Aprendizagem contrastiva para segmentação semântica baseada em protótipos

Dissertação de mestrado de integrado em Engenharia BiomédicaA segmentação semântica é um tópico de processamento de imagem particularmente útil em áreas como a medicina, pois permite extrair informação relevante como a dimensão e o volume das estruturas, além de facilitar a localização lesões. Recorrendo a técnicas de segmentação automatizada é possível reduzir o tempo necessário para análise das imagens, uma vez que esta tarefa se pode mostrar extremamente morosa e complexa. Muitas das técnicas de segmentação automática são baseadas em deep learning. Porém, apesar dos bons resultados que estes modelos atingem, existem ainda algumas dificuldades. Uma delas corresponde à dificuldade acrescida quando as imagens apresentam grande variância intra-classe, característica particularmente comum em imagem médica. O objetivo desta dissertação centra-se em dois tópicos: métodos contrastivos e métodos de aprendizagem por protótipos, além do desenvolvimento de um modelo de segmentação semântica baseado nestas técnicas. Os métodos de aprendizagem contrastiva visam enfatizar as diferenças entre imagens, ou regiões específicas das imagens, enquanto os métodos de aprendizagem por protótipos pretendem construir protótipos representativos das várias classes. O modelo desenvolvido foi aplicado numa tarefa de segmentação semântica de vasos sanguíneos da retina. Durante as várias etapas do trabalho proposto, foram estudadas diversas variantes, com o objetivo de otimizar os resultados obtidos. O melhor sistema compõe dois principais componentes: uma rede de backbone, que funciona como feature extractor e uma rede de protótipos, que visa substituir a camada de softmax da rede base. Em termos quantitativos, obtiveram-se os valores médios de accuracy de 0.9569 e coeficiente de correlação de Matthews de 0.8029, sendo estes resultados associados ao dataset DRIVE. De um modo geral verificou-se que o modelo proposto foi capaz de segmentar corretamente vasos finos, que correspondem a regiões de detalhe muito fino.Semantic segmentation is an image processing topic particularly useful in areas such as medicine, since it enables the extraction of relevant information such as the size and volume of structures, as well as facilitating the localization of lesions. By employing automated segmentation techniques, it is possible to reduce the time required for image analysis since this task can be extremely time-consuming and complex. Many of the automatic segmentation techniques are based on deep learning. However, despite the good results achieved by these models, there are still some challenges. One of them corresponds to the increased difficulty when images exhibit significant intra-class variance, a characteristic particularly common in medical imaging. The objective of this dissertation focuses on two topics: contrastive methods and prototype-based learning methods, in addition to the development of a semantic segmentation model based on these techniques. Contrastive learning methods aim to emphasize the differences between images or specific regions of images, while prototype based learning methods aim to construct representative prototypes of various classes. The developed model was applied to the semantic segmentation of retinal blood vessels. Throughout the various stages of the proposed work, several variants were studied with the goal of optimizing the results obtained. The best system consists of two main components: the backbone, that is used as a feature extractor, and the prototype network, that substitutes the softmax layer on the base network. In quantitative terms, average accuracy values of 0.9565 and a Matthews correlation coefficient of 0.8033 were obtained, and these results are associated with the DRIVE dataset. Overall, it was found that the proposed model was capable of correctly segmenting thin vessels, which correspond to regions of very fine detail

Analysis of Trichoderma harzianum transcriptome for bioprospecting of hydrolytic enzymes

Orientadores: Anete Pereira de Souza, Sindélia Freitas AzzoniTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de BiologiaResumo: Buscando contribuir com o desenvolvimento da tecnologia de produção do etanol de segunda geração, o presente estudo analisa o transcriptoma de T. harzianum IOC-3844 utilizando técnicas de sequenciamento high-thoughput. O principal objetivo dessas análises foi identificar, caracterizar e catalogar os transcritos expressos por T. harzianum relacionados com a degradação de substratos complexos, como o bagaço de cana de açúcar, revelando o conjunto de genes envolvidos na degradação da biomassa. A análise do transcriptoma do fungo Trichoderma harzianum sob condições que induzem a degradação da biomassa permitiu a identificação de sequências de genes potencialmente eficazes no processo de biodegradação, uma etapa essencial à compreensão do processo de hidrólise enzimática. O sequenciamento resultou em 246 milhões de sequências com 72 pb, o que corresponde a 14,7 GPB analisados. Após a montagem , 32.494 contigs foram gerados, submetidos à identificação e classificados de acordo com sua identidade. Todas as sequências de contigs foram comparados com o banco de dados do NCBI, Gene Ontology (GO terms), Enciclopédia de Genes Kyoto (KEGG), Carbohydrate Active-Enzymes (CAZYmes). Foram identificados 487 CAZymes no transcriptoma, inclusive aquelas ligadas as reações químicas de despolimerização de celulose e hemicelulose. As sequências classificadas como atividade catalítica (6.975) e atividade reguladora (143) podem estar envolvidas com esse tipo de reação.A análise permitiu definir o principal conjunto de genes envolvidos na degradação da celulose e de hemicelulose do T. harzianum , e genes acessórios relativos à despolimerização de biomassa. Uma análise dos níveis de expressão permitiu determinar os conjuntos de genes diferencialmente expressos em diferentes condições de cultivo. Os resultados obtidos acrescentam conhecimento sobre a constituição do genoma, as atividades de expressão gênica do fungo Trichoderma harzianum e fornece informações importantes a respeito dos mecanismos genéticos de degradação de biomassa que o fungo utiliza. As informações obtidas poderão ser utilizadas para outras espécies de fungos filamentosos com potencial para a biodegradaçãoAbstract: In order to contribute to the development of second-generation ethanol technology, this study analyzes the transcriptome of T. harzianum IOC-3844 using high-thoughput sequencing techniques. The main objective of this analysis was to identify, characterize and catalog the transcripts expressed by T. harzianum related to the degradation of complex substrates such as sugar cane bagasse, revealing the set of genes involved in the degradation of biomass. The analysis of the transcriptome of the fungus Trichoderma harzianum under conditions that induce the degradation of biomass allowed the identification of genes potentially effective in the biodegradation process, an essential step for understanding the enzymatic process. Sequencing resulted in 246 million sequences with 72 bp, which corresponds to 14.7 GBP analyzed. After assembly, 32,494 contigs were generated, identified and classified according to their identity. All sequence contigs were compared with NCBI database, Gene Ontology (GO terms), Kyoto Encyclopedia of Genes (KEGG), Carbohydrate Active-Enzymes (CAZYmes). 487 CAZymes were identified in the transcriptome, including those related to reactions of cellulose and hemicellulose depolymerization. Sequences classified as catalytic activity (6,975) and regulatory activity (143) may be involved with this type of reaction. This analysis define the set of genes involved in the degradation of cellulose and hemicellulose of T. harzianum, and accessories genes related to depolymerization of the biomass. An analysis of expression levels was used to calculate the set of differentially expressed genes in different culture conditions. The results add to knowledge about the composition of the genome and gene expression activity of the fungus Trichoderma harzianum, and provides important information regarding the genetic mechanisms of biomass degradation that the fungus uses. The information obtained may be used for other species of filamentous fungi with potential for biodegradationDoutoradoGenetica Vegetal e MelhoramentoDoutora em Genética e Biologia Molecula