aumento significativo (p<0,05) no índice de dano do DNA avaliado pelo ensaio do cometa, bem como na frequência de micronúcleos em ambas as substâncias testadas. Foi observado também, que apenas a artemisinina induziu um aumento estatisticamente significativo (p<0.05) no número de células necróticas nos linfócitos em 48 h de tratamento. Desta forma, demonstrou-se em nosso trabalho, que estas duas drogas exercem efeitos citotóxicos, genotóxicos e mutagênicos em culturas de linfócitos humanos, nas condições avaliadas. Nossos dados apontam a necessidade de cautela no uso de tais medicamentos, uma vez que efeitos genotóxicos/mutagênicos podem aumentar o risco de carcinogênese.

Classificação de dados utilizando algoritmos genéticos e lógica difusa

Várias das técnicas tradicionais de Mineração de Dados têm sido aplicadas com êxito e outras esbarram em limitações, tanto no desempenho como na qualidade do conhecimento gerado. Pesquisas recentes têm demonstrado que as técnicas na área de IA, tais como Algoritmo Genético (AG) e Lógica Difusa (LD), podem ser utilizadas com sucesso. Nesta pesquisa o interesse é revisar algumas abordagens que utilizam AG em combinação com LD de forma híbrida para realizar busca em espaços grandes e complexos. Este trabalho apresenta o Algoritmo Genético (AG), utilizando Lógica Difusa, para a codificação, avaliação e reprodução dos cromossomos, buscando classificar dados através de regras extraídas de maneira automática com a evolução dos cromossomos. A Lógica Difusa é utilizada para deixar as regras mais claras e próximas da linguagem humana, utilizando representações lingüísticas para identificar dados contínuos.

Co-infecção vírus da imunodeficiência humana e vírus da hepatite C (HIV/HCV): aspectos epidemiológicos, clínicos e laboratoriais de uma população atendida em um serviço de hepatopatias na cidade de Belém-Pará

A infecção pelo Vírus da imunodeficiência humana 1 (HIV -1) em associação com a do Vírus da hepatite C (HCV) representa, atualmente, uma comorbidade que pode interferir principalmente na história natural da hepatite C. Este trabalho tem como objetivo descrever aspectos demográfico, clínico e laboratorial, incluindo exame histopatológico de pacientes coinfectados HIV/RCV. No período de agosto de 2004 a dezembro de 2006, 36 pacientes coinfectados, foram selecionados para o estudo. Noventa e dois por cento desses pacientes eram procedentes de Belém, com média de idade de 42 anos. Entre as principais informações demográficas da população estudada, foram identificados 72,52% solteiros, 83,5% do sexo masculino e 61,1% relataram ser heterossexuais. Entre os fatores de risco para o HCV o uso de drogas ilícitas injetáveis foi identificado em 41,7% dos casos, o uso de cocaína intranasal foi relatado por 38,9% dos pacientes, e o compartilhamento de seringas e material pessoal, em 38,9% dos casos. A história de etilismo em 77,8% e o uso de TARV foram os possíveis fatores agravantes mais frequentes para a doença hepática. Apenas um paciente apresentou sinais clínicos de insuficiência hepática crônica. Entre os testes bioquímicos hepáticos, a mediana de ALT e AST foi de 68UI/L e 61UI/L, respectivamente. Os níveis de linfócitos T CD4+ apresentaram mediana de 327 células/mm³, a carga viral do HIV com mediana de 2,53 logl0 cópias/mL (ep=0,34), carga viral do HCV com mediana de 5,9 log10UI/mL. O genótipo 1 do HCV foi o mais frequente (58,82%). Cinqüenta e sete por cento dos pacientes submetidos à biópsia hepática apresentavam fibrose de moderada a severa, e 11% não apresentaram fibrose pela classificação MET AVIR. Houve associação entre níveis de linfócitos T CD4+ e níveis de ALT e de AST (p=0,0009 e p=0,0002, respectivamente), assim como associação entre genótipo 1 do HCV e HCV-RNA maior ou igual a 6 log10 UI/mL (p=0.0039). Foi observada também associação entre HCV-RNA e HIV-RNA (p=0,039). Os pacientes apresentam estado geral bom, imunologicamente estáveis, sem sinais de descompensação hepática, mas com alterações estruturais hepáticas importantes, sendo portanto bons candidatos à terapia antiviral para o HCV. Futuros estudos, talvez de caso controle, com casuística maior são necessários para melhor entendimento da co-infecção HIV/HCV.

Classificação citoistológica, imunoistoquímica, lesão de DNA, morfometria e índice de proliferação celular dos linfomas em cães

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Construção de um painel com isolados clínicos de Mycobacterium tuberculosis com genes de resistência a quimioterápicos, para o estudo de novas drogas anti-TB

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)