Visualização de informação geo-referenciada em dispositivos móveis

Tese de mestrado em Informática, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2008O número de dispositivos móveis e serviços disponibilizados tem recentemente crescido consideravelmente. Este crescimento tem vindo a mudar o modo como as pessoas acedem à informação. Os avanços tecnológicos dos dispositivos móveis oferecem novas oportunidades em domínios onde os dados geográficos têm um papel importante. OsPDA (Personal Digital Assistants), telemóveis e outros dispositivos portáteis, têm cada vez mais acesso à posição do utilizador através de dispositivos GPS. Estes avanços tornaram possível incorporar aplicações de visualização que mostram ao utilizador pontos de interesse relevantes na sua vizinhança. No entanto, os dispositivos móveis tem diversas limitações quando comparados com os computadores de secretária, sendo a mais importante o tamanho do ecrã. Este facto sugere que algumas técnicas de visualização podem não ser apropriadas para estes dispositivos. Neste trabalho é explorado o uso de mecanismos de filtragem, baseados em critérios semânticos, para reduzir o número de elementos a visualizar, o uso de operadores de generalização para tratar os restantes elementos que estejam sobrepostos, e o uso de múltiplas representações com diferentes graus de detalhe, que permitam gerar representações legíveis. Como prova de conceito, foi desenvolvido um protótipo de um sistema de visualização de informação geo-referenciada denominado MoViSys. Para avaliar os conceitos propostos, foi realizado um plano de avaliação. Os resultados desta avaliação sugerem que a combinação da função de filtragem com a utilização dos operadores de generalização permite aos utilizadores visualizar um mapa menos confuso, ajudando-os nas suas tarefas.The number of mobile devices and associated services has recently been growing considerably. This growth has been changing the way people access information. The technological advances of mobile devices offer new opportunities to areas where geographic data has an important role. PDA (Personal Digital Assistants), mobile phones and other portable devices are increasingly beginning to have location awareness via GPS devices. These continuous improvements have made possible to incorporate graphic visualization applications to show relevant points of interest in the vicinity to the user. However, mobile devices have several limitations when compared to desktop computers, the most important of which is the small screen. This suggests that some visualization techniques may not be appropriate for those devices. In this work we explore the use of filtering mechanisms, based on semantic criteria, to reduce the number of visualized elements, the use of generalization operators to solve the remaining overlapping of elements, and the use of multiple representations with different levels of detail to generate intelligible representations. As a proof of concept, a prototype of a geo-referenced information visualization system, named MoViSys, was developed. To evaluate the proposed concepts, a usability test was performed. The results of this evaluation suggest that the combination of a filtering function and the use the generalization operators allows the user to visualize a less confusing map, and aids them in their tasks

CHUB: um modelo cartográfico para a visualização e análise do corpo humano

Tese de Doutoramento em Tecnologias e Sistemas de Informação - Área do Conhecimento Engenharia de Programação e dos Sistemas InformáticosA visualização é a representação visual realística ou abstracta de um conjunto de dados que são gerados por modelos computacionais ou resultantes de medições físicas realizadas no mundo real. É fundamental para auxiliar as pessoas a compreenderem dados e processos complexos e pode ser classificada consoante os seus objectivos (nomeadamente a visualização científica e de informação). A correcta modelação e caracterização dos dados são partes fundamentais para a escolha de técnicas visuais eficazes e a produção de uma visualização válida. O grande desafio é exactamente o de identificar como a análise dos resultados pode e deve ser mostrada ao potencial utilizador de uma forma simultaneamente sucinta, coerente e útil. O conceito de modelação cartográfica ou álgebra de mapas foi desenvolvido por Dana Tomlin em 1983 com o Map Analysis Package1 [Sendra2000]. Um modelo cartográfico pode ser visualizado como uma colecção de mapas registados numa base cartográfica comum, em que cada mapa é uma variável sujeita a operações matemáticas tradicionais. A modelação é um processo que decorre de operações primitivas de pontos, vizinhança e regiões sobre diferentes mapas, numa lógica sequencial para interpretar e resolver problemas espaciais. Neste contexto, a sequência de operações é similar à solução algébrica de um conjunto de equações. A criação de ferramentas informáticas para a análise e visualização de dados relacionados com o corpo humano é uma área em forte expansão e de especial interesse. Apesar destas ferramentas serem muito úteis, sofrem bastante da limitação imposta pela arquitectura dos modelos utilizados para o seu desenvolvimento e consequente implementação. Isto ocorre porque estes modelos adoptam os mesmos princípios e ponderações que são aplicados a dados de natureza não humana ou biológica e tratando-os de forma independente e atómica. Por outro lado, a utilização de técnicas visuais pouco intuitivas no sentido de denotar a interdependência espacial inerente a este tipo de informação é outra limitação a salientar neste tipo de ferramentas. Os dados relacionados com o corpo humano apresentam uma forte componente espacial. Para que seja possível uma análise e investigação correctas é necessário ter isso sempre em consideração. Um bom exemplo desta situação é o diagnóstico médico. A combinação de informação oriunda de diferentes partes do corpo humano é normalmente necessária para que um médico possa diagnosticar a doença de um paciente. O acto de diagnosticar pode ser traduzido por um conjunto de operações de álgebra de mapas executadas sobre os dados relacionados com o corpo humano do paciente. Qualquer modelo que pretenda servir de base para o desenvolvimento e implementação de ferramentas informáticas orientadas para a medicina, e em especial, para a análise e visualização de dados relacionado com o corpo humano, deve incorporar os princípios fundamentais da modelação cartográfica. Desta maneira, é possível que os dados possam ser devidamente modelados e consequentemente extrapolada mais informação útil. Por outro lado, a utilização da visualização como instrumento de comunicação de resultados, com a inclusão de metáforas visuais cartográficas é outra mais-valia a ter em conta. O modelo CHUB (Cartographic Human Body), que é apresentado neste trabalho, pretende colmatar essa falha identificada no tratamento e visualização de dados relacionados com o corpo humano. Utiliza a modelação cartográfica como alicerce fundamental para a análise dos dados e a visualização científica e de informação como meio para a comunicação de resultados. Para ser possível a sua avaliação e validação foram considerados dois estudos de caso: diagnóstico da artrose no joelho e a análise de sessões de hidrocinesioterapia. Para estes dois estudos de caso foi implementado um protótipo que instancia o modelo CHUB nestes casos particulares, permitindo a sua utilização, avaliação e validação em dois domínios específicos. Os resultados obtidos após a utilização e avaliação do protótipo permitiram validar com sucesso o modelo CHUB proposto nesta tese de doutoramento.Visualization is the realistic or abstract visual representation of a dataset that is generated by computer models or resulting from physical measurements of the real world. Visualization is fundamental to help people understand data and complexes processes and can be categorized according its goals (scientific or information). The correct data model and characterization are essential to the right choice of the visualization techniques and the production of useful visualizations. The great challenge lies in how to determine that the results are showed to the final users at the same time in a coherent, useful and simple way. The cartographic model concept was developed by Dana Tomlin in 1983 with the Map Analysis Package2 [Sendra2000]. A cartographic model can be seen as a collection of maps that are registered in a cartographic database, where each map is a “variable” that can be mathematically operated. These operations may involve primitives such as points or areas of different maps, for example, in a sequential order to interpret and solve spatial problems. In this context, the sequence of operations is similar to the algebraic solution of a group of equations. The creation of automatic tools for human’s body data analysis and visualization is a field in expansion and of great interest. However these tools are very valuable, they suffer from a common limitation that is imposed by their basis architectural model. In general, they rarely represent in a suitable way biological, morphological and/or biomedical data spatial interdependency. These models treat data in an almost total focused and independent way. The human body systems and organs work as a complex machine, where each part depends strongly on the others. This dependency might be stronger or weaker to the system or organ importance on the overall patient condition. The doctor diagnoses an illness by comparing and analyzing information not only directly related to the mostly affected organ, but also to the body as a whole. In fact the doctor performs a subtle spatial analysis, and therefore, executes a typical algebraic map operation in his/her mind, when diagnosing a patient. An illness might arouse different symptoms and physiological changes in systems/organs that are not directly related to the spatial location of it. CHUB is a model that was developed taking into consideration the main principles of cartographic modelling. It structures data according to different layers of information. Each layer is associated to a specific organ and/or system, and might contain geometric data or attributes that are “human-referenced”. CHUB has not been developed as a dynamic model. It is considered that dynamic issues related to human’s body data, such as body movement, blood flow or heartbeat (besides others) will be accomplished by other models that should be used as a specialized extension to CHUB. In order to validate CHUB two cases of study were considered – osteoarthritis knee diagnosis and hydrokinetic therapy sessions analysis, proposed two strategies for its validation and a prototype implemented. This prototype allowed its utilization, evaluation and validation in two different domains. The results achieved after its utilization and test lead to a complete CHUB validation