Image-Based Delineation and Classification of Built Heritage Masonry

Fundacion Zain is developing new built heritage assessment protocols. The goal is to objectivize and standardize the analysis and decision process that leads to determining the degree of protection of built heritage in the Basque Country. The ultimate step in this objectivization and standardization effort will be the development of an information and communication technology (ICT) tool for the assessment of built heritage. This paper presents the ground work carried out to make this tool possible: the automatic, image-based delineation of stone masonry. This is a necessary first step in the development of the tool, as the built heritage that will be assessed consists of stone masonry construction, and many of the features analyzed can be characterized according to the geometry and arrangement of the stones. Much of the assessment is carried out through visual inspection. Thus, this process will be automated by applying image processing on digital images of the elements under inspection. The principal contribution of this paper is the automatic delineation the framework proposed. The other contribution is the performance evaluation of this delineation as the input to a classifier for a geometrically characterized feature of a built heritage object. The element chosen to perform this evaluation is the stone arrangement of masonry walls. The validity of the proposed framework is assessed on real images of masonry walls.

Avaliação da presença de mutações de resistência no gene da NS5B e do prognóstico da infecção pelo HCV através da IL-28B em pacientes monoinfectados com HCV no RJ

Estima-se que a prevalência global da população mundial com hepatite C é de 3%. Pouco se sabe sobre a resposta ao tratamento com respeito à resistência viral. Algumas mutações no fragmento de 109 aminoácidos da NS5B são associadas com resistência ao interferon (IFN) e ribavirina (RBV). Estudos moleculares e clínicos identificaram fatores associados com o hospedeiro e vírus relacionados associada com a resposta ao tratamento, tal como o gene que codifica a IL-28B. Este estudo foi dividido em duas fases, cujos objetivos foram caracterizar a frequência de mutações que conferem resistência ao HCV e avaliar a relevância das mutações em pacientes Respondedores (R) ou Não Respondedores (NR) ao tratamento e caracterizar geneticamente as populações sobre polimorfismos genéticos nos SNPs da IL-28B em relação ao prognóstico da resposta ao tratamento. As amostras dos pacientes foram submetidas a testes de genotipagem e carga viral. As sequências geradas foram comparadas no BLAST e no banco de dados Los Alamos HCV. Realizamos o alinhamento das sequências homólogas e as mutações identificadas. Com base no genótipo e carga viral determinamos a classificação dos pacientes de acordo com a resposta à terapia. O DNA genômico foi isolado a partir de sangue periférico para a realização da tipagem de SNPs de IL-28B. A metodologia utilizada foi de PCR em tempo real utilizando sondas TaqMan SNP específico. A análise dos dados foi realizada utilizando GraphPad Prism com qui-quadrado, risco relativo (RR), Odds Ratio (OR) e intervalo de confiança de 95%, com um nível de significância de P <0,05. Foi encontrado na primeira fase deste estudo uma taxa significativa mutações associadas ao tratamento nas amostras estudadas. A prevalência de mutações associadas à resistência ao IFN e RBV bem como a novos medicamentos antivirais localizados no fragmento de 109 aminoácidos da NS5B foi examinado em 69 indivíduos infectados naïve no Rio de Janeiro, Brasil. Na segunda fase, as mutações foram clinicamente relevantes. Desde então, procuramos observar as diferenças entre melhor ou pior prognóstico de acordo com a imunogenética que mostrou diferenciação entre os grupos R e NR ao tratamento em relação ao prognóstico da resposta terapêutica. Quando as diferenças entre as sequências da NS5B e a resposta ao tratamento foram consideradas verificou-se que associada a mutação R254K, estava a C316N que poderia conduzir a uma não resposta à terapia no genótipo 1b. Os nossos dados também suportaram forte associação de IL-28B rs12979860, com elevada probabilidade de resposta à terapia de IFN + RBV. Nossos dados evidenciam a presença de pacientes virgens de tratamento que abrigam mutações de resistência previamente descritas na literatura. A análise dos fatores preditores de resposta virológica mostrou que a predição de boa resposta ou não ao tratamento e ainda da progressão da doença é dependente de uma importante interação entre a genética viral e a do hospedeiro. Fato este importante para que no momento de avaliação de diagnóstico e conduta terapêutica, o médico possa tomar medidas apropriadas para o tratamento de cada paciente individualmente independentemente do genótipo do HCV em questão.

Towards Application of One-Class Classification Methods to Medical Data

In the problem of one-class classification (OCC) one of the classes, the target class, has to be distinguished from all other possible objects, considered as nontargets. In many biomedical problems this situation arises, for example, in diagnosis, image based tumor recognition or analysis of electrocardiogram data. In this paper an approach to OCC based on a typicality test is experimentally compared with reference state-of-the-art OCC techniques-Gaussian, mixture of Gaussians, naive Parzen, Parzen, and support vector data description-using biomedical data sets. We evaluate the ability of the procedures using twelve experimental data sets with not necessarily continuous data. As there are few benchmark data sets for one-class classification, all data sets considered in the evaluation have multiple classes. Each class in turn is considered as the target class and the units in the other classes are considered as new units to be classified. The results of the comparison show the good performance of the typicality approach, which is available for high dimensional data; it is worth mentioning that it can be used for any kind of data (continuous, discrete, or nominal), whereas state-of-the-art approaches application is not straightforward when nominal variables are present.

Defining plausible migration rates based on historical tagging data: a Bayesian mark-recapture model applied to English sole (Parophrys vetulus)

A generalized Bayesian population dynamics model was developed for analysis of historical mark-recapture studies. The Bayesian approach builds upon existing maximum likelihood methods and is useful when substantial uncertainties exist in the data or little information is available about auxiliary parameters such as tag loss and reporting rates. Movement rates are obtained through Markov-chain Monte-Carlo (MCMC) simulation, which are suitable for use as input in subsequent stock assessment analysis. The mark-recapture model was applied to English sole (Parophrys vetulus) off the west coast of the United States and Canada and migration rates were estimated to be 2% per month to the north and 4% per month to the south. These posterior parameter distributions and the Bayesian framework for comparing hypotheses can guide fishery scientists in structuring the spatial and temporal complexity of future analyses of this kind. This approach could be easily generalized for application to other species and more data-rich fishery analyses.

A Bayesian method for identification of stock mixtures from molecular marker data

Molecular markers have been demonstrated to be useful for the estimation of stock mixture proportions where the origin of individuals is determined from baseline samples. Bayesian statistical methods are widely recognized as providing a preferable strategy for such analyses. In general, Bayesian estimation is based on standard latent class models using data augmentation through Markov chain Monte Carlo techniques. In this study, we introduce a novel approach based on recent developments in the estimation of genetic population structure. Our strategy combines analytical integration with stochastic optimization to identify stock mixtures. An important enhancement over previous methods is the possibility of appropriately handling data where only partial baseline sample information is available. We address the potential use of nonmolecular, auxiliary biological information in our Bayesian model.

Utilização de modelos de classificação para mineração de dados relacionados à aprendizagem de matemática e ao perfil de professores do ensino fundamental

No presente trabalho foram utilizados modelos de classificação para minerar dados relacionados à aprendizagem de Matemática e ao perfil de professores do ensino fundamental. Mais especificamente, foram abordados os fatores referentes aos educadores do Estado do Rio de Janeiro que influenciam positivamente e negativamente no desempenho dos alunos do 9 ano do ensino básico nas provas de Matemática. Os dados utilizados para extrair estas informações são disponibilizados pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira que avalia o sistema educacional brasileiro em diversos níveis e modalidades de ensino, incluindo a Educação Básica, cuja avaliação, que foi foco deste estudo, é realizada pela Prova Brasil. A partir desta base, foi aplicado o processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (KDD - Knowledge Discovery in Databases), composto das etapas de preparação, mineração e pós-processamento dos dados. Os padrões foram extraídos dos modelos de classificação gerados pelas técnicas árvore de decisão, indução de regras e classificadores Bayesianos, cujos algoritmos estão implementados no software Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis). Além disso, foram aplicados métodos de grupos e uma metodologia para tornar as classes uniformemente distribuídas, afim de melhorar a precisão dos modelos obtidos. Os resultados apresentaram importantes fatores que contribuem para o ensino-aprendizagem de Matemática, assim como evidenciaram aspectos que comprometem negativamente o desempenho dos discentes. Por fim, os resultados extraídos fornecem ao educador e elaborador de políticas públicas fatores para uma análise que os auxiliem em posteriores tomadas de decisão.