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- Em trânsito: identidade e cinema no tempo da cidade ecrãPublication . Torres, Rui Manuel Martins de Sousa; Mendes, João Maria; Baptista, Mónica Andreia Santana; Piteira, Carlos ManuelA relação cinematográfica entre Portugal e Macau é ainda muito esporádica, ocasional, uma relação com vastas possibilidades a trabalhar e a desenvolver. O trabalho de campo realizado em Macau em Janeiro e Fevereiro de 2018, permitiu a escrita no território da versão mais recente do argumento e também desenvolver contactos de produção. É nessa linha de trabalho, a do desenvolvimento da relação pelo cinema entre Portugal-Macau-China, que o projeto de desenvolvimento cinematográfico “Em Trânsito” se posiciona.
- Classificação automática de cancro da mama em imagiologia por micro-ondasPublication . Nunes, José Paulo dos Santos; Pato, Matilde Pós-de-Mina; Pinho, Pedro Renato TavaresAo longo das últimas duas décadas, a MWI (imagiologia por micro-ondas) tem atraído um crescente interesse para aplicações em diversas áreas da medicina, nomeadamente no diagnóstico do cancro da mama. A razão prende-se com o contraste dielétrico significativo existente entre os tecidos normais e os tecidos tumorais da mama (os tecidos tumorais apresentam um teor de água mais elevado) que quando expostos a frequências da gama das micro-ondas provocam uma maior dispersão do sinal. Paralelamente a essas investigações decorrem estudos sobre a classificação desses sinais de micro-ondas utilizando técnicas de ML (aprendizagem automática). Enquadrada nesse âmbito, a presente dissertação pretende criar modelos de classificação e validar a viabilidade prática da mesma, com o objetivo de auxiliar os técnicos de saúde a tomarem as melhores decisões sobre os tratamentos e intervenções a efetuar em cada caso clínico. Neste estudo, após a preparação e separação dos dados, é realizada a extração de caraterísticas através de DWT (Transformada discreta de wavelet), Wavelets interpolatórias e PCA (Análise de componentes principais), seguida da classificação usando SVM (Máquinas de vetores de suporte), LDA (Análise discriminante linear) e Random Forests. O melhor resultado de classificação do tamanho do tumor foi obtido com SVM e PCA, tendo sido obtido consistentemente melhor desempenho sempre que foi utilizada a média dos sinais das antenas. Também na classificação do tamanho do tumor se verificaram melhores resultados do que na classificação da sua malignidade.