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listelement.badge.dso-type Item , Aprendizado profundo para redução de ruı́do em imagens hiperespectrais raman de tecidos biológicos(Universidade Federal de Minas Gerais, 2026-02-25) Eduardo César Pimenta RibeiroDeep neural networks have already demonstrated enormous application potential in several areas, especially in image noise-reduction tasks. Inspired by methods based on Convolutional Neural Networks (CNNs), widely used in the processing and restoration of conventional images, various studies have proposed adaptations of these strategies for the handling of hyperspectral data. Such data arise in diverse fields, including medicine, materials science, and biological analysis, and present specific challenges due to their high dimensionality and spectral complexity. Convolutional neural network models employed in these contexts have proven capable not only of efficiently removing noise, but also of enhancing the visualization of relevant features present in the spectra. Moreover, CNNs allow all processing to be performed in a single pass through the network, replacing traditional procedures that would normally require multiple stages and successive manipulations of the dataset. The objective of this work is to investigate which convolutional neural network architecture is most suitable for processing biological data obtained by Raman spectroscopy, aiming to optimize noise reduction, the extraction of relevant information, the improvement of training, and the reduction of the overall denoising cost.listelement.badge.dso-type Item , Abordagem baseada em regionalização para o pós-processamento de classificadores de imagens de sensoriamento remoto(Universidade Federal de Minas Gerais, 2026-02-09) Gabriel Morari BordoniPixel-based remote sensing image classifications often produce land use and land cover maps with low spatial coherence, marked by noise and local fragmentation. In this context, this dissertation proposes S-SKATER, a regionalization-based post-processing method developed as an adaptation of the SKATER algorithm (Spatial ‘K’luster Analysis by Tree Edge Removal). The proposed method formulates label correction as a spatially constrained grouping problem, in which similar pixels are organized into contiguous and homogeneous regions. To make this approach suitable for remote sensing data, the method incorporates a pooling stage that reduces local oscillations and makes the construction of the minimum spanning tree more robust to outliers, and introduces a new entropy-based partitioning algorithm capable of evaluating all possible cuts with linear complexity. The method is assessed through a case study based on satellite image time series from Rondônia, Brazil, in comparison with established smoothing methods, including Gaussian, Bilateral, and Bayesian filters. The results show that S-SKATER improves the spatial coherence of the classifications, reduces residual noise, and preserves relevant landscape structures, indicating its potential as an alternative for the post-processing of classifications derived from remote sensing image time series.listelement.badge.dso-type Item , Machine learning strategies for rank aggregation in recommender systems(Universidade Federal de Minas Gerais, 2020-11-27) Samuel Evangelista Lima de OliveiraSistemas de recomendação são um conjunto de métodos e técnicas que tem como objetivo ajudar usuários na tarefa de encontrar itens relevantes dentre um número grande de opções. Para realizar esta tarefa, esses algoritmos realizam sugestões de itens para os usuários levando em consideração suas preferências explicitamente declaradas (avaliações de filmes no Netflix), ou observações implícitas de suas ações (histórico de compras). Dentre os diferentes tipos de sistemas de recomendação, sistemas de recomendação top-N realizam suas sugestões através de um ranking de itens que podem ser relevantes para um usuário. Apesar do grande número de sistemas de recomendação top-N presentes na literatura, os itens sugeridos por diferentes sistemas podem variar consideravelmente. Isso acontece devido ao viés inerente a cada sistema de recomendação, incluindo os dados utilizados para realizar as recomendações e os algoritmos utilizados para processar estes dados. Nesse cenário, é possível melhorar os resultados de recomendação utilizando algoritmos de agregação de rankings. Algoritmos de agregação de rankings tem sido utilizados com sucesso em diversas áreas. Contudo, existem poucos algoritmos na literatura propostos para sistemas de recomendação. Adicionalmente, os algoritmos utilizados para realizar a agregação utilizam formulações rígidas e um conjunto restrito de atributos. Nesse sentido, essa tese tem seu foco em algoritmos de agregação de rankings para sistemas de recomendação top-N. Para alcançar esse objetivo, seguimos uma metodologia em duas etapas. Inicialmente, investigamos as características dos rankings recomendados por um conjunto de diferentes algoritmos de recomendação top-N, considerando aspectos de concordância e diversidade. Por meio dessa investigação, identificamos características de rankings e cenários que podem impactar a capacidade da agregação de rankings de fornecer melhorias a sistemas de recomendação top-N. Em seguida, propusemos duas estratégias que tiram proveito dessas características e cenários. A primeira é o algoritmo Evolutionary Rank Aggregation (ERA), um algoritmo supervisionado de agregação de rankings baseado em programação genética (GP). O uso de GP permite que o ERA seja flexível tanto em relação às características utilizadas no aprendizado de uma função de ranqueamento, o que possibilita o uso de características que exploram as propriedades dos rankings, quanto às métricas que são otimizadas no processo de aprendizado. A segunda estratégia é o desenvolvimento de métodos que buscam emular cenários mais favoráveis para a agregação de rankings por meio do tratamento do conjunto de rankings utilizado como entrada para os algoritmos de agregação. Conduzimos experimentos com até 15 diferentes sistemas de recomendação top-N, 7 conjuntos de dados e 19 algoritmos de agregação de rankings, e identificamos três cenários distintos que podem impactar os algoritmos de agregação. Nossos resultados mostram que métodos supervisionados de agregação de rankings proporcionam melhorias nos resultados dos rankings recomendados em 6 dos 7 conjuntos de dados. Esses métodos oferecem robustez mesmo na presença de um grande conjunto de rankings de recomendação fracos. No cenário multiobjetivo, mostramos que o ERA foi capaz de produzir rankings agregados top-N com melhorias nas métricas de diversidade e novidade, ao mesmo tempo em que mantinha, ou até mesmo melhorava, os valores de precisão. Por fim, apresentamos um conjunto de heurísticas capazes de manipular o conjunto de rankings de entrada de forma a aproximá-lo dos cenários em que algoritmos de agregação de rankings alcançam melhores resultados, aumentando ainda mais os ganhos obtidos por esses métodos.listelement.badge.dso-type Item , Enfrentando o tabagismo na comunidade da Estalagem: diagnóstico sociocultural e estratégias de ação na Atenção Primária(Universidade Federal de Minas Gerais, 2025-07-10) Lucibete Gomes da CruzSmoking is one of the leading preventable causes of global mortality, associated with various diseases, including cancer, cardiovascular diseases, and lung diseases. This thesis investigates the challenges faced by the Estalagem community, located in the municipality of Viamão, in the state of Rio Grande do Sul, regarding this public health issue. The community, with a population of 224,112 inhabitants and a low per capita GDP, faces social vulnerability conditions that contribute to the high prevalence of risk behaviors, such as tobacco use. Smoking, recognized as a risk factor for various non-communicable chronic diseases, remains a constant challenge in public health. Despite the relevance of the topic, local population adherence to smoking cessation programs is limited, with only 12 participants in the support group. Additionally, Community Health Agents (ACS) face difficulties in accurately identifying smokers, as many deny tobacco use, hindering the implementation of appropriate health promotion and prevention strategies. The present study aims to develop and implement strategies to reduce the prevalence of smoking in the Estalagem community, identifying the sociocultural factors that contribute to the high smoking rate and overcoming barriers to treatment adherence. By investigating the causes of low adherence and proposing contextualized interventions, the project seeks to strengthen public health policies, promoting more effective and personalized care for the population.listelement.badge.dso-type Item , Associação entre a arte de pintar o ventre materno e o estabelecimento de vínculo entre a mulher e o bebê com diagnóstico de malformação congênita ou condição ameaçadora à continuidade da vida: alinhamento metodológico e relato de experiência(Universidade Federal de Minas Gerais, 2026-02-23) Tainara dos Santos PereiraIntroduction: The diagnosis of fetal malformation or a life-threatening condition during pregnancy impacts the formation of the bond between a woman and her baby. The construction of affective memories during pregnancy plays an important role in the grieving process. Objective: To analyze the initial data collected from the project. Method: This is an experience report developed as an initial stage of the project "Association between the art of painting the maternal belly and the establishment of an affective bond between the mother and the baby diagnosed with congenital malformation or a life-threatening condition," following the description of the methodological process proposed in the study, identifying needs for adaptation and adjustments, seeking to understand perceptions, experiences, and meanings attributed by pregnant women and the outcomes of bonding with the baby and quality of life. The study was approved by the Research Ethics Committee of the Federal University of Minas Gerais, Brazil. The study was developed at the Jenny de Andrade Faria Specialty Clinic for Elderly and Women's Health Care – Hospital das Clínicas of UFMG. Three women attending the outpatient clinic, regardless of gestational age, who agreed to participate in the study were included. The data collection instruments used were: one related to sociodemographic data, developed by the researchers; the maternal version of the Antenatal Emotional Attachment Scale (AEAS), translated into Portuguese by Gomez and Leal (2007); and the SF-36 (Medical Outcomes Study 36-Item Short-Form Health Survey), a generic instrument for assessing quality of life. The women answered the questionnaires immediately before the intervention. The qualitative phase then began with a discussion of the images, followed by belly painting and a photo session. Results: It was observed that, even in contexts marked by pain, uncertainty, and anticipatory grief, the affective bond can form and consolidate in a meaningful way. Conclusion: The methodological approach revealed a need for adjustments in data collection and analysis, and for ethical formalization to guarantee the use of images for documentation and scientific purposes.