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- A (in)visibilidade da alma: linguagem cinematográfica na representação de perceções subjetivas e sensoriais da cegueiraPublication . Amaral, Lara Rodrigues; Castanheira, GraçaEste trabalho apresenta uma investigação sobre o cinema experimental a partir da criação e análise de um projeto audiovisual original, inspirado na vivência sensorial de uma pessoa com deficiência visual. Explora-se a linguagem do cinema experimental como forma de expressão sensorial não linear, que transcende as convenções narrativas tradicionais para representar experiências subjetivas e ampliadas. A pesquisa combina fundamentação teórica referente à perceção sensorial, subjetividade e inovação estética com a produção prática de um objeto audiovisual interativo e imersivo. A análise do produto final aborda a articulação entre a experiência sensorial do sujeito estudado e as estratégias de linguagem audiovisual experimental, evidenciando as potencialidades do cinema para ampliar os canais de comunicação da experiência humana.
- Emotion recognition in multimedia contentPublication . Condesso, Sofia Fernandes; Ferreira, Artur Jorge; Leite, Nuno Miguel da Costa de SousaAbstract Emotion Recognition (ER) has become crucial in Human-Computer Interaction (HCI), with applications ranging from mental health support to adaptive learning. While many existing approaches rely on controlled environments or hardware-based sensors, this thesis explores non-contact unimodal methods—speech, facial expressions, and textual data—for a more naturalistic and practical analysis of emotions. First, we conduct a systematic evaluation of unimodal ER, comparing classical Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) approaches across multiple unimodal and multimodal datasets. For speech modality (audio), we extract acoustic features using openSMILE (GeMAPS), and learn with models such as Support Vector Machines (SVM) and Random Forests. Results show that feature selection on acoustic features can improve Speech Emotion Recognition (SER). For Facial Emotion Recognition (FER), we experiment with DeepFace and a lightweight Convolutional Neural Networks (CNN). For textual emotion recognition, we employ Word2Vec and GloVe with ML and DL models, and also experiment zero-shot and few-shot learning with large language models. In multimodal experiments, fusion of text and audio modalities improved accuracy to 0.45, confirming the benefit of combining complementary emotional cues. However, adding the visual modality led to a slight degradation in performance, attributed to suboptimal frame sampling. Overall, results highlight the trade-offs between unimodal simplicity and multimodal robustness, demonstrating that lightweight, interpretable models can achieve practical performance for real-world emotion-aware applications.
- Progressão dos defeitos glaucomatosos em doentes com apneia obstrutiva do sono em tratamentoPublication . Ferreira, Ana Rita Batista; Pinto, Iola Maria Silvério; Ferreira-Santos, DanielaIntrodução: O glaucoma é uma neuropatia ótica e uma das principais causas de cegueira a nível global. Por ser uma doença silenciosa é importante conhecer os fatores de risco. Segundo a literatura, patologias como a Síndrome da Apneia Obstrutiva do Sono (SAOS) contribuem para o seu aparecimento. Objetivos: Clarificar a associação da SAOS com o glaucoma e compreender a relação entre a terapêutica com pressão positiva na via aérea (PAP) e as alterações glaucomatosas através do estudo da progressão dos defeitos glaucomatosos, de modo a criar um encaminhamento eficaz para estes doentes. Métodos: O presente estudo de coorte e observacional permitiu avaliar a influência da severidada da SAOS nos indicadores oftalmológicos. Numa abordagem prospetiva e longitudinal permitiu avaliar a progressão dos defeitos glaucomatosos, segundo a adesão à PAP, através da avaliação da pressão intra-ocular (PIO), acuidade visual (AV) campos visuais (CV) e tomografia de coerência óptica (OCT). Os doentes foram avaliados antes do início da terapêutica com PAP, quatro, oito e doze meses após o início da mesma. Resultados: A amostra incluiu 88 pacientes diagnosticados com SAOS. Após o diagnóstico não se observaram alterações significativas entre os grupos de severidade da SAOS, embora se tenha observado um aumento da PIO e diminuição de camada de fibras nervosas (RNFL) e anel neuroretiniano (MRW) no grupo com SAOS grave. Após doze meses, observou-se um aumento da PIO, para todos os grupos de adesão (p <0,001), e uma melhoria do campo visual para o grupo com boa adesão. Conclusões: A severidade da SAOS não mostrou ter impacto significativo para as variáveis associadas ao glaucoma. Após um ano de utilização de terapêutica PAP, os resultados sugerem um aumento da PIO, independentemente da adesão, mas também uma preservação funcional e estrutural da visão para o grupo de boa adesão.
- Artificial intelligence applied to brain tumor classification in MRI scansPublication . Ribeiro, Ana Filipa Ferreira; Ribeiro, Maria Margarida do Carmo Pinto; Carreira, Fernando Paulo Neves da Fonseca CardosoAbstract Gliomas are heterogeneous, difficult to delineate, and consume significant clinical time. This work prioritizes MRI preprocessing and a simple 2D U-Net, comparing pipelines that improve image quality instead of optimizing a full segmentation system under GPU/time constraints. We used multimodal BraTS 2023 data (FLAIR, T1Gd, and T2), excluding native T1 due to practical redundancy. Three methods were compared. Method 1 applied per-volume min–max normalization and geometric-center cropping. Method 2 replaced this with z-score normalization (computed only on intracranial/non-zero voxels) and centering guided by T1Gd intensity. Method 3 added bias-field correction (N4) and label-free localization based on FLAIR (Otsu + largest connected component), avoiding label leakage in testing/validation. In all cases, a simple 2D U-Net (MONAI) with three input channels and four classes was trained using Dice + cross-entropy loss and early stopping. Evaluation followed the BraTS subregions (ET, TC, WT) and standard metrics (Dice, IoU, sensitivity, precision, and specificity). Results show consistent gains for Method 3 over the others. On the test set, Method 3 achieved mean Dice of 0.626 (ET), 0.682 (TC), and 0.844 (WT), surpassing Method 2 by +0.073, +0.153, and +0.072, respectively. Improvements are most pronounced in the TC, the most challenging region. In conclusion, the intracranial normalization, bias-field correction, and FLAIR-guided centering increase input reliability and the stability of the 2D model, providing a solid foundation for future 3D extensions and external validation.
- Análise das condições de deposição na produção de componentes híbridos por impressão 3DPublication . Paiva, Marcelo Kendrick de; Galvão, Ivan Rodolfo Pereira Garcia de; Almeida, Pedro Lúcio Maia Marques de; Leitão, Carlos Miguel AlmeidaO desenvolvimento de juntas híbridas entre metais e polímeros tem ganhado destaque em aplicações estruturais leves, especialmente nas indústrias automotiva e aeroespacial. Esse tema é de grande importância, pois, com o surgimento de novas técnicas de ligação entre materiais, como soldadura por fricção e união mecânica, a união híbrida de materiais distintos possibilita a criação de novos materiais que combinam as características e qualidades de cada um, resultando em componentes cada vez mais leves, resistentes e confiáveis. O objetivo deste trabalho destinou-se a analisar as condições de deposição na produção de componentes híbridos (metal-polímero) por modelação por deposição fundida (FDM). Em particular, foi estudada a ligação de chapa de alumínio (Al) a Ácido Polilático (PLA) impresso. Por forma a estudar as condições de adesão na interface metal-polímero, foram testadas diferentes condições topográficas dos componentes de Al. Sobre estas superfícies foram depositadas, por prensagem a quente, películas poliméricas, que funcionarão como camadas intermédias facilitadoras da deposição de material polimérico por FDM, para se avaliar e comparar a resistência da adesão entre os materiais sob essas diferentes preparações superficiais. Foram produzidas amostras em três condições distintas, sem preparação, com lixamento, e com texturização superficial. A caracterização morfológica foi realizada por microscopia óptica e microscopia digital, se analisando as condições de deposição do material polimérico na topografia da placa de Al. Os resultados mostraram que a texturização superficial melhorou as condições de adesão da junta, em comparação com as demais condições de preparação do substrato do Al, sugerindo uma melhor ancoragem mecânica da junta. A preparação da superfície do Al demostrou ser um fator crucial para a eficiência da junta híbrida Al/PLA, revelando a importância de se realizar um controlo topográfico neste tipo de aplicação para o fabrico aditivo pelo método de FDM.