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FACEPE O câncer de mama já é a forma mais mortal de câncer entre mulheres. Muito embora sua ocorrência não seja função do nível de desenvolvimento econômico e social, a mortalidade do câncer de mama está diretamente relacionada a estratégias de prevenção da doença, tais como campanhas educativas e tecnologias para apoio ao diagnóstico precoce do câncer de mama por meio de ferramentas de detecção e classificação de lesões de mama. O padrão na prática clínica para apoio ao diagnóstico do câncer de mama por imagem ainda é a mamografia por raios-x. No entanto, essa técnica tem como desvantagens, além do custo, o uso de radiações ionizantes, que por sua vez podem ainda estar relacionados a fatores causadores de câncer, e a impossibilidade de utilização em pacientes mais jovens. A termografia de mama se baseia nas mudanças metabólicas resultantes do surgimento de células alteradas no tecido mamário, que por sua vez resultam em modificações na distribuição de temperatura da mama. Ela tem se estabelecido como técnica complementar à mamografia, servindo como sistema de triagem, possibilitando a detecção precoce de lesões de mama e diminuindo a mortalidade associada à doença. Sistemas inteligentes, baseados na identificação de padrões em imagens com lesões de mama, aliados à combinação entre descritores de forma e de textura e à decomposição em série de Wavelets, aliados a máquinas de aprendizado conexionistas, têm se mostrado bastante eficientes na automatização da análise mamográfica. É possível tomar essa metodologia como ponto de partida para a automatização da análise de termogramas de mama. Esta proposta tem como objetivo investigar diversas abordagens para desenvolver um sistema de apoio ao diagnóstico do câncer de mama para a classificação de regiões de interesse em mamografias e termogramas de mama. A solução foi validada usando duas bases de imagens clínicas reais, sendo uma de termogramas e outra de regiões de interesse de mamografias. A base de imagens termográficas foi obtida em projetos de pesquisa-ação desenvolvidos junto a movimentos sociais e ao Hospital das Clínicas da UFPE. A base de imagens de mamografias adotada é a IRMA, desenvolvida na Aachen University of Technology, Alemanha, usando as bases públicas DDSM e MIAS, e cedida para uso acadêmico pelo Prof. Thomas Deserno. Excelentes desempenhos foram obtidos utilizando descritores baseados em Wavelets, tanto para detecção da existência de lesões quanto para a classificação do tipo de lesão presente nas imagens de ambas as técnicas. Para os termogramas de mama, foi obtida acurácia média em torno de 99% e mais de 0,95 de índice kappa médio. Resultados acima de 95% de acurácia média, com índice kappa médio em torno de 0,95, foram obtidos para a classificação das imagens contendo regiões de interesse de mamografias. Breast cancer is already the deadliest type of cancer among women. Although its incidence is not a function of the level of economic and social development of a country, breast cancer mortality is directly related to disease prevention strategies, such as educational campaigns and technologies to support early diagnosis of breast cancer through tools to detect and classify breast lesions. The gold standard in clinical practice for breast cancer diagnosis by imaging is still x-ray mammography. However, this technique has some disadvantages: the high cost, the use of ionizing radiation, which is a cancer-causing factor itself, and the impossibility of use in younger patients. Breast thermography is based on metabolic changes resulting from the presence of altered cells in the breast tissue, resulting in changes in the temperature distribution in the breast surface. It is being established as a complementary technique to mammography, as a screening system, enabling early detection of breast lesions and decreasing mortality associated to the disease. Intelligent systems based on pattern identification in images of breast lesion, combined to the use of shape and texture descriptors, as well as the Wavelets serial decomposition, combined to connectionist learning machines, have been shown to be very efficient in automating mammographic analysis. You can take this method as a starting point for automating breast thermogram analysis. This proposal aims to investigate several approaches to develop a support system for breast cancer diagnosis, by classifying regions of interest in mammograms and breast thermograms. The solution was validated using two real clinical image databases, one of thermograms and one of regions of interest of mammograms. The thermographic images database was obtained from action research projects developed with social movements and the Hospital das Clínicas from UFPE. We adopted IRMA database of mammographic images, which was developed at Aachen University of Technology, Germany, using the DDSM and MIAS public databases, and provided for academic use by Prof. Thomas Deserno. Excellent performances were obtained using Wavelet-based descriptors, both for detecting the existence of lesions and for the classification of the type of lesion present in the images from both techniques. For breast thermograms, average accuracy was obtained around 99% and more than 0.95 for average kappa statistic. Results above 95% of average accuracy, with average kappa statistic around 0.95, were obtained for the classification of images containing regions of interest of mammograms.

CAPES fadiga aguda periférica (FAP) que ocorre no músculo esquelético, aparece mediante rompimento de fibras musculares com perda reversível de força contrátil em decorrência do estresse gerado pelo exercício. O tratamento da FAP normalmente é feito com repouso, massagem, eletroterapia e outras técnicas. Terapias de agulhamento como acupuntura tradicional chinesa (ATC) e dry needling (DN) têm sido estudadas no que remetem os efeitos de recuperação e redução da FAP, entretanto, ainda não há um consenso no que se remete aos seus efeitos a curto prazo. O objetivo deste trabalho foi verificar os efeitos imediatos das técnicas de ATC e DN sobre a atividade eletromiográfica (AEM), tempo de contração, temperatura cutânea, após indução de FAP no bíceps braquial (BB) de homens saudáveis e não praticantes de exercício físico. 45 homens (23,96 ± 5,14 anos) não praticantes de exercício físico que foram randomizados igual e aleatoriamente em 3 grupos: GATC, GDN e GC (controle; repouso) em um estudo comparativo cego. Os voluntários foram induzidos à FAP por um protocolo de exercícios isométricos intermitentes com carga de 80% da contração isométrica voluntária máxima (CIVM) coletada antes desta indução. Foram coletados dados de AEM, tempo de contração, temperatura e percepção de FAP. Os dados de AEM e tempo de contração foram coletados durante os Exercícios 01 e 02 de indução de FAP. A temperatura e percepção de FAP foram aferidas antes e após o Exercício 01 e 02 e antes e após os recursos de ATC, DN e repouso. Não foram encontradas diferenças significativas nos testes intragrupo (p≥0,05). No entanto, a análise intergrupo revela que há variação significativa de todas as variáveis (p≤0,05), exceto, no GC, no qual a temperatura não exibe diferença significativa após o repouso (p=0,06). Concluímos que não há diferença dos efeitos imediatos da ATC e DN quando comparados ao grupo controle, o que nos leva a crer que as técnicas de agulhamento e repouso têm igual capacidade de redução da FAP induzida no BB de homens não praticantes de exercício físico. Peripheral Acute Fatigue (PAF) that occurs in the skeletal muscle, appears through rupture of muscle fibers with reversible loss of contractile force due to the stress generated by the exercise. The treatment of PAF is generally, massage, electrotherapy and other techniques. Needle therapies such as traditional Chinese acupuncture (TCA) and dry needling (DN) have been studied in what refers to the effects of recovery and reduction of PAF, however, there is still no consensus regarding its short-term effects. Our objective was to verify the immediate effects of TCA and DN techniques on electromyographic activity (EMA), contraction time, cutaneous temperature, after induction of PAF in the biceps brachii (BB) of healthy and non-exercising men. 45 non-exercise males (23.96 ± 5.14 years) were randomly assigned to three groups: TCAG, DNG and CG (control; rest) in a blinded comparative study. The volunteers were induced to the PAF by a protocol of intermittent isometric exercises with load of 80% of the maximum voluntary isometric contraction collected before this induction. We collected data on AEM, contraction time, temperature and FAP perception. The AEM data and contraction time were collected during Exercise 01 and 02 of PAF induction. The temperature and perception of PAF were measured before and after Exercise 01 and 02, and before and after TCA, DN and rest. No significant differences were found in intragroup tests (p≥0.05). However, the intergroup analysis reveals that there is significant variation of all variables (p≤0.05), except in the GC, in which the temperature does not show a significant difference after rest (p = 0.06). Our conclusion is there is no difference in the immediate effects of TCA and DN when compared to the control group, which leads us to believe that the needling and rest techniques have the same capacity of reducing PAF induced in BB of men who do not exercise.

CAPES A incidência de câncer de mama aumenta a cada ano. A detecção precoce da doença é fundamental já que quanto mais cedo a doença é descoberta melhores são os tratamentos e as chances de cura. Atualmente, a mamografia é o padrão ouro para o diagnóstico do câncer de mama, porém este exame apresenta algumas limitações. A termografia infravermelha é uma técnica que vem sendo bastante estudada devido aos seus benefícios. Os sistemas de classificação de tumores são detalhados e complexos e de difícil utilização pelos patologistas. Portanto, a combinação de profissionais especializados e métodos de análise digital de imagens de termografias de mama pode contribuir para a melhoria do diagnóstico. A partir disso, áreas computacionais têm se dedicado à pesquisa e à proposta de métodos para tratar esses dados. A seleção de atributos desempenha uma tarefa fundamental nesse processo, pois representa um problema de fundamental importância em aprendizado de máquina. Uma das principais áreas da Inteligência Computacional é a Computação Evolucionária (CE), que se fundamenta em estratégias para resolução de problemas baseando-se em métodos evolutivos oriundos da Teoria da Evolução de Darwin, tais como os mecanismos de seleção natural, cruzamento e mutações, além do comportamento adaptativo. Neste trabalho foi proposta a seleção de atributos em imagens termográficas com lesões mamárias utilizando os Algoritmos Genéticos (AG) e a Otimização por Enxame de Partículas (PSO). O principal objetivo dessa pesquisa foi analisar principalmente as etapas de seleção de atributos e de classificação, as quais são essenciais para a obtenção de um sistema capaz de interpretar as informações de entrada e generalizar a tomada de decisão. Para avaliar o desempenho dos subconjuntos selecionados foram usados diversos classificadores, no qual o Máquina de Vetor de Suporte foi mais efetivo. Foi possível uma redução de 169 atributos com acurácia de 91,115% para 57 atributos com acurácia de 87,082% utilizando AG. Com o algoritmo PSO foi encontrado um subconjunto de 60 atributos e uma acurácia de 86,157%. Os resultados mostraram que a nossa abordagem foi positiva, sendo evidenciada por uma significativa redução na quantidade de atributos sem diminuição considerável na acurácia em relação a classificação com todos os atributos. The incidence of breast cancer increases each year. Early detection of the disease is critical since the sooner the disease is discovered the better the treatments and the chances of a cure. Currently, mammography is the gold standard for the diagnosis of breast cancer, but this test has some limitations. Infrared thermography is a technique that has been widely studied due to its benefits. Tumor classification systems are detailed, complex, and difficult for pathologists to use. Therefore, the combination of specialized professionals and methods of digital analysis of breast thermography images can contribute to the improvement of the diagnosis. From this, computational areas have been dedicated to research and the proposal of methods to treat this data. Attribute selection plays a fundamental role in this process, as it represents a fundamentally important problem in machine learning. One of the main areas of Computational Intelligence is Evolutionary Computing (EC), which is based on problem solving strategies based on evolutionary methods derived from Darwin’s Theory of Evolution, such as the mechanisms of natural selection, crossing and mutations, beyond adaptive behavior. In this work, the selection of attributes in thermographic images with breast lesions using Genetic Algorithms (AG) and Particle Swarm Optimization (PSO) was proposed. The main objective of this research was to analyze mainly the stages of attribute selection and classification, which are essential for obtaining a system capable of interpreting the input information and generalizing decision making. To evaluate the performance of the selected subsets, several classifiers were used, in which the Support Vector Machine was more effective. It was possible to reduce 169 attributes with 91,115% accuracy to 57 attributes with 87,082% accuracy using GA. With the PSO algorithm, a subset of 60 attributes was found and an accuracy of 86.157%. The results showed that our approach was positive, being evidenced by a significant reduction in the number of attributes without a considerable decrease in accuracy in relation to the classification with all attributes.

As características do ambiente de trabalho podem favorecer a ocorrência de Distúrbios Osteomusculares Relacionados ao Trabalho comprometendo a produtividade e segurança do trabalhador. A ergonomia é um dos principais instrumentos utilizados na detecção de fatores de riscos e na prevenção de algumas patologias no trabalho, utilizando conhecimentos científicos relacionados ao ser humano e ao seu ambiente de trabalho, no intuito de diminuir as condições de riscos e eventuais prejuízos aos profissionais. Os trabalhadores da área da saúde também são acometidos por estes distúrbios, principalmente aqueles que lidam diretamente com o paciente. Nesse escopo de profissionais, encontram-se os maqueiros. Eles são os principais responsáveis pelo transporte e pela mobilização de pacientes dentro do hospital e este é exposto constantemente a situações que podem levar ao adoecimento do sistema musculoesquelético. O objetivo deste trabalho foi de analisar os riscos ergonômicos a que estes profissionais são expostos, a prevalência de Desconforto Osteomuscular Relacionado ao Trabalho nesta população e correlaciona-los com a Termografia Infravermelha. Para isto, foram utilizadas como ferramentas: Questionário Nórdico Musculoesquelético Padronizado para análise dos sintomas musculoesqueléticos; o REBA (Rapid Entire Body Assessment), a avaliação do manuseio de carga e a Análise antropométrica do Posto de Trabalho para avaliação biomecânica da atividade; e a Termografia Infravermelha como técnica para avaliação de presença de alterações musculoesqueléticas através de imagens que identificam variações térmicas que possam configurar em lesão musculoesquelética. Além disto, foi aplicado o questionário Job Stress Scale (Versão curta) para avaliar a demanda, controle e apoio social no trabalho. Os resultados encontrados na pesquisa mostraram presença de desconforto osteomuscular em 69,2% dos participantes nos últimos 12 meses. Destes, 51,3% referiu ter apresentado sintomas na parte inferior das costas e 38,5% na parte superior das costas, dados que foram confirmados na aplicação da termografia infravermelha. Foram evidenciadas presença de posturas inadequadas durante o desempenho da atividade e não conformidades relacionadas ao dimensionamento do posto de trabalho dos maqueiros aliados ao manuseio de cargas além do recomendado à preservação da saúde do trabalhador. Em relação à avaliação sobre demanda, controle e apoio social no trabalho, foi encontrada uma situação de trabalho ativo, embora eles tenham pouco controle sobre como e quando realizar as suas atividades. Os resultados encontrados na pesquisa enfatizaram a necessidade de melhorias nas condições laborais da atividade dos maqueiros, devido ao esforço nas tarefas de trabalho e posturas inadequadas com o desencadeamento de processos álgicos. Foram propostas recomendações para a prevenção de transtornos musculoesqueléticos e manutenção e/ou melhorias do bem-estar no ambiente de trabalho. The characteristics of the work atmosphere can favour work-related musculoskeletal disorders committing the productivity and the worker's safety. The ergonomics is one of the main instruments used in the detection of factors of risks and in the prevention of some pathologies in the work, using scientific knowledge related to the human being and to his work atmosphere, in the intention of reducing the conditions of risks and eventual damages to the professionals. The health area workers are also attacked by these disturbances, mainly those that work directly with the patient. In that group of professionals, are included the maqueiros. They are the main ones responsible for the transport and for the patients' mobilization inside of the hospital and they are constantly exposed to situations that can take to the illness of the musculoskeletal system. The objective of this work was analyze the ergonomic risks what these professionals are exposed, work-related musculoskeletal disorders prevalence in this population and correlate them with Infrared Thermography. For this, they were used as tools: Nordic Musculoskeletal Questionnaire for analysis of the musculoskeletal symptoms, REBA (Rapid Entire Body Assessment), the Analysis anthropometric of the Workstation and cargo handling was measured and analyzed for evaluation biomechanics of the activity and Infrared Thermography as technique for evaluation of presence of compromising skeletal muscle through images that identify thermal variations that can configure in musculoskeletal lesion. The Job Stress Scale Questionnaire (Short version) was applied to evaluate the demand, control and social support at work. The results found in the research showed presence of musculoskeletal discomfort in 69, 2% of the participants in the last 12 months. Of these, 51, 3% referred to have presented symptoms in the inferior part of the backs and 38, 5% in the superior part of the backs, data that were confirmed in the application of the infrared Thermography. Was evidenced presence of inadequate postures during the acting of the activity and no conformities related to the sizing of the workstation of the maqueiros. The evaluation on demand, social support control at work, showed an active work situation, although they have little control over how and when to carry out their activities. The results found in the research emphasized the need of improvements in the conditions work of the activity of the maqueiros, due to the effort in the work tasks and inadequate postures with the triggering of algic processes. Recommendations were proposed for the prevention of upsets skeletal muscle and maintenance and/or improvements of the well-being in the work atmosphere.

O câncer de mama é uma doença com alta incidência no Brasil e no mundo. Desta forma, é necessária a implantação de programas de saúde eficazes na prevenção e na detecção precoce do câncer de mama. Na formação de um novo tumor ocorre o processo de neoangiogênese, elevando o fluxo sanguíneo na região do nódulo, provocando um aumento de temperatura local. Este aumento de temperatura pode ser percebido na superfície da mama através de imagens termográficas. Indica-se a utilização de imagem por infravermelho como um exame complementar para auxiliar na detecção precoce do câncer de mama, influenciando na redução da taxa de mortalidade. A obtenção de valores reais das propriedades termofísicas em tecidos humanos, especialmente da mama, deve-se principalmente à dificuldade de medir tais propriedades in vivo. Adicionalmente, estas variam com a idade da mulher. Este trabalho se integra e complementa dois trabalhos desenvolvidos anteriormente para o mesmo projeto, denominado “Análise da viabilidade do uso da câmera termográfica como ferramenta auxiliar no diagnóstico de câncer de mama em hospital público localizado em clima tropical”. Em um dos trabalhos, foram estimados parâmetros termofísicos através de processos de otimização aplicados ao problema inverso utilizando apenas o ponto de temperatura máxima da imagem termográfica. No outro trabalho, foi desenvolvida uma ferramenta computacional capaz de obter as temperaturas experimentais da superfície da mama através de técnicas de mapeamento de textura. Esta dissertação tem como objetivo estimar as propriedades termofísicas de condutividade térmica e perfusão sanguínea da mama e suas anomalias utilizando o mapeamento das temperaturas superficiais da mama obtidas a partir de imagens por infravermelho da paciente. Nesta dissertação foram analisados uma paciente portadora de neoplasia maligna e um fantoma de dorso feminino. Dos resultados das simulações numéricas usando um método inverso e a Equação da Biotransferência de Calor, conclui-se que o Método Determinístico de Programação Quadrática Sequencial (SQP) não garante que os valores obtidos das variáveis verificadas representem o mínimo global da função objetivo do problema de otimização. Desta maneira, não se recomenda a utilização de Programação Matemática para estimativa de parâmetros termofísicos da mama e suas anomalias usando o mapeamento de suas temperaturas superficiais, medidas através de imagens termográficas. Breast cancer is a disease with high incidence in Brazil and all over the world. In this way, it requires the implementation of effective health programs on prevention and early detection of breast cancer. During the nodule growth, the process of neoangiogenesis occurs, increasing the blood flow in the nodule, and consequently the local temperature can rise. This temperature rise can be perceived on the surface of the breast through thermographic images. In this way, it is possible to indicate the use of infrared image as an additional examination to aid in the early detection of breast cancer. To obtain actual values of thermophysical properties of human tissues, especially of the breast is a hard task because it is very difficult, due mostly to the difficulty to measure such properties in vivo. Additionally, these can vary with the age of the woman. The present work integrates and complements two previous works that were developed previously in the same project, that is named "Análise da viabilidade do uso da câmera termográfica como ferramenta auxiliar no diagnóstico de câncer de mama em hospital público localizado em clima tropical". In one of the papers, some thermophysical parameters were estimated by optimization processes applied to the inverse problem using only the point of maximum breast temperature in the thermographic image. In another thesis, a computational tool was developed in order to obtain the experimental surperficial temperatures of the breast through texture mapping techniques. The present dissertation aims to estimate the thermophysical properties of thermal conductivity and blood perfusion using the mapping of breast surface temperatures obtained from infrared images of the patient. The results of numerical calculations using the inverse method and the Pennes Bioheat Equation, showed that the Sequential Quadratic Programming Method (SQP) does not guarantee that the values of parameters (thermal conductivity and blood perfusion) represent the global minimum of the objective function of the optimization. This happened when those parameters were estimated using the breast superficial temperatures obtained by mapping the temperatures that were measure by infrared images. So, it is not recommended to use Mathematical Programming to estimate thermophysical parameters of the breast and its anomalies using the mapping of its surperficial temperatures.

CAPES A técnica de inspeção através de imagens termográficas tem se mostrado um procedimento promissor com respeito ao diagnóstico precoce de anomalias mamárias. A termografia é um exame simples, indolor, não-invasivo, que não usa radiação ionizante e é de baixo custo. Cisto e tumores apresentam uma elevada atividade metabólica provocando variações de temperaturas nestas regiões que podem ser detectados através de uma avaliação adequada de termogramas. A detecção do tipo de anomalia é realizada por meio de uma análise das suas características e as anomalias podem ser avaliadas e separadas em classe com o auxílio de classificadores estatísticos. O presente trabalho tem como objetivo utilizar métodos de classificação de imagens termográficas. Para isso, são apresentadas duas propostas de classificação de imagens digitais. A primeira proposta consiste em utilizar um classificador de quatro classes (Maligno, Benigno, Cisto e Normal), baseado na distância mínima de Mahalanobis para dados intervalares. A segunda proposta consiste em realizar a combinação de classificadores com o objetivo de se obter melhores resultados de classificação para anomalias mamárias, dando ênfase à taxa de acerto (ou acurácia) e à sensibilidade à Classe Maligno. A primeira abordagem de classificação obteve 72,71% de taxa de acerto e 96,30% de sensibilidade à Classe Maligno. A segunda abordagem, que consiste na combinação de classificadores, obteve 71,15% de taxa de acerto e 87,18% de sensibilidade à Classe Maligno, para um classificador multiclasse (Maligno, Benigno, Cisto e Normal), enquanto que, para um classificador binário (Câncer e Não-Câncer), os resultados obtidos com a combinação de classificadores foram de 94,21% de taxa de acerto do classificador e 95,26% de sensibilidade à Classe Maligno. The technique of inspection of infrared images has been shown to be a promising procedure for the early diagnosis of breast abnormalities. Thermography is a simple examination, painless, non-invasive, that does not use ionizing radiation, and it is a low cost examination. Cyst and tumors have a high metabolic activity causing temperature variations in those regions that can be detected by an accurate evaluation of the breast thermograms. The detection of the specific breast disorder is performed by means of an statistical analysis of the selected characteristics. The abnormalities are evaluated and separated in classes with the aid of statistical classifiers. The present work aims to use methods of classifying infrared breast images. Two types of classifications are proposed. The first proposal used a classifier considering four classes (Malignant, Benign, Cyst and Normal), based on the minimum distance of Mahalanobis for interval data. The second proposal performed the combination of classifiers in order to obtain better classification results for breast abnormalities. The first classification approach obtained 72,71% of accuracy and 96,30% of sensitivity to the Malignant Class. The second approach, consisting of the combination of classifiers, obtained 71,15% of accuracy and 87,18% of sensitivity to the Malignant Class for a multiclass classifier (Malignant, Benign, Cyst and Normal). Considering a binary classifier (Cancer and Non-Cancer), the results obtained with the combination of classifiers were 94,21% of accuracy and 95,26% of sensitivity to the Malignant Class.

CNPQ Estudos recentes mostram que a termografia vem se mostrando bastante promissora como ferramenta auxiliar na tarefa de detectar o câncer de mama precocemente, o que é fator fundamental para aumentar as chances de cura do paciente. Tumores pequenos podem ser detectados pelos termogramas por causa da elevada atividade metabólica das células cancerígenas, o que leva a um aumento de temperatura no local e que é captado pela termografia. As referidas variações na temperatura assim como as alterações vasculares podem estar entre os primeiros sinais de anormalidade na mama. A técnica é um procedimento de diagnóstico não invasivo, indolor, com ausência de qualquer tipo de contato com o corpo do paciente, além de não emitir qualquer tipo de radiação, sendo então um procedimento confortável e seguro. A termografia é realizada utilizando câmeras de infravermelho sensíveis e um software que permite a interpretação de imagens de alta resolução. O presente trabalho tem como objetivo analisar métodos de classificação de imagem digital por infravermelho (IR) de mama e avaliar os resultados obtidos com o objetivo de investigar a viabilidade do uso de imagens IR para a detecção do câncer de mama. Inicialmente, a imagem termográfica é obtida e processada. Em seguida, procede-se à extração de características, que se baseia nas faixas de temperatura obtidas a partir do termograma, determinando-se assim os dados de entrada para o processo de classificação. Foram avaliados sete classificadores e utilizados 233 termogramas de pacientes do Ambulatório de Mastologia do Hospital das Clínicas da Universidade Federal de Pernambuco. Obtiveram-se como resultado, 93,42% de acurácia, 94,73% de sensibilidade e 92,10% de especificidade para a Classe Câncer em uma análise binária (Câncer x Não-Câncer) e para uma análise multiclasse (Maligno, Benigno, Cisto e Normal), 63,46% de acurácia, 80,77% de sensibilidade e 86,54% de especificidade para a Classe Maligno. Recent studies have stated that the thermography technique has shown to be very promising as an auxiliary tool in the task of early detection of breast cancer, which is a fundamental factor to increase the chances of cure of the patient. Small tumors can be detected by thermograms because of the high metabolic activity of cancer cells, which leads to an increase in temperature on the spot and is captured in thermography. Such variations in temperature as well as vascular changes may be among the first signs of abnormality in the breast. The technique is a non-invasive, painless diagnostic procedure without any type of contact with the patient's body, besides not emitting any type of radiation, and is therefore a comfortable and safe procedure. Thermography is performed using sensitive infrared cameras and software that allows the interpretation of high resolution images. The present work aims to analyze methods of digital image classification of breast infrared images (IR) and to evaluate the results obtained with the purpose of investigating the feasibility of the use of IR images for the detection of breast cancer. Initially, the thermographic images were obtained and processed. Then, the next step is the feature extraction and it is based on the several temperature ranges obtained from the thermogram, determining the input data for the classification process. Seven classifiers were evaluated and used 233 thermograms of patients from the Mastology Outpatient Clinic of the Hospital das Clínicas of the Federal University of Pernambuco. Finally, 93.42% of accuracy, 94.73% of sensitivity and 92.10% of specificity were obtained for the Cancer Class in a binary analysis (Cancer versus Non-cancer) for a multiclass analysis (Malignant, Benign, Cyst and Normal), the obtained results for the Malignant Class were 63.46% of accuracy, 80.77% of sensitivity and 86.54% of specificity.

Transformadores de Potencial Capacitivo (TPC) são importantes equipamentos instalados em subestações de alta tensão. Têm como função reduzir a tensão elétrica para valores compatíveis de medição, controle e proteção do sistema de potência. Esses equipamentos dissipam energia térmica resultando em campos de temperaturas superficiais definidos. Porém, quando há alguma avaria interna a dissipação térmica aumenta afetando o dielétrico e proporcionando uma elevação na temperatura da superfície externa. O objetivo do presente trabalho foi estudar o comportamento térmico de um TPC utilizando a simulação numérica por CFD na plataforma ANSYS-CFX. O modelo desenvolvido foi utilizado para analisar o comportamento térmico relacionado com o número de falhas, e ao fim das análises, foram constatados que pequenos aumentos na temperatura externa indicam altos valores internamente, contribuindo para degradação dos isolantes e consequentemente a diminuição da vida útil do equipamento. Esta metodologia será aplicada em subestações, onde a manutenção preditiva por meio de inspeções termográficas é a principal ferramenta de diagnóstico para tomada de decisões na predição de falhas. Capacitive Potential Transformers (TPC) are important equipment installed in high voltage substations. They have the function of reducing the electrical voltage to compatible values of measurement, control and protection of the power system. These devices dissipate thermal energy resulting in defined surface temperature fields. However, when there is some internal fault the thermal dissipation increases affecting the dielectric and providing a rise in the temperature of the external surface. The objective of the present work was to study the thermal behavior of a TPC using numerical CFD simulation in the ANSYS-CFX platform. The developed model was used to analyze the thermal behavior related to the number of faults. At the end of the analyzes, it was observed that small increases in the external temperature indicate high values internally, contributing to the degradation of the insulators and consequently the reduction of the useful life of the equipment. This methodology will be applied in substations, where predictive maintenance through thermographic inspections is the ain diagnostic tool for decision making in predicting faults.

CNPQ A inspeção termográfica tem emergido como um método potencial para melhorar a eficiência da detecção precoce do câncer de mama. A técnica não utiliza radiação ionizante e possui a vantagem de facilitar a realização de exames de mama em homens e detectar alterações nas mamas de mulheres mais jovens. Sistemas de diagnóstico auxiliado por computador (CAD) são métodos importantes no subsídio à decisão médica e são usados para melhorar a consistência da interpretação das imagens. Normalmente, estes sistemas são associados a interfaces gráficas para facilitar o trabalho dos usuários e tornar o programa desenvolvido acessível a pesquisadores e/ou médicos ligados à área. O objetivo desta dissertação é desenvolver uma interface gráfica de usuário (GUI – Graphical User Interface) prática e que possibilite a detecção de anormalidades a partir de termogramas de mamas. Para isto foram implementados sistemas de CAD baseados em classificadores estatísticos, além de análises relacionadas ao quantitativo de casos clínicos e sua relação com a idade das pacientes. As regiões de interesse foram segmentadas tanto de forma semiautomática quanto de forma automática, as quais estão associadas, respectivamente, ao classificador SVM (Support Vector Machine) e ao classificador baseado na distância de Mahalanobis. Com o intuito de identificaras anormalidades das mamas, participaram noventa e oito pacientes do Hospital das Clínicas da Universidade Federal de Pernambuco, as quais serviram para construir a base de dados para a classificação individual de determinada paciente. A eficácia da classificação para esta amostra foi medida através da sensibilidade e da especificidade ao grupo Maligno, e das taxas de acerto das classes Benigno, Cisto e Normal. A GUI desenvolvida foi avaliada através do estudo das imagens termográficas de cinco pacientes pertencentes às diferentes classes. No presente trabalho, apresentam-se resultados para o classificador Mahalanobis e para o classificador SVM, além de suas variações. The infrared thermography has emerged as a potential method to improve the efficiency of the early detection of the breast cancer. This technique does not use ionizing radiation and is also suitable to breast screening in men, as well as is able to detect changes in the younger women’s breasts. Computer-aided diagnosis (CAD) systems are important to medical decision and are used to improve image interpretation. Typically, these systems are associated with graphical interfaces to facilitate users’ work. Furthermore the developed framework can be an important tool (GUI - Graphical User Interface) for the people interested in breast abnormalities detection. In the sense, the CAD systems were implemented based on statistical classifiers. Some statistical analyses associated to quantitative clinical cases were performed. The relation to patients’ age was also analyzed. The regions of interest were segmented in automatic and semiautomatic manners, which are respectively associated with the SVM (Support Vector Machine) classifier and the Mahalanobis classifier. Ninety eight patients images from the Hospital das Clínicas (HC) of Federal University of Pernambuco (UFPE) participated in the tests. The classification efficiency for this sample was measured using the sensitivity and the specificity to the malignant group, and to the accuracy of classifying the classes: Benign, Cyst and Normal. The GUI created was evaluated through the study of thermographic images of five patients with the different referred classes. In the present work, the results for the Mahalanobis classifier and SVM classifier are presented.

CAPES O câncer de mama é um dos principais tipos de câncer que levam mulheres a óbito no Brasil e no mundo. O câncer surge a partir do desenvolvimento descontrolado de células malignas no corpo, ocasionando uma maior perfusão sanguínea na região afetada e, consequentemente, aumentando a temperatura local. Tal aumento pode ser medido através de câmeras termográficas. No presente trabalho, realiza-se a classificação estatística de imagens termográficas das mamas, de um grupo de mulheres cujas as imagens foram adquiridas sem um controle adequado das variáveis térmicas do ambiente. Essas imagens termográficas foram classificadas a partir de um grupo formado por imagens de pacientes do Hospital das Clínicas da UFPE, para as quais as condições de aquisição foram controladas. Com a classificação e análise das imagens nesses dois ambientes procura-se investigar se a termografia pode ser utilizada como uma técnica de triagem de possíveis anomalias mamárias em regiões de poucos recursos médicos. Para este fim, foram utilizados três tipos de segmentação das imagens das mamas e dois tipos de classificadores, o classificador Discriminante Linear e um classificador de Distância Mínima baseado em três distâncias: a Euclidiana, a de Mahalanobis e a City Block. Para avaliar a robustez dos classificadores usados também foram analisados casos especiais, que englobaram dois tipos de casos: mulheres que amamentavam com apenas uma das mamas e outro caso onde com imagens de uma mulher que passou por cirurgia prévia da mama. No grupo de teste, composto por 29 pacientes, a maioria das imagens foi de pacientes normais e essa classe apresentou uma grande variabilidade dos dados. Foi então necessário minimizar esses efeitos nos classificadores, sendo feito outro tipo de análise, levando em conta a variância da classe normal. De modo geral, o classificador Discriminante Linear apresentou os melhores resultados, indicando ser o mais robusto para esse tipo de amostra. Foram comparados dois tipos de segmentação de imagens e concluiu-se pelos resultados comparativos, que as segmentações manuais não interferiram de forma significativa na classificação das referidas imagens. Concluiu-se também, que numa triagem às cegas é necessário fazer algumas perguntas simples às pacientes. Os resultados obtidos com os classificadores e com as segmentações dão indícios que a termografia pode ser utilizada como uma ferramenta de triagem em localidades com condições médicas precárias Breast cancer is one of the main types of cancer that currently lead women to death in Brazil and in the world. The cancer arises from an uncontrolled growth of malignant cells in the body, leading to an increased blood perfusion in the affected region, and thus increasing the local temperature. This increase can be measured by thermography cameras. In this study, a statistical classification of breast thermographic images was carried out, analyzing a group of women whose images were acquired without adequate control of the thermal environment variables. Those thermographic images were classified using another group of images from patients at the Hospital das Clinicas-UFPE. Those images were acquired under measured thermal conditions. With the image analysis and its classification in the referred conditions we intend to investigate if the thermography can be used as a potential screening technique for breast abnormalities in regions of insufficient medical conditions. For this purpose, we used three diferent techniques for segmenting breast images and two types of classifiers, Linear Discriminant classifier, and a Minimum Distance classifier based on three distances: the Euclidean distance, the Mahalanobis distance and the City Block one. To assess the robustness of the used classifiers, specific cases were also analyzed. The first one was breast-feeding women in only one breast. The other case we considered images of a woman who has undergone previous surgery of the breast. In the test group, most images were of normal patients. This class presented a wide variability of the data. It was then necessary to minimize these effects on the classifiers. Another analysis was done taking into account the variance of the normal class. In general, Linear Discriminant Classifier presented the best results. We concluded also that manual types of segmentation did not interfere significantly in the image classification. Furthermore, we concluded that in a blind screening you must do some simple questions to the patients, like if they had previous breast surgery or if they are if they are breastfeeding their children. The present study gives an evidence that thermography can be used as a screening tool in locations with insufficient medical condition.

CAPES O desalinhamento de eixo em equipamentos rotativos é um dos principais fatores que causam desgaste prematuro em componentes de máquinas e/ou equipamentos. Como consequência, têm-se defeitos e/ou falhas prematuras, causando prejuízo financeiro e paradas inesperadas na produção. Existem técnicas convencionais utilizadas na indústria tanto para detecção como para correção do desalinhamento de máquinas rotativas, baseadas na análise de vibração e no alinhamento a laser. Na presente dissertação foi estudada a aplicabilidade de técnicas de termografia por infravermelho como análise auxiliar na avaliação do desalinhamento de eixos de máquinas rotativas. Os estudos foram conduzidos de forma experimental em conjuntos rotativos formados por motores, acoplamentos e bombas numa usina de açúcar e etanol da região. Em cada conjunto analisado foi feita uma verificação do alinhamento com as técnicas convencionais e, em seguida, uma análise de termografia para correlacionar esses dados considerando diversas condições de desalinhamento. Como complemento, a partir dos dados experimentais obtidos foi feita também uma análise das perdas de energia por desalinhamento. Os resultados mostram que existe uma correlação entre o aumento de temperatura e perdas de energia com o desalinhamento e que esta correlação pode ser utilizada como critério para manutenção preditiva em máquinas rotativas. Cabe destacar, entretanto, que os resultados obtidos neste trabalho, não são completamente conclusivos para o uso desta técnica nos estágios atuais de desenvolvimento como ferramenta única de análise, portanto, é necessário estudos mais aprofundados para estabelecer critérios e protocolos de análise mais confiáveis.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Esta dissertação simulou perfis de temperatura para uma geometria substituta da mama e validou preliminarmente os resultados simulados numericamente através da comparação dos mesmos com os termogramas de pacientes com patologias na mama. Para a formulação, necessitou-se de uma geometria tridimensional que ainda não é obtida diretamente da paciente. Fez-se, então, necessário o uso de geometrias substitutas que, nesta dissertação, foram obtidas a partir de próteses mamárias externas iguais as que são doadas pelo Sistema Único de Saúde às pacientes mastectomizadas. As medidas foram realizadas no Laboratório de Medição por Coordenadas da Universidade Federal de Pernambuco por uma máquina de medição por coordenadas. Um programa desenvolvido na Universidade Federal Fluminense extraiu os pontos que formaram as curvas dos contornos da base da mama e do seu perfil. Programas com a linguagem C++ foram desenvolvidos nesta dissertação usando o método dos mínimos quadrados e o conceito de momento de inércia na formulação digital para determinar a geometria substituta adequada à paciente em estudo. O presente trabalho termina com os resultados obtidos para estudos de caso de duas pacientes do Hospital das Clínicas da Universidade Federal de Pernambuco para as quais foram simulados os perfis de temperatura da mama portadora de patologias (cisto, linfonodo e nódulo sólido). Um programa comercial de fluidodinâmica computacional simulou a distribuição tridimensional de temperaturas na geometria substituta. Foram realizadas análises pontuais de temperatura nas regiões saudáveis e com anormalidades a fim de verificar as diferenças entre as temperaturas resultantes da simulação e aquelas medidas nos termogramas da pacientes. O erro médio entre as temperaturas na superfície da região com anormalidades foi de 1,4 % indicando uma boa aproximação entre os resultados das simulações e dos termogramas

A busca contínua por melhores técnicas de ensaios não-destrutivos aliado ao desenvolvimento de sensores de radiação infravermelha permitiu o avanço de métodos de diagnóstico de maneira menos invasiva auxiliando no diagnóstico preditivo, por meio de câmeras infravermelhas e análise das imagens por ela geradas. Resultados mais precisos com exames não-invasivos levam à redução de tempo e custo na obtenção de diagnósticos. Os avanços no sensoriamento remoto do espectro infravermelho iniciaram-se em meados do Século 19 e foram tímidos até o início do Século 20, quando o advento da Primeira Guerra Mundial permitiu o surgimento de aplicações militares como o uso de armas com sensores a radiação infravermelha. Estas aplicações consistiam em sistemas para sensoriamento remoto de temperatura, detecção e intrusão de inimigos. Na época um sistema de busca no infravermelho tinha uma sensibilidade da ordem de 1,5 km. Posteriormente por ocasião da Segunda Guerra Mundial, a sensibilidade de sistemas infravermelhos melhorou drasticamente permitindo a evolução de conversores de imagens com possibilidade de 'enxergar' no escuro, em faixas do espectro próximo ao infravermelho. Com o passar do tempo estas técnicas foram liberadas para uso civil. A termografia possui uma gama variada de aplicações que vai do diagnóstico de doenças por meio de imagens infravermelhas, possibilitando tratamentos preditivos mais precisos e não-invasivos até aplicações industriais tais como a inspeção de instalações elétricas com intuito de encontrar possíveis pontos de falha evidenciados por diferença de temperatura nas instalações, permitindo realizações de manutenções preditivas evitando falhas ou paradas acidentais. A proposta deste trabalho é desenvolver um aplicativo na plataforma LABVIEW® que permita o gerenciamento da câmera, analisar imagens termográficas já adquiridas e gerar arquivos que contenham os dados de temperatura em cada pixel da imagem. As medidas obtidas serão apresentadas através de um sistema que consiga reunir de forma coerente, dados tais como emissividade e temperatura para cálculo posterior de transferência de calor no objeto exibido pela imagem radiométrica. O aplicativo também permite que algumas características possam ser ajustadas pelo usuário do sistema. The continuous search for better techniques for nondestructive testing coupled with the development of infrared sensors has enabled the advancement of diagnostic methods in a less invasive way in aiding predictive diagnosis by means of infrared cameras and image analysis it generates. More accurate results with noninvasive tests led to the reduction of time and cost in obtaining diagnoses. Advances in remote sensing infrared spectrum began in the mid 19th century and was modest until the early 20th century, when the advent of World War I allowed the emergence of military applications such as the use of weapons with sensors infrared radiation. These applications consisted of systems for remote temperature sensing, detection and intrusion of enemies. Then an infrared search system had sensitivity of the order of 1.5 km. Later during World War II, the sensitivity of infrared systems has improved dramatically allowing for development of converters images with the possibility of ' seeing ' in the dark, in the near infrared spectrum bands. Over time these techniques were released for civilian use. Thermography has a wide range of applications that will the diagnosis of diseases through infrared images , enabling more accurate and predictive non-invasive treatments to industrial applications such as the inspection of electrical installations in order to find possible points of failure evidenced by difference temperature on the premises , allowing achievement of predictive maintenance avoiding failures or accidental stops . The purpose of this work is to develop an application in LABVIEW ® platform that enables management of the camera, analyzing thermographic images already acquired and generate files containing temperature data in each pixel of the image. The measurements will be presented through a system that can consistently gather data such as emissivity and temperature for subsequent calculation of heat transfer in object displayed by radiometric image. The application also allows some characteristics can be adjusted by the user of the system.

Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Pernambuco A segunda causa de mortes de mulheres no Brasil é o câncer de mama, apesar de ser uma doença de diagnóstico relativamente fácil. Mesmo sendo antagônicas, essas informações são coerentes, pois as mulheres ainda têm receio de procurar ajuda médica e só o fazem quando a doença já está num estágio avançado, dificultando com isso o diagnóstico precoce. Devido a isso, o Ministério da Saúde tem investido na divulgação do auto-exame, do exame clínico e da mamografia que são vistas como as formas mais eficazes para detecção precoce do câncer de mama. A termografia, técnica que capta a emissão de radiação infravermelha de um objeto, aliada a estes exames tradicionais aumenta em 14% a chance de se detectar um câncer. Trata-se de uma técnica não invasiva, indolor e sem contato físico com o paciente, além de não emitir radiação. A existência de alguma patologia altera a temperatura do corpo que pode ser captada pela termografia. O tumor mamário é uma dessas patologias que com o aumento dos vasos sanguineos causam uma elevação da emissão de calor. Dependendo do tamanho e da posição do tumor este aumento pode influenciar na temperatura na superfície da mama. Dentro de um objetivo maior que é verificar a aplicabilidade do uso da termografia na detecção precoce do câncer de mama, o trabalho em questão apresenta um programa computacional desenvolvido na plataforma Matlab para automatizar várias análises de forma rápida e organizada. O mesmo é capaz de gerenciar a utilização de um programa gerador de malhas e um outro comercial CFD (Computational Fluid Dynamics), FLUENT, de forma seqüenciada, e otimizando a memória de armazenamento de arquivos automatiza várias análises. Inicialmente o programa foi testado com uma geometria bidimensional construída com dois domínios circulares. Para uma análise mais realista foi utilizado um fantoma o qual foi preso a uma máquina de medição de coordenadas para obter as coordenadas dos pontos da mama direita. Sob o gerenciamento do programa implementado no presente trabalho, uma geometria mais realista da mama foi construída com esses pontos e as simulações foram realizadas pelo FLUENT, que usa o Método dos Volumes Finitos para resolver a Equação da Biotransferência de Calor. Apesar de usar uma geometria diferente para o tumor do que se apresenta na realidade, as análises confirmaram as expectativas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior A inspeção termográfica é uma técnica não-destrutiva e sem uso de radiações ionizantes, fator este que sem dúvida é sua grande vantagem para aplicação na medicina. Utiliza a radiação infravermelha emitida pelos corpos para medir temperaturas ou observar padrões diferenciais de distribuição de temperatura. Dentre as aplicações da termografia na medicina, destaca-se sua utilização na detecção de tumores mamários, nos quais as células produzem substâncias responsáveis pela criação de uma nova vascularização ao seu redor. Os novos vasos elevam a perfusão sangüínea, causando um aumento da temperatura no local, caracterizando-se assim como um teste fisiológico, enquanto que outros métodos tradicionais de diagnóstico, tais como ultrassom e mamografia, representam normalmente testes anatômicos. As imagens estão sendo obtidas com a utilização de uma câmera de infravermelho FLIR S45, adquirida pelo Departamento de Engenharia Mecânica (DEMEC) da Universidade Federal de Pernambuco, através do Edital FINEP 2003. Os exames são efetuados em pacientes do Hospital das Clínicas da UFPE. A aquisição de imagens termográficas de mama, de pessoas com suspeita de câncer ou outros distúrbios de mama, bem como o desenvolvimento de um portal eletrônico capaz de cruzar e de manipular dados e imagens termográficas desses pacientes, como um prontuário eletrônico de paciente, é o objetivo deste trabalho. O banco de dados (BD) desenvolvido funciona sobre um software escrito em PHP (Hipertext Preprocessor), uma linguagem não compilada, embutido em código HTML, usando bases de dados MySQL (sistema de gerenciamento de banco de dados que utiliza o padrão SQL). O sistema permite o acesso a usuários identificados por senha. Cada usuário mantém um nível de privilégio, garantindo apenas a visualização dos dados cadastrados ou permitindo o cadastro, alteração ou remoção de pacientes já cadastrados. Há ainda uma área para pesquisa de pacientes já cadastrados, na qual pode-se realizar a busca por pacientes como o resultado da combinação de variáveis de interesse. Cada paciente é visualizado em janelas independentes, facilitando a observação conjunta de vários pacientes. Os dados dos pacientes já cadastrados podem ser exportados para arquivos em formato Excel, o que permite a emissão de relatórios, gráficos e análises estatísticas sobre esses dados

A termografia por infravermelho permite a realização de imagens térmicas da distribuição de temperatura superficial de objetos. Essas informações de temperatura podem ser usadas em análises qualitativas ou quantitativas. O objetivo principal deste trabalho é mostrar algumas áreas em que a aplicação da termografia é bem sucedida. São mostrados alguns exemplos onde as alterações na temperatura superficial de objetos podem ser usadas para a identificação de anomalias (seja em dispositivos, edificações, equipamentos ou no corpo humano). Esses exemplos incluem: a visualização de fenômenos térmicos básicos, a detecção de pontos quentes em instalações elétricas, um estudo preliminar sobre diagnóstico de doenças, a detecção de falhas em monumentos históricos e a detecção de perdas energéticas em equipamentos industriais. Também é resolvido, neste trabalho, um problema inverso de condução de calor a partir dos dados obtidos por termografia. O método divide-se em três partes: (a) experimental, que consiste no aquecimento em estufa de amostras em forma de placa de gesso e na gravação de imagens térmicas das placas durante o período de resfriamento; (b) simulação numérica, onde o modelo matemático das amostras é discretizado e o problema numérico é resolvido computacionalmente; (c) comparação entre resultados experimentais e numéricos. Para o caso apresentado é possível determinar tanto parâmetros termofísicos (condutividade térmica e capacidade térmica) do gesso quanto parâmetros termofísicos e geométricos (capacidade térmica, raio, altura, centro) de uma inclusão metálica. Foram obtidos resultados com boa precisão a partir de um experimento simples