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    Métodos computacionais para otimização de desempenho em redes de imagem médica

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    Over the last few years, the medical imaging has consolidated its position as a major mean of clinical diagnosis. The amount of data generated by the medical imaging practice is increasing tremendously. As a result, repositories are turning into rich databanks of semi-structured data related to patients, ailments, equipment and other stakeholders involved in the medical imaging panorama. The exploration of these repositories for secondary uses of data promises to elevate the quality standards and efficiency of the medical practice. However, supporting these advanced usage scenarios in traditional institutional systems raises many technical challenges that are yet to be overcome. Moreover, the reported poor performance of standard protocols opened doors to the general usage of proprietary solutions, compromising the interoperability necessary for supporting these advanced scenarios. This thesis has researched, developed, and now proposes a series of computer methods and architectures intended to maximize the performance of multi-institutional medical imaging environments. The methods are intended to improve the performance of standard protocols for medical imaging content discovery and retrieval. The main goal is to use them to increase the acceptance of vendor-neutral solutions through the improvement of their performance. Moreover, it intends to promote the adoption of such standard technologies in advanced scenarios that are still a mirage nowadays, such as clinical research or data analytics directly on top of live institutional repositories. Finally, these achievements will facilitate the cooperation between healthcare institutions and researchers, resulting in an increment of healthcare quality and institutional efficiency.As diversas modalidades de imagem médica têm vindo a consolidar a sua posição dominante como meio complementar de diagnóstico. O número de procedimentos realizados e o volume de dados gerados aumentou significativamente nos últimos anos, colocando pressão nas redes e sistemas que permitem o arquivo e distribuição destes estudos. Os repositórios de estudos imagiológicos são fontes de dados ricas contendo dados semiestruturados relacionados com pacientes, patologias, procedimentos e equipamentos. A exploração destes repositórios para fins de investigação e inteligência empresarial, tem potencial para melhorar os padrões de qualidade e eficiência da prática clínica. No entanto, estes cenários avançados são difíceis de acomodar na realidade atual dos sistemas e redes institucionais. O pobre desempenho de alguns protocolos standard usados em ambiente de produção, conduziu ao uso de soluções proprietárias nestes nichos aplicacionais, limitando a interoperabilidade de sistemas e a integração de fontes de dados. Este doutoramento investigou, desenvolveu e propõe um conjunto de métodos computacionais cujo objetivo é maximizar o desempenho das atuais redes de imagem médica em serviços de pesquisa e recuperação de conteúdos, promovendo a sua utilização em ambientes de elevados requisitos aplicacionais. As propostas foram instanciadas sobre uma plataforma de código aberto e espera-se que ajudem a promover o seu uso generalizado como solução vendor-neutral. As metodologias foram ainda instanciadas e validadas em cenários de uso avançado. Finalmente, é expectável que o trabalho desenvolvido possa facilitar a investigação em ambiente hospitalar de produção, promovendo, desta forma, um aumento da qualidade e eficiência dos serviços.Programa Doutoral em Engenharia Informátic

    Um modelo distribuído de armazenamento hierárquico de conhecimento médico

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    Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2013.O advento da disseminação e consolidação dos sistemas computacionais, como ferramentas de apoio aos mais variados tipos de negócios, criou uma dependência dos usuários em geral, em armazenar mais e mais seus dados. Atualmente é inquestionável a necessidade de registros anteriores de transações dos usuários em sistemas operacionais. Esta necessidade vai, por exemplo, desde a recuperação de um e-mail de anos anteriores, passando por registros de transações bancárias legadas, indo até prontuários eletrônicos. Com esta crescente demanda de armazenamento de dados, informações e conhecimento, para os mais variados nichos da Indústria e da Ciência em geral, criou um interessante espaço para pesquisa e desenvolvimento de formas alternativas para a persistência de longo prazo em sistemas computacionais. Na área médica, esta premissa é ainda mais verdadeira, pois todos os dias, centenas de milhares de pacientes ao redor do mundo, realizam exames médicos baseados em imagens, buscando auxílio para o diagnóstico dos mais variados tipos de doenças. As formas de persistência de dados que atualmente são utilizadas na área médica, em sua grande maioria, se apoiam no paradigma relacional, que geralmente suportam os sistemas de informação ou conhecimento que estão nos hospitais e clínicas médicas. Neste sentido, esta tese propôs um novo modelo de armazenamento para sistemas médicos baseados em imagens. Este modelo foi concebido a partir de um paradigma hierárquico, seguindo o padrão para imagens médicas internacionalmente reconhecido (DICOM), o que além de representar os dados de uma forma mais natural, simplifica o processo de busca e recuperação. Ao final dos experimentos e das etapas de análises dos resultados, o modelo proposto mostrou ter um desempenho mais eficiente no geral, se comparado ao modelo atual, utilizando bancos de dados relacionais.Abstract : The advent of the spread and consolidation of computer systems as tools supporting various kinds of business, created a dependence on general users to store more and more data. Currently there is an unquestionable need for previous records of user transactions in computer systems. This will need, for example, from the restore of an e-mail in previous years, going through records of bank transactions legacy, going to electronic records. With this increasing demand for data storage, information and knowledge for various niches of Science and Industry in general has created an interesting space for research and development of alternative forms for the persistence of long-term computer systems. In the medical field, this premise is even more true because every day, hundreds of thousands of patients around the world, conduct medical examinations based on images, seeking aid for the diagnosis of various types of diseases. Forms of data persistence that are currently used in the medical field, mostly, rely on the relational paradigm, which generally support information systems and knowledge that are in hospitals and medical clinics. In this sense, this thesis proposes a new storage model for systems -based medical images. This model was designed from a hierarchical paradigm, following the standard for internationally recognized medical images (DICOM), which also represents the data in a more natural, simplifies the process of search and retrieval. At the end of experiments and after the stages of analysis of the results, the proposed model has shown a better performance when compared to the current model, using relational databases

    A Functional, Comprehensive and Extensible Multi-Platform Querying and Transformation Approach

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    This thesis is about a new model querying and transformation approach called FunnyQT which is realized as a set of APIs and embedded domain-specific languages (DSLs) in the JVM-based functional Lisp-dialect Clojure. Founded on a powerful model management API, FunnyQT provides querying services such as comprehensions, quantified expressions, regular path expressions, logic-based, relational model querying, and pattern matching. On the transformation side, it supports the definition of unidirectional model-to-model transformations, of in-place transformations, it supports defining bidirectional transformations, and it supports a new kind of co-evolution transformations that allow for evolving a model together with its metamodel simultaneously. Several properties make FunnyQT unique. Foremost, it is just a Clojure library, thus, FunnyQT queries and transformations are Clojure programs. However, most higher-level services are provided as task-oriented embedded DSLs which use Clojure's powerful macro-system to support the user with tailor-made language constructs important for the task at hand. Since queries and transformations are just Clojure programs, they may use any Clojure or Java library for their own purpose, e.g., they may use some templating library for defining model-to-text transformations. Conversely, like every Clojure program, FunnyQT queries and transformations compile to normal JVM byte-code and can easily be called from other JVM languages. Furthermore, FunnyQT is platform-independent and designed with extensibility in mind. By default, it supports the Eclipse Modeling Framework and JGraLab, and support for other modeling frameworks can be added with minimal effort and without having to modify the respective framework's classes or FunnyQT itself. Lastly, because FunnyQT is embedded in a functional language, it has a functional emphasis itself. Every query and every transformation compiles to a function which can be passed around, given to higher-order functions, or be parametrized with other functions

    Aldo von Wangenheim

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    Combining SOA and BPM Technologies for Cross-System Process Automation

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    This paper summarizes the results of an industry case study that introduced a cross-system business process automation solution based on a combination of SOA and BPM standard technologies (i.e., BPMN, BPEL, WSDL). Besides discussing major weaknesses of the existing, custom-built, solution and comparing them against experiences with the developed prototype, the paper presents a course of action for transforming the current solution into the proposed solution. This includes a general approach, consisting of four distinct steps, as well as specific action items that are to be performed for every step. The discussion also covers language and tool support and challenges arising from the transformation

    Three Risky Decades: A Time for Econophysics?

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    Our Special Issue we publish at a turning point, which we have not dealt with since World War II. The interconnected long-term global shocks such as the coronavirus pandemic, the war in Ukraine, and catastrophic climate change have imposed significant humanitary, socio-economic, political, and environmental restrictions on the globalization process and all aspects of economic and social life including the existence of individual people. The planet is trapped—the current situation seems to be the prelude to an apocalypse whose long-term effects we will have for decades. Therefore, it urgently requires a concept of the planet's survival to be built—only on this basis can the conditions for its development be created. The Special Issue gives evidence of the state of econophysics before the current situation. Therefore, it can provide excellent econophysics or an inter-and cross-disciplinary starting point of a rational approach to a new era

    Tecnologias e dados abertos para inovação em Governo

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    Esta publicação apresenta os resultados de quatro pesquisas aplicadas que exploram possibilidades de inovação no setor público utilizando novas tecnologias e dados abertos. Os trabalhos foram desenvolvidos no âmbito do Programa Cátedras Brasil Inovação, referente ao edital nº nº 5/2018, organizado pelo Laboratório de Inovação em Governo - GNova da Escola Nacional de Administração Pública - Enap.Caderno Enap, 73102 páginasGoverno e Transformação DigitalInovaçãoISSN: 0104-707
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