Bernardino Ramazzini, three hundred years after his death, Padua (Italy), October 18th, 2014

open2noThe year 2014 has marked the tercentenary from the death of Bernardino Ramazzini (1633-1714), universally credited as the founder of Occupational Health (5, 9, 10, 11). Indeed, the renowned physician died on November 5th 1714 in Padua, where he had been appointed as Professor of Practical Medicine at the local prestigious University from the year 1700. To commemorate this anniversary, the professors of Occupational Health of the University of Padua, the Italian Society of Occupational Health and Industrial Hygiene (Società Italiana di Medicina del Lavoro eIgiene Industriale, SIMLII), the International Commission on Occupational Health (ICOH) and the University of Padua organized a conference in the wonderful location of Palazzo Bo (Main Hall) under the patronage of the Padua Municipality, the Workers' Compensation Authority (INAIL), the Venetian Region and the Societas Internationalis Historiae MedicinaopenRiva, Michele Augusto; Zampieri, FabioRiva, Michele Augusto; Zampieri, Fabi

A comprehensive analysis of the geometry of TDOA maps in localisation problems

In this manuscript we consider the well-established problem of TDOA-based source localization and propose a comprehensive analysis of its solutions for arbitrary sensor measurements and placements. More specifically, we define the TDOA map from the physical space of source locations to the space of range measurements (TDOAs), in the specific case of three receivers in 2D space. We then study the identifiability of the model, giving a complete analytical characterization of the image of this map and its invertibility. This analysis has been conducted in a completely mathematical fashion, using many different tools which make it valid for every sensor configuration. These results are the first step towards the solution of more general problems involving, for example, a larger number of sensors, uncertainty in their placement, or lack of synchronization.Comment: 51 pages (3 appendices of 12 pages), 12 figure

Development of thin surface virtual sensors for predictive maintenance

Mestrado de dupla diplomação com a UTFPR, Universidade Tecnológica Federal do ParanáIn the field of manufacturing, metal stamping and plastic injection are some essential procedures, such that companies in this sector need to optimize these processes to gain a competitive advantage. In this sense, this work is part of the On-Surf project, which aims to develop surface modification processes, which promote advanced solutions within the transformation industry through surface engineering techniques. This work proposes the study of techniques based on virtual sensors, to monitor the temperature of a plastic injection mold in real time. The method makes use of Computer Aided Engineering (CAE) software to model the injection system, mathematical software to adjust the process equations, and an algorithm developed in Python that calculates the value of the soft sensors from the input of one or multiple physical sensors. The work makes use of case studies of simple metallic surfaces to define the thermal behavior and associate it with a correlation factor. Then apply the techniques developed in the geometry of an injection mold. Through the use of soft sensors, it is possible to obtain more temperature points about the mold. Such information is extremely important for the predictive maintenance (PdM) of the machine, since it aims to facilitate the operational parameters decision making, reducing the probability of failures, both in the manufactured parts and in the physical sensors themselves, because the technique guarantees the monitoring of the values in real time.Na área de manufatura, estampagem e injeção de plástico são alguns procedimentos essenciais, de forma que as empresas do setor precisam otimizar esses processos para ganhar vantagem competitiva. Neste sentido, este trabalho é parte do projeto On-Surf, que visa desenvolver soluções avançadas dentro da indústria de transformação através de técnicas de engenharia de superfícies. Este trabalho propõe o desenvolvimento de sensores virtuais, para monitorar a tem- peratura de um molde de injeção de plástico em tempo real. O método utiliza um software de Engenharia Assistida por Computador (CAE) para modelar o sistema de injeção, um software matemático para ajustar as equações do processo e um algoritmo desenvolvido em Python que infere o valor dos sensores virtuais a partir da entrada de um ou vários sensores físicos. O trabalho faz uso de estudos de caso de superfícies metálicas simples para definir o comportamento termico e associar a um fator de correlação. A seguir aplicam-se essas técnicas desenvolvidas na geometria de um molde de injeção. Com o uso de sensores virtuais, será possível obter mais pontos de temperatura sobre o molde. Tais informações são extremamente importantes para a manutenção preditiva (PdM) da máquina, pois facilita a tomada de decisão dos parâmetros operacionais, re- duzindo a probabilidade de falhas, tanto nas peças fabricadas quanto nos próprios sensores físicos, devido o monitoramento dos valores em tempo real

Histopathological and immunohistochemical study of salivary gland tumors

Orientador : Marcio Ajudarte LopesTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Odontologia de PiracicabaResumo: Além de incomuns, os tumores de glândulas salivares despertam interesses por apresentarem uma grande diversidade histológica, morfológica e de comportamento biológico. Nas últimas décadas vários estudos têm mostrado que tais diversidades estão relacionadas ao acúmulo de alterações genéticas. As investigações de tais alterações são importantes para entender os mecanismos de oncogênese, avaliar o comportamento biológico e conseqüentemente aperfeiçoar terapêuticas favorecendo o prognóstico. O objetivo deste estudo foi analisar as características histopatológicas e imunohistoquímicas dos quatro tumores de glândulas salivares mais freqüentes: adenoma pleomórfico, carcinoma mucoepidermóide, tumor de Warthin e carcinoma adenóide cístico. Para isso foi realizada análise histológica do componente epitelial e mesenquimal dos adenomas pleomórficos, classificação histológica dos tumores de Warthin, carcinomas mucoepidermóides e carcinomas adenóide cístico e estudo imunohistoquímico para Ki-67, EGF, EGFR, ErbB-2, FAS, receptor de andrógeno, receptor de estrógeno e receptor de progesterona. Dos 189 casos de adenoma pleomórfico selecionados para o estudo histopatológico, 99 (52,4%) foram classificados como estroma-rico, 69 (36,5%) como celular e 21 (11,1%) como clássico. Dos 30 casos de tumor de Warthin, 17 casos (56,7%) foram classificados como típicos, 10 (33,3%) como estroma pobre e 3 (10%) como estroma-rico. Dos 30 casos de carcinoma mucoepidermóide, 15 casos (50%) foram classificados histologicamente como de baixo grau, 3 (10%) como grau intermediário e 12 (40%) como de alto grau. Dos 30 casos de carcinoma adenóide cístico, 15 casos (50%) foram classificados como cribriforme, 8 (26,7%) como tubular e 7 (23,3%) como sólido. Ki-67, EGFR e ErbB-2 foram mais freqüentemente encontrados em carcinomas mucoepidermóides, principalmente em tumores de alto grau de malignidade. EGF e FAZ foram encontrados mais freqüentemente em adenomas pleomórficos e carcinomas mucoepidermóides. Todos os casos estudados foram negativos para receptor de estrógeno e receptor de progesterona. Receptor de andrógeno foi positivo em apenas 2 casos de adenoma pleomórfico, 2 de carcinoma mucoepidermóide e 2 de carcinoma adenóide cístico. Concluindo, EGFR, ErbB-2 e FAS parecem desempenhar papel na tumorigênese de tumores de glândulas salivares, especialmente em carcinomas mucoepidermóides, e devem ser mais extensivamente estudados; receptor de estrógeno e receptor de progesterona não desempenham papel na tumorigênese de adenomas pleomórficos, tumores de Warthin, carcinomas mucoepidermóides e carcinomas adenóide cístico; e apesar de poucos casos positivos em tumores de glândulas salivares, receptor de andrógeno deve ser melhor estudado e considerado como potencial alvo em tratamentos com drogas anti-andrógenosAbstract: Beyond uncommon, salivary gland tumors are interesting because their great diversity of histological, morphological and biological behavior. In the last decades some studies have shown that such diversities are related to the accumulation of genetic alterations. The investigation of such alterations are important to understand the mechanisms of oncogenesis, to evaluate the biological behavior and consequently to improve therapeutics favoring the prognosis. The aim of this study was to analyze the histopathological and immunohistochemical characteristics of the four more frequent salivary gland tumors: pleomorphic adenoma, mucoepidermóide carcinoma, Warthin¿s tumor and adenoid cystic carcinoma. For this, it was realized the histological analysis of the epithelial and mesenchymal components of pleomorphic adenomas, histological classification of Warthin¿s tumors, mucoepidermoid carcinomas and adenoid cystic carcinoma and immunohistochemical study for Ki-67, EGF, EGFR, ErbB-2, FAS, androgen receptor, estrogen receptor and progesterone receptor. Of the 189 cases of pleomorphic adenoma selected for the histopathological study, 99 (52.4%) were classified as stroma-rich, 69 (36.5%) as cellular and 21 (11.1%) as classic. Of the 30 cases of Warthin¿s tumor, 17 cases (56.7%) were classified as typical, 10 (33.3%) as stroma-poor and 3 (10%) as stroma-rich. Of the 30 cases of mucoepidermoid carcinoma, 15 cases (50%) were classified as low grade, 3 (10%) as intermediate grade and 12 (40%) as high grade. Of the 30 cases of adenoid cystic carcinoma, 15 cases (50%) were classified as cribriform, 8 (26.7%) as tubular and 7 (23.3%) as solid. Ki-67, EGFR and ErbB-2 were more frequently found in mucoepidermoid carcinomas, particularly in high grade tumors. EGF and FAS were more frequently found in pleomorphic adenomas and mucoepidermoid carcinomas. All studied cases were negative for estrogen receptor and progesterone receptor. Androgen receptor was positive in only 2 cases of pleomorphic adenoma, 2 of mucoepidermoid carcinoma and 2 of adenoid cystic carcinoma. In conclusion, EGFR, ErbB-2 and FAS seem to play a role in the tumorigenesis of salivary gland tumors, especially in MEC, and they should be more extensively studied; estrogen receptor and progesterone receptor do not play a role in the tumorigenesis of pleomorphic adenomas, Warthin¿s tumors, mucoepidermoid carcinomas and adenoid cystic carcinomas; and regardless of few positive cases in salivary gland tumors, androgen receptor should be better studied and considered as potential targets for treatment with anti-androgens drugsDoutoradoPatologiaDoutor em Estomatopatologi

The algebro-geometric study of range maps

Localizing a radiant source is a widespread problem to many scientific and technological research areas. E.g. localization based on range measurements stays at the core of technologies like radar, sonar and wireless sensors networks. In this manuscript we study in depth the model for source localization based on range measurements obtained from the source signal, from the point of view of algebraic geometry. In the case of three receivers, we find unexpected connections between this problem and the geometry of Kummer's and Cayley's surfaces. Our work gives new insights also on the localization based on range differences.Comment: 38 pages, 18 figure

Um arcabouço para seleção e fusão de classificadores de padrão

Orientadores: Ricardo da Silva Torres, Anderson RochaTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: O crescente aumento de dados visuais, seja pelo uso de inúmeras câmeras de vídeo monitoramento disponíveis ou pela popularização de dispositivos móveis que permitem pessoas criar, editar e compartilhar suas próprias imagens/vídeos, tem contribuído enormemente para a chamada ''big data revolution". Esta grande quantidade de dados visuais dá origem a uma caixa de Pandora de novos problemas de classificação visuais nunca antes imaginados. Tarefas de classificação de imagens e vídeos foram inseridos em diferentes e complexas aplicações e o uso de soluções baseadas em aprendizagem de máquina tornou-se mais popular para diversas aplicações. Entretanto, por outro lado, não existe uma ''bala de prata" que resolva todos os problemas, ou seja, não é possível caracterizar todas as imagens de diferentes domínios com o mesmo método de descrição e nem utilizar o mesmo método de aprendizagem para alcançar bons resultados em qualquer tipo de aplicação. Nesta tese, propomos um arcabouço para seleção e fusão de classificadores. Nosso método busca combinar métodos de caracterização de imagem e aprendizagem por meio de uma abordagem meta-aprendizagem que avalia quais métodos contribuem melhor para solução de um determinado problema. O arcabouço utiliza três diferentes estratégias de seleção de classificadores para apontar o menos correlacionados e eficazes, por meio de análises de medidas de diversidade. Os experimentos mostram que as abordagens propostas produzem resultados comparáveis aos famosos métodos da literatura para diferentes aplicações, utilizando menos classificadores e não sofrendo com problemas que afetam outras técnicas como a maldição da dimensionalidade e normalização. Além disso, a nossa abordagem é capaz de alcançar resultados eficazes de classificação usando conjuntos de treinamento muito reduzidosAbstract: The frequent growth of visual data, either by countless available monitoring video cameras or the popularization of mobile devices that allow each person to create, edit, and share their own images and videos have contributed enormously to the so called ''big-data revolution''. This shear amount of visual data gives rise to a Pandora box of new visual classification problems never imagined before. Image and video classification tasks have been inserted in different and complex applications and the use of machine learning-based solutions has become the most popular approach to several applications. Notwithstanding, there is no silver bullet that solves all the problems, i.e., it is not possible to characterize all images of different domains with the same description method nor is it possible to use the same learning method to achieve good results in any kind of application. In this thesis, we aim at proposing a framework for classifier selection and fusion. Our method seeks to combine image characterization and learning methods by means of a meta-learning approach responsible for assessing which methods contribute more towards the solution of a given problem. The framework uses three different strategies of classifier selection which pinpoints the less correlated, yet effective, classifiers through a series of diversity measure analysis. The experiments show that the proposed approaches yield comparable results to well-known algorithms from the literature on many different applications but using less learning and description methods as well as not incurring in the curse of dimensionality and normalization problems common to some fusion techniques. Furthermore, our approach is able to achieve effective classification results using very reduced training setsDoutoradoCiência da ComputaçãoDoutor em Ciência da Computaçã

Factors associated with farmers' perception of agricultural extension in Antioquia, Colombia.

Doctor of EducationDoctorad

Source localization and denoising: a perspective from the TDOA space

In this manuscript, we formulate the problem of denoising Time Differences of Arrival (TDOAs) in the TDOA space, i.e. the Euclidean space spanned by TDOA measurements. The method consists of pre-processing the TDOAs with the purpose of reducing the measurement noise. The complete set of TDOAs (i.e., TDOAs computed at all microphone pairs) is known to form a redundant set, which lies on a linear subspace in the TDOA space. Noise, however, prevents TDOAs from lying exactly on this subspace. We therefore show that TDOA denoising can be seen as a projection operation that suppresses the component of the noise that is orthogonal to that linear subspace. We then generalize the projection operator also to the cases where the set of TDOAs is incomplete. We analytically show that this operator improves the localization accuracy, and we further confirm that via simulation.Comment: 25 pages, 9 figure