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DEFESA DE TESE DE DOUTORADO Nº 17
Aluno: Rodrigo Felipe Albuquerque Paiva de Oliveira
Título: “OrGANiCells: Um Framework para Orquestração de Estratégias de Regularização de Instabilidades de Redes Adversariais Generativas para Pipelines de Síntese de Imagens de Células do Sangue”
Orientador: Carmelo José Albanez Bastos Filho - (PPGEC)
Examinador Externo: Fernando José Ribeiro Sales - (UFPE)
Examinador Externo: Felipe Silva Ferraz - (UFPE)
Examinador Externo: Rodrigo de Paula Monteiro - (UPE)
Examinador Interno: Diego Marconi Pinheiro Ferreira Silva - (PPGEC)
Data-hora: 28 de março de 2024, às 13:00h.
Local:Formato Remoto - Google Meet.
Resumo:
Uma das principais tarefas na análise de exames clínicos é detectar padrões para diagnosticar doenças com mais precisão. No entanto, técnicas de aprendizado profundo exigem uma grande quantidade de dados para generalizar suas previsões. As abordagens clássicas de geração de imagens sintéticas não possuem a diversidade necessária nos novos exemplos gerados. Essa restrição implica na assertividade dos modelos, pois eles carecem de recursos que representem o domínio completo das imagens originais, como observado na literatura. Uma abordagem alternativa para gerar imagens representando novas entidades a partir de um conjunto de imagens é aplicar GAN (Redes Adversárias Generativas) para criar novos conjuntos de dados a partir de amostras reais. O presente trabalho propõe um framework para gerar imagens sintéticas de células brancas do sangue com estratégias de orquestração para regularizar as instabilidades conhecidas do GAN, o OrGANiCells. Durante nossos experimentos, desenvolvemos um detector de instabilidade capaz de orquestrar estratégias de regularização dinamicamente na pipeline de geração de imagens sintéticas. Além disso, incluímos uma etapa de avaliação da qualidade supervisionada por especialistas humanos. Para avaliar o conjunto de dados sintéticos, misturamos aleatoriamente imagens geradas pela pipeline OrGANiCells com exemplos do conjunto de dados de imagens do mundo real e apresentamos aos profissionais biomédicos uma avaliação em relação à categorização dos tipos celulares. A avaliação cega dos profissionais biomédicos em relação à percepção da qualidade das amostras geradas pelo GAN apresentou resultados satisfatórios ao comparar a acurácia do conjunto de dados real (88,61%) com a acurácia do conjunto de dados gerado (71,66%) em todo o experimento. Apesar desse resultado, do ponto de vista da avaliação da diversidade e originalidade das amostras geradas pelo OrGANiCells, é necessário investigar métricas que atestem quantitativamente a eficácia dessa implementação.
DEFESA DE TESE DE DOUTORADO Nº16
Aluno: Luiz Felipe Vieira Verçosa
Título: “Handling Complexity in Event Logs with Network Science and Clustering”
Orientador: Byron Leite Dantas Bezerra - (PPGEC)
Coorientador: Carmelo José Albanez Bastos Filho - (PPGEC)
Examinador Externo: Marcelo Fantinato - (USP)
Examinador Externo: Hugo Valadares Siqueira - (UTFPR)
Examinador Interno: Fernando Buarque de Lima Neto - (PPGEC)
Examinador Interno: Diego Marconi Pinheiro Ferreira Silva - (PPGEC)
Data-hora: 26 de Março de 2024, às 14:00h.
Local:Formato Remoto - Google Meet.
Resumo:
Real event logs from businesses are usually complex, with many variants and activities. This can lead to so-called "spaghetti" process models that are hard to comprehend and from which it is challenging to extract insights. In the literature, there are measurements that identify complexity in event logs by considering aspects such as size, distances, variance, and entropies. In addition, clustering techniques may be applied to disentangle complex processes into multiple simpler models. However, there is still room for improvement given the increasing data volume and complexity of businesses. In this work, we propose techniques to identify complexity in event logs, predict values of conformance checking metrics, and cluster complex processes. The identification of complexity is performed through Markovian abstraction derived from the event log. Next, characteristics of the Markovian graphs are extracted with network science metrics that capture centrality, clustering, and density of the nodes. We identified correlations between such metrics and the quality dimensions of fitness, precision, simplicity, and generalization of the respective discovered model. In some cases, the Markovian models outperform metrics from the literature. Similarly, we propose sequential clustering to discover more comprehensible models from the event log. It relies on the identification of a large number of well-behaved clusters in the first stage, followed by an agglomerative step able to identify families of process variants. We show the advantages of our approach in identifying processes in a real-case legal domain, instead of only splitting variants based on the traces' attributes.
DEFESA DE TESE DE DOUTORADO Nº 15
Aluno: George Oliveira de Araújo Azevedo
Título: “Método de Medição de Rotação Através de Visão Baseada em Eventos"
Orientador: Bruno José Torres Fernandes - (PPGEC)
Corientador: Rogério Pontes de Araújo - (UPE)
Examinador Externo: Jefferson Rodrigo de Souza - (UFU)
Examinador Externo: José Ângelo Peixoto da Costa - (IFPE)
Examinador Externo: Sérgio Campello Oliveira (UPE)
Examinador Interno: João Fausto Lorenzato de Oliveira - (PPGEC)
Data-hora: 26 de Março de 2024, às 13:00h
Local: Formato Presencial, no Miniauditório.
Resumo:
As técnicas de visão computacional vem sendo aplicadas para medição de rotação de equipamentos ou máquinas com o objetivo de monitorar as condições de funcionamento e prevenção de falhas, por exemplo. Essas técnicas apresentam vantagem por não necessitar de contato físico com os equipamentos que estão medindo, além disso, permite a extração de outras informações através da informação visual. No entanto, os sensores de visão tradicionais, baseados em frames captam uma grande quantidade de informações para processar, principalmente quando aplicados para sistemas de alta velocidade, além de estarem sujeitos a ocorrência de imagens borradas devido ao movimento, também chamado de motion blur. Então, recentemente, um novo tipo de sensor para extração de informações visuais vem sendo difundido e sugere uma mudança de paradigma na geração e processamento de dados de imagens, tendo como principais características alta resolução temporal, alta faixa dinâmica, e não está sujeito aos efeitos de borramento de imagem. Ele é chamado de sensor neuromórfico e produz dados baseados em eventos, onde cada pixel possui uma resposta independente. Através do uso desse sensor, este trabalho propõe uma técnica de medição de rotação sem contato, onde é avaliada a capacidade de medição dessa técnica, verificando sua precisão em comparação com outras técnicas apresentadas já existentes e a medição de múltiplos objetos com rotações distintas utilizando um único sensor, aplicação muito importante para setores industriais com muitos equipamentos rotativos, como a indústria de manufatura ou a indústria eólica. Dentre as principais vantagens dessa técnica podemos destacar que não necessita de contato com a máquina rotativa, não precisa de instalação de equipamentos extras no processo, ou seja, não requer alterações na linha de produção e apresenta potencial para aplicações de medição de rotações distintas simultaneamente. O método de medição compara o tempo entre blocos de eventos com sinais distintos em uma região específica do sensor para obtenção da rotação. A avaliação do método proposto é comparada com a medição através de um tacômetro digital. Os parâmetros analisados são o tamanho da janela de medição, quantidade de dados processados, a precisão da medição e a capacidade de medição de múltiplas rotações. Experimentos foram realizados em quatro equipamentos para avaliar o modelo do sistema de medição, inicialmente a validação do método foi feita através da medição de hélices de ventiladores e numa máquina rotativa de usinagem router CNC, em seguida foram avaliados os métodos de múltiplas medições através de um torno mecânico CNC e das hélices de um drone rotacionando sob o efeito de ventilação artificial.
O Programa
