Expressão de Pentraxina 3 em membranas corioamnióticas de gestações prétermo complicadas por rotura prematura de membranas pré-termo ou trabalho de parto prematuro

Pentraxina 3 (PTX3) é um componente essencial da resposta imune inata e age como receptores de reconhecimento de padrões (PPRs) reconhecendo produtos microbianos, opsonizando fungos, bactérias Gram positivas e negativas, além de apresentar a capacidade de ativar o sistema complemento. Poucos estudos na literatura mundial têm investigado a expressão de PTX3 nas complicações gestacionais associadas à invasão microbiana da cavidade amniótica e resultados conflitantes têm sido descritos. Avaliar a expressão gênica e protéica de PTX3 em membranas corioamnióticas de gestações pré-termo complicadas por Trabalho de Parto Prematuro (TPP) e bolsa íntegra ou Rotura Prematura de Membranas Pré-Termo (RPM-PT), na presença de corioamnionite histológica (CA). Foram incluídas no estudo 30 gestantes com TPP, sendo 15 na ausência e 15 na presença de corioamnionite histológica e 30 gestantes com RPM-PT, sendo 15 na ausência e 15 na presença de corioamnionite histológica. Cortes parafinizados foram encaminhados à análise histopatológica para confirmação de corioamnionite histológica. Outros fragmentos de 1cm2 das membranas foram submetidos à extração de RNA total. Após a extração do RNA, as amostras com concentração entre 0,02 e 0,2g/ L de RNA foram submetidas à obtenção de cDNA para posterior utilização na quantificação da expressão gênica de PTX3 pela técnica da PCR em tempo real empregando-se o Sistema TaqMan® Gene Expression Assays. Fragmentos das mesmas amostras incluídas no estudo foram utilizados para verificar a expressão da proteína PTX-3 através da técnica de Western Blotting. Dentre as 60 membranas corioamnióticas incluídas no estudo, 56 (93,3%) expressaram PTX-3. Não houve diferença estatisticamente significativa na expressão de mRNA de PTX-3 (p=0,137) entre os grupos: RPM-PT na presença de CA (Md: 0.355; 0.11-1.03), RPM-PT na...(Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo)

Classificação de impressões digitais

The biometric characteristics have been used increasingly as a way to identify an individual, mainly for security reasons. Among them, the fingerprint is the most used biometric characteristic around the world, because it is relatively simple and very efficient. In this scene, there was a significant increase in the size of databases containing information on fingerprints, necessary to perform the recognition of a person. The task of classifying them beforehand has become extremely important as it reduces dramatically the size of the problem during a search, because it is not necessary to go through the whole database. Considering its importance, in the last thirty years, many techniques have been developed to try to increase the efficiency of the classification process. This project followed the rules-based approach and the Software Development Kit (SDK) VeriFinger 6.1 was used to assist in the detection of cores and deltas. Additionally, the classification was also implemented by means of directional map and the Poincar´e index. To make the experiments, the number four database from the National Institute of Standards and Technology (NIST) was used, which is a standard in this area

Sistema de recomendação de produtos online baseado em palavras-chave

This project aims to explore the many methods used for the development of recommendation systems to user ’ s items and apply the content - based recommendation method on a prototype system whose purpose is to recommend books to users. This paper exposes the most popular methods for creating systems capable of providing items (products) according to user preferences, such as collaborat ive filtering and content - based. It also point different techniques that can be applied to calculate the similarity between two entities, for items or users, as the Pearson ’s method, calculating the cosine of vectors and more recently, a proposal to use a Bayesian system under a Dirichlet distribution. In addition, this work has the purpose to go through various points on the design of an online application, or a website, dealing not only oriented algorithms issues, but also the definition of development to ols and techniques to improve the user’s experience. The tools used for the development of the page are listed, and a topic about web design is also discussed in order to emphasize the importance of the layout of the application. At the end, some examples of recommender systems are presented for curiosity , learning and research purposes

Interface para classificação de dados por máquinas de vetores de suporte

In this project the Pattern Recognition Problem is approached with the Support Vector Machines (SVM) technique, a binary method of classification that provides the best solution separating the data in the better way with a hiperplan and an extension of the input space dimension, as a Machine Learning solution. The system aims to classify two classes of pixels chosen by the user in the interface in the interest selection phase and in the background selection phase, generating all the data to be used in the LibSVM library, a library that implements the SVM, illustrating the library operation in a casual way. The data provided by the interface is organized in three types, RGB (Red, Green and Blue color system), texture (calculated) or RGB + texture. At last the project showed successful results, where the classification of the image pixels was showed as been from one of the two classes, from the interest selection area or from the background selection area. The simplest user view of results classification is the RGB type of data arrange, because it’s the most concrete way of data acquisition

Explorando abordagens de múltiplos rótulos por floresta de caminhos ótimos

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

Avaliação do envolvimento do receptor dectina-1 na atividade fungicida e na produção de metabólitos do oxigênio por neutrófilos e monócitos humanos desafiados com Paracoccidioides brasiliensis

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

Segurança em redes sem fio: estudo sobre o desenvolvimento de conjuntos de dados para comparação de IDS

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Análise de formas planas em imagens digitais

Given the widespread use of computers, the visual pattern recognition task has been automated in order to address the huge amount of available digital images. Many applications use image processing techniques as well as feature extraction and visual pattern recognition algorithms in order to identify people, to make the disease diagnosis process easier, to classify objects, etc. based on digital images. Among the features that can be extracted and analyzed from images is the shape of objects or regions. In some cases, shape is the unique feature that can be extracted with a relatively high accuracy from the image. In this work we present some of most important shape analysis methods and compare their performance when applied on three well-known shape image databases. Finally, we propose the development of a new shape descriptor based on the Hough Transform.

Implementação do algoritmo de treinamento do classificador floresta de caminhos ótimos em GPU

Técnicas de reconhecimento de padrões tem como principal objetivo classificar um conjunto de amostras, sendo o processo de aprendizado a fase de maior consumo de tempo. O problema pode piorar em ferramentas de classificação interativas, o que pode ser inaceitável para grandes bases de dados. Um exemplo de classificador é o baseado em Floresta de Caminhos Ótimos [8] - OPF. Dado que muitos trabalhos tem sido orientados à implementação de algoritmos de reconhecimento de padrões em ambiente General Purpose Graphics Processing Unit - GPGPU, o presente estudo objetivou a implementação da etapa de treinamento do classificador Floresta de Caminhos Ótimos em CUDA, visando aumentar a sua eficiência. A otimização do classificador em CUDA demonstrou uma fase de treinamento mais rápida que a versão original.

Um novo descritor de formas baseado em estatísticas do espaço de Hough

Diversas atividades nos dias atuais podem ser beneficiadas pela da análise automatizada de imagens como o reconhecimento biométrico de pessoas, a busca de imagens por conteúdo e o diagnóstico médico. Dentre as principais características que podem ser analisadas em uma imagem a fim de obter informações sobre seu conteúdo encontra-se a forma de objetos e regiões da mesma. Neste trabalho propõe-se um novo descritor de formas denominado HTS (Hough Transform Statistics) o qual se baseia no espaço de Hough para representar e reconhecer objetos em imagens por suas formas. Os resultados obtidos sobre algumas bases de imagens públicas mostram que o HTS, além de apresentar altas taxas de acerto, é muito rápido. Discute-se também uma adaptação na etapa de extração de características do descritor a qual fez com que os resultados melhorassem bastante sem deixar o método muito mais lento.

Aprendizado de máquina baseado em tensores e suas aplicacções para floresta de caminhos ótimos

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Algoritmos de aprendizado semi-supervisionado baseados em grafos aplicados na bioinformática

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

Characterization of nanostructured material images using fractal descriptors

This work presents a methodology to the morphology analysis and characterization of nanostructured material images acquired from FEG-SEM (Field Emission Gun-Scanning Electron Microscopy) technique. The metrics were extracted from the image texture (mathematical surface) by the volumetric fractal descriptors, a methodology based on the Bouligand-Minkowski fractal dimension, which considers the properties of the Minkowski dilation of the surface points. An experiment with galvanostatic anodic titanium oxide samples prepared in oxalyc acid solution using different conditions of applied current, oxalyc acid concentration and solution temperature was performed. The results demonstrate that the approach is capable of characterizing complex morphology characteristics such as those present in the anodic titanium oxide.

Multiscale fractal descriptors applied to nanoscale images

This work proposes the application of fractal descriptors to the analysis of nanoscale materials under different experimental conditions. We obtain descriptors for images from the sample applying a multiscale transform to the calculation of fractal dimension of a surface map of such image. Particularly, we have used the Bouligand-Minkowski fractal dimension. We applied these descriptors to discriminate between two titanium oxide films prepared under different experimental conditions. Results demonstrate the discrimination power of proposed descriptors in such kind of application.

Dynamic texture analysis and segmentation using deterministic partially self-avoiding walks

Dynamic texture is a recent field of investigation that has received growing attention from computer vision community in the last years. These patterns are moving texture in which the concept of selfsimilarity for static textures is extended to the spatiotemporal domain. In this paper, we propose a novel approach for dynamic texture representation, that can be used for both texture analysis and segmentation. In this method, deterministic partially self-avoiding walks are performed in three orthogonal planes of the video in order to combine appearance and motion features. We validate our method on three applications of dynamic texture that present interesting challenges: recognition, clustering and segmentation. Experimental results on these applications indicate that the proposed method improves the dynamic texture representation compared to the state of the art.