PPGCC - Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
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Item Contributions to automating the analysis of conventional Pap smears.(2023) Diniz, Débora Nasser; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Carneiro, Cláudia Martins; Luz, Eduardo José da Silva; Pessin, Gustavo; Souza, Jefferson Rodrigo de; Veras, Rodrigo de Melo SouzaThis thesis, organized as a compilation of articles, develops and presents contri- butions to the automated analysis of conventional Pap smear slides. A conventional Pap smear slide is a sample of cervical cells collected and prepared on a glass slide for subsequent cytopathological analysis. The main contributions are to detect and classify cervical cell nuclei to develop a decision support tool for cytopathologists. The first arti- cle resulting from this research utilizes a hierarchical methodology using Random Forest for the nucleus classification of the Herlev and Center for Recognition and Inspection of Cells (CRIC) Searchable Image Database databases based on 232 handcrafted fea- tures. In this article, we investigate balancing techniques, perform statistical analyses using Shapiro-Wilk and Kruskal-Wallis tests, and introduce the CRIC Searchable Image Database segmentation base. Our result defined the state-of-the-art in five metrics for nucleus classification in five and seven classes and the state-of-the-art in precision and F1-score for two-class classification. The second article introduces a method for nu- cleus detection in synthetic Pap smear images from the Overlapping Cervical Cytology Image Segmentation Challenge dataset proposed at the 11th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI’14). In this second article, we investigate clustering al- gorithms for image segmentation. We also explore four traditional machine learning techniques (Decision Tree (DT), Nearest Centroid (NC), k-Nearest Neighbors (k-NN), and Multi-layer Perceptron (MLP)) for classification and propose an ensemble method using DT, NC, and k-NN. Our result defined the state-of-the-art recall using this dataset. The third article proposes an ensemble method using EfficientNets B1, B2, and B6 to classify images from the CRIC Searchable Image Database dataset. Here, we investigate ten neural network architectures to choose those used in the ensemble method and present a data augmentation methodology using image transformation techniques. Our result de- fined the five state-of-the-art metrics for nucleus classification in two and three classes. Furthermore, we introduce results for six-class classification. Lastly, the fourth article introduces the Cytopathologist Eye Assistant (CEA), an intuitive and user-friendly tool that uses deep learning to detect and classify cervical cells in Pap smear images, support- ing cytopathologists in providing diagnoses. We investigate You Only Look Once (YOLO) v5 and YOLOR for performing both tasks (detection and classification) and also explore the combination of using YOLOv5 for detection and the ensemble of EfficientNets from the third article for classification. The article explores data balancing techniques, under- sampling, and oversampling using Python’s Clodsa library. The CRIC Cervix database was used for tool evaluation, considering four scenarios: original images, resized im- ages, augmented resized images, and balanced resized images. The application of CEA was validated by specialists with years of experience in cytopathology, highlighting the tool’s ease of use and potential to address specific queries.Item Alocação de canais em redes WLAN considerando a utilidade marginal total da conexão para usuários.(2015) Luiz, Thiago Alcântara; Freitas, Alan Robert Resende de; Guimarães, Frederico GadelhaRedes locais sem fio (WLAN) têm sido amplamente utilizadas nos últimos anos. A fim de atender um número crescente de usuários, estas redes têm cada vez um número maior de pontos de acesso (access points ou AP) que operam em uma área reduzida, sem atenção suficiente para a seleção do canal de operação. A sobreposição de canais entre APs vizinhos é o principal fator de degradação do desempenho da rede para os usuários. No entanto, o número limitado de canais não sobrepostos disponíveis torna o problema de alocação de canais difícil. Os modelos de alocação de canais encontrados na literatura geralmente ignoram a qualidade de conexão dos usuários, e adotam, por exemplo, apenas o nível de interferência total no ambiente ou percentual de usuários submetidos a algum nível de interferência. Neste trabalho, propomos um novo modelo de alocação que visa encontrar um mapeamento de canais para os APs que compõem uma rede WLAN, com o objetivo de maximizar a qualidade total de conexão dos usuários considerando a Utilidade Marginal. O conceito de utilidade envolve a satisfação de um usuário em relação a qualidade da sua conexão, estimado pela intensidade de sinal recebida pelo AP e as perdas causadas pela interferência. Os resultados obtidos utilizando Algoritmos Evolutivos, um algoritmo de busca local e Algoritmos Meméticos contrapõem os modelos de alocação que desconsideram a qualidade de conexão e priorizam alguns usuários gerando grande desequilíbrio na distribuição das velocidades de conexão, pois, não adotam a degradação causada pelos níveis de interferência na conexão dos usuários separadamente.Item Análise e otimização do problema de roteamento de veículos com muitos objetivos e janelas de tempo flexíveis.(2015) Matsueda, Lucas Carvalho Oliveira; Freitas, Alan Robert Resende de; Guimarães, Frederico GadelhaPara explorar a interseção entre problemas de roteamento de veículos propostos na literatura, esta dissertação propõe um problema de roteamento de veículos com muitos objetivos e janelas de tempo flexíveis (MOPRV). É proposta uma abordagem baseada em dois algoritmos evolucionários multiobjetivo (NSGA-II e NSGA-III) e um método para a redução e visualização de objetivos (Árvores de Agregação) é proposta. Através de um estudo sobre a harmonia e conflito entre os objetivos do problema, foi observada a possibilidade de agregação entre os mesmos, reduzindo o problema de seis para três objetivos. Os experimentos demonstram que as soluções para o problema reduzido possuem bons valores para todos os objetivos quando comparado com as soluções do problema completo. Mais ainda, os resultados demonstram que é mais vantajoso visualizar a relação entre os objetivos do MOPRV e em seguida otimizar o problema com menos objetivos do que tentar otimizar diretamente o problema considerando todos os objetivos do MOPRV.Item Um algoritmo de estimação de distribuição para otimização multiobjetivo baseado em colônia de abelhas e clusters.(2013) Novais, Fabiano Tomás; Guimarães, Frederico GadelhaNeste trabalho, propõem-se um novo algoritmo híbrido denominado Multiobjective Optimization Estimation of Distribution Algorithm Based on Bee Colonies and Clusters (MOEDABC) para resolução de problemas de otimização multiobjetivo de larga escala no domínio contínuo. Este algoritmo é inspirado na organização de uma colônia de abelhas e baseia-se nos algoritmos de estimação de distribuição. Como forma de gerar melhores soluções utiliza-se também técnicas de clusterização com a finalidade de aumentar a convergência local das soluções na fronteira Pareto. O algoritmo é baseado em quatro tipos de abelhas: as campistas, as observadoras, as nutrizes e as escoteiras, onde cada uma utiliza uma forma diferente de gerar as novas soluções. Combinando diferentes técnicas como clusterização, estimação de distribuição e algoritmos genéticos possibilitou-se um melhor aprendizado por meio de modelos probabilísticos baseados em distribuições Gaussianas e de Cauchy, obtendo assim soluções de maior qualidade. Em busca de obter maior flexibilidade do algoritmo na resolução de problemas foi introduzido um feromônio de controle responsável por controlar a proporção de cada tipo de abelhas na colônia. Comparado com outros algoritmos os resultados obtidos demonstram que o algoritmo proposto apresenta uma maior velocidade de convergência e uma melhor distribuição das soluções na fronteira Pareto conforme os indicadores utilizados.