Human pose and action recognition

This thesis focuses on detection of persons and pose recognition using neural networks. The goal is to detect human body poses in a visual scene with multiple persons and to use this information in order to recognize human activity. This is achieved by rst detecting persons in a scene and then by estimating their body joints in order to infer articulated poses. The work developed in this thesis explored neural networks and deep learning methods. Deep learning allows to employ computational models that are composed of multiple processing layers to learn representations of data with multiple levels of abstraction. These methods have greatly improved the state-of-the-art in many domains such as speech recognition and visual object detection and classi cation. Deep learning discovers intricate structure in data by using the backpropagation algorithm to indicate how a machine should change its internal parameters that are used to compute the representation in each layer from the representation provided by the previous one. Person detection, in general, is a di cult task due to a large variability of representation due to di erent factors such as scales, views and occlusion. An object detection framework based on multi-stage convolutional features for pedestrian detection is proposed in this thesis. This framework extends the Fast R-CNN framework for the combination of several convolutional features from di erent stages of a CNN (Convolutional Neural Network) to improve the detector's accuracy. This provides high quality detections of persons in a visual scene, which are then used as input in conjunction with a human pose estimation model in order to estimate human body joint locations of multiple persons in an image. Human pose estimation is done by a deep convolutional neural network composed of a series of residual auto-encoders. These produce multiple predictions which are later combined to provide a heatmap prediction of human body joints. In this network topology, features are processed across all scales capturing the various spatial relationships associated with the body. Repeated bottom-up and top-down processing with intermediate supervision for each auto-encoder network is applied. This results in very accurate 2D heatmaps of body joint predictions. The methods presented in this thesis were benchmarked against other topperforming methods on popular datasets for human pedestrian and pose estimation, achieving good results compared with other state-of-the-art algorithms.Esta tese foca a detec c~ao de pessoas e o reconhecimento de poses usando redes neuronais. O objectivo e detectar poses humanas num ambiente (cena) com m ultiplas pessoas e usar essa informa c~ao para reconhecer actividade humana. Isto e alcan cado ao detectar, em primeiro lugar, pessoas numa cena e, seguidamente, estimar as suas juntas corporais de modo a inferir poses articuladas. O trabalho desenvolvido nesta tese explorou m etodos de redes neuronais e de aprendizagem profunda. A aprendizagem profunda permite que modelos computacionais compostos por m ultiplas camadas de processamento aprendam representa c~oes de dados com m ultiplos n veis de abstra c~ao. Estes m etodos t^em drasticamente melhorado o estado-da-arte em muitos dom nios como o reconhecimento de fala e a classi ca c~ao e o reconhecimento de objectos visuais. A aprendizagem profunda descobre estruturas intr nsecas em conjuntos de dados ao usar algoritmos de propaga c~ao inversa (backpropagation) para indicar como uma m aquina deve alterar os seus par^ametros internos que, por sua vez, s~ao usados para processar a representa c~ao em cada camada a partir da representa c~ao da camada anterior. A detec c~ao de pessoas em geral e uma tarefa dif cil dado a grande variabilidade de representa c~oes devido a diferentes escalas, vistas e oclus~oes. Uma estrutura de detec c~ao de objectos baseada em caracter sticas convolucionais de m ultiplos est agios para a detec c~ao de pedestres e proposta nesta tese. Esta estrutura estende a estrutura Fast R-CNN com a combina c~ao de v arias caracter sticas convolucionais de diferentes est agios da CNN (Convolutional Neural Network) usada de modo a melhorar a precis~ao do detector. Isto proporciona detec c~oes de pessoas com elevada abilidade numa cena, que s~ao posteriormente conjuntamente usadas como entrada no modelo de estima c~ao de poses humanas de modo a estimar a localiza c~ao de articula c~oes humanas para a detec c~ao de m ultiplas pessoas numa imagem. A estima c~ao de poses humanas e obtido atrav es de redes neuronais convolucionais profundas que s~ao compostas por uma s erie de auto-codi cadores residuais que fornecem m ultiplas previs~oes que s~ao, posteriormente, combinadas para fornecer um \mapa de calor" de articula c~oes corporais. Nesta topologia de rede, as caracter sticas da imagem s~ao processadas ao longo de v arias escalas, capturando as v arias rela c~oes espaciais associadas com o corpo humano. Repetidos processos de baixo-para-cima e de cima-para-baixo com supervis~ao interm edia para cada autocodi cador s~ao aplicados. Isto resulta em mapas de calor 2D muito precisos de estima c~oes de articula c~oes corporais de pessoas. Os m etodos apresentados nesta tese foram comparados com outros m etodos de alto desempenho em bases de dados de detec c~ao de pessoas e de reconhecimento de poses humanas, alcan cando muito bons resultados comparando com outros algoritmos do estado-da-arte

Enhancements onMultiword Extraction and Inclusion of Relevant SingleWords on LocalMaxs

The digital information available to us reproduces itself in an overwhelmingly rapid way. Following advances in Text Mining, this large amount of information can now be processed and understood more swiftly by people. For this purpose, the concept of extracting Relevant Expressions and Keywords from a text becomes an important task. This process consists in retrieving the most important ideas from a document or set of documents, which can be done using statistical and/or linguistic tools, being the first the focus of this work. In order to extract these terminologies using statistical methodologies, one must take advantage of patterns that indicate importance in a word/expression. Relevant Expressions tend to present some singularities, as the words therein, seem to have, for example, high values of cohesion between them, conveying importance. The LocalMaxs is an algorithm that uses this cohesion metric between words to capture meaningful Multi Word Expressions from a text, with an average Precision close to 70%, but it is not able to extract 1-grams (single words). This dissertation aims at improving the performance of this algorithm, as well as including the newly added Relevant Single Words, which is an important factor specially in languages where relevant compound nouns come in long words (i.e. German). These improvements must be made keeping language independence.A informação disponível em forma digital aumenta a uma velocidade estonteante, tornando difícil o seu processamento e acompanhamento. Utilizando técnicas de Text Mining, esta grande quantidade de informação pode ser lida e compreendida de forma mais expedita por Humanos. A extração de Expressões e Termos Relevantes é um processo crucial para a decomposição de um documento ou grupo de documentos, e consiste na recolha dos conceitos mais importantes dos mesmos. Este processo é realizado através da utilização de ferramentas estatísticas (focadas neste trabalho) e/ou linguísticas. Para extrair estas terminologias utilizando métodos estatísticos, têm que ser encontrados padrões que indiquem e apontem para a importância e relevância de uma palavra/ expressão. Expressões Relevantes apresentam várias características que as definem, sendo uma das quais a verificação de altos valores de coesão estatística entre as palavras que as compõem. O algoritmo LocalMaxs utiliza estes valores de coesão entre palavras para extraír Expressões Relevantes de um texto, com uma precisão de aproximadamente 70%. Não consegue, no entanto, extrair 1-gramas (palavras isoladas) Relevantes. Esta dissertação tem como objetivo melhorar a performance na extração de Expressões Relevantes do algoritmo LocalMaxs, bem como criar mecanismos que o permitam extrair 1-gramas relevantes. Estes melhoramentos devem manter o algoritmo independente da língua do texto em análise

Human pose and action recognition

This thesis focuses on detection of persons and pose recognition using neural networks. The goal is to detect human body poses in a visual scene with multiple persons and to use this information in order to recognize human activity. This is achieved by rst detecting persons in a scene and then by estimating their body joints in order to infer articulated poses. The work developed in this thesis explored neural networks and deep learning methods. Deep learning allows to employ computational models that are composed of multiple processing layers to learn representations of data with multiple levels of abstraction. These methods have greatly improved the state-of-the-art in many domains such as speech recognition and visual object detection and classi cation. Deep learning discovers intricate structure in data by using the backpropagation algorithm to indicate how a machine should change its internal parameters that are used to compute the representation in each layer from the representation provided by the previous one. Person detection, in general, is a di cult task due to a large variability of representation due to di erent factors such as scales, views and occlusion. An object detection framework based on multi-stage convolutional features for pedestrian detection is proposed in this thesis. This framework extends the Fast R-CNN framework for the combination of several convolutional features from di erent stages of a CNN (Convolutional Neural Network) to improve the detector's accuracy. This provides high quality detections of persons in a visual scene, which are then used as input in conjunction with a human pose estimation model in order to estimate human body joint locations of multiple persons in an image. Human pose estimation is done by a deep convolutional neural network composed of a series of residual auto-encoders. These produce multiple predictions which are later combined to provide a heatmap prediction of human body joints. In this network topology, features are processed across all scales capturing the various spatial relationships associated with the body. Repeated bottom-up and top-down processing with intermediate supervision for each auto-encoder network is applied. This results in very accurate 2D heatmaps of body joint predictions. The methods presented in this thesis were benchmarked against other topperforming methods on popular datasets for human pedestrian and pose estimation, achieving good results compared with other state-of-the-art algorithms.Esta tese foca a detec c~ao de pessoas e o reconhecimento de poses usando redes neuronais. O objectivo e detectar poses humanas num ambiente (cena) com m ultiplas pessoas e usar essa informa c~ao para reconhecer actividade humana. Isto e alcan cado ao detectar, em primeiro lugar, pessoas numa cena e, seguidamente, estimar as suas juntas corporais de modo a inferir poses articuladas. O trabalho desenvolvido nesta tese explorou m etodos de redes neuronais e de aprendizagem profunda. A aprendizagem profunda permite que modelos computacionais compostos por m ultiplas camadas de processamento aprendam representa c~oes de dados com m ultiplos n veis de abstra c~ao. Estes m etodos t^em drasticamente melhorado o estado-da-arte em muitos dom nios como o reconhecimento de fala e a classi ca c~ao e o reconhecimento de objectos visuais. A aprendizagem profunda descobre estruturas intr nsecas em conjuntos de dados ao usar algoritmos de propaga c~ao inversa (backpropagation) para indicar como uma m aquina deve alterar os seus par^ametros internos que, por sua vez, s~ao usados para processar a representa c~ao em cada camada a partir da representa c~ao da camada anterior. A detec c~ao de pessoas em geral e uma tarefa dif cil dado a grande variabilidade de representa c~oes devido a diferentes escalas, vistas e oclus~oes. Uma estrutura de detec c~ao de objectos baseada em caracter sticas convolucionais de m ultiplos est agios para a detec c~ao de pedestres e proposta nesta tese. Esta estrutura estende a estrutura Fast R-CNN com a combina c~ao de v arias caracter sticas convolucionais de diferentes est agios da CNN (Convolutional Neural Network) usada de modo a melhorar a precis~ao do detector. Isto proporciona detec c~oes de pessoas com elevada abilidade numa cena, que s~ao posteriormente conjuntamente usadas como entrada no modelo de estima c~ao de poses humanas de modo a estimar a localiza c~ao de articula c~oes humanas para a detec c~ao de m ultiplas pessoas numa imagem. A estima c~ao de poses humanas e obtido atrav es de redes neuronais convolucionais profundas que s~ao compostas por uma s erie de auto-codi cadores residuais que fornecem m ultiplas previs~oes que s~ao, posteriormente, combinadas para fornecer um \mapa de calor" de articula c~oes corporais. Nesta topologia de rede, as caracter sticas da imagem s~ao processadas ao longo de v arias escalas, capturando as v arias rela c~oes espaciais associadas com o corpo humano. Repetidos processos de baixo-para-cima e de cima-para-baixo com supervis~ao interm edia para cada autocodi cador s~ao aplicados. Isto resulta em mapas de calor 2D muito precisos de estima c~oes de articula c~oes corporais de pessoas. Os m etodos apresentados nesta tese foram comparados com outros m etodos de alto desempenho em bases de dados de detec c~ao de pessoas e de reconhecimento de poses humanas, alcan cando muito bons resultados comparando com outros algoritmos do estado-da-arte

Simulação numérica da propagação de ondas regulares

Na seguinte dissertação são apresentados estudos de formação e propagação de ondas, realizados com a simulação de ondas numéricas recorrendo ao programa OpenFOAM utilizando o solver olaflow, ao longo de um canal de ondas de fundo variável. Inicialmente é feita uma descrição de algumas teorias de onda e dos seus conceitos matemáticos, necessários para a compreensão do comportamento de uma onda. Posteriormente é descrito o software OpenFOAM e algumas das suas funcionalidades, como a geração de malha e a constituição dos seus solvers. Os estudos realizados na seguinte dissertação estão relacionados com a variação da superfície livre ao longo de várias secções de um canal de ondas, estando estes essencialmente divididos em duas partes. Na primeira parte é feito um estudo de independência de solução com malhas bidimensionais, onde recorrendo ao mesmo número de elementos por comprimento de onda e altura, pretende-se avaliar qual a influência da variação do fundo na propagação da onda. A segunda parte consiste em duas simulações numéricas, bidimensional e tridimensional, de um caso de estudo realizado experimentalmente no Laboratório Nacional de Engenharia Civil (LNEC), relacionado com a propagação de ondas num canal de fundo variável com redução de secção transversal, sendo que as ondas nele estudadas se encontram em condições de pré-rebentação. Os resultados numéricos obtidos são comparados tanto a valores experimentais como a outros valores numéricos obtidos para casos semelhantes, por forma a dar fundamento aos estudos realizados. Para além dos gráficos da variação de superfície livre, é realizada uma análise espetral recorrendo às transformadas discretas de Fourier, que permitem de uma maneira mais coesa observar a evolução das ordens de uma onda para diferentes secções ao longo do canal. Algumas das diferenças notadas nas variações da superfície livre podem estar associadas a fenómenos de reflexão, à utilização de malhas bidimensionais e tridimensionais ou a uma possível dissipação numérica

A deep neural network video framework for monitoring elderly persons

The rapidly increasing population of elderly persons is a phenomenon which affects almost the entire world. Although there are many telecare systems that can be used to monitor senior persons, none integrates one key requirement: detection of abnormal behavior related to chronic or new ailments. This paper presents a framework based on deep neural networks for detecting and tracking people in known environments, using one or more cameras. Video frames are fed into a convolutional network, and faces and upper/full bodies are detected in a single forward pass through the network. Persons are recognized and tracked by using a Siamese network which compares faces and/or bodies in previous frames with those in the current frame. This allows the system to monitor the persons in the environment. By taking advantage of parallel processing of ConvNets with GPUs, the system runs in real time on a NVIDIA Titan board, performing all above tasks simultaneously. This framework provides the basic infrastructure for future pose inference and gait tracking, in order to detect abnormal behavior and, if necessary, to trigger timely assistance by caregivers.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Doença de Behçet e linfoma. Associação fortuita?

A doença de Behçet (DB) caracteriza-se, classicamente, por uma tríade sintomática de úlceras orais recorrentes, úlceras genitais e uveíte. A DB é sistémica, com desenvolvimento de lesões vasculíticas ou vasculopáticas nas áreas afectadas. Estas áreas podem apresentar evidência microscópica de infiltração tecidual com células T e neutrófilos. A associação com Linfoma não-Hodgkin tem sido reportada em raros casos, não permitido afirmar relação causal. Reportamos um caso de Linfoma não-Hodgkin em doente com doença de Behçet, com revisão de literatura neste contexto

Primary Effusion Lymphoma in a HIV Infected Patient

O linfoma primário das cavidades é um subtipo de linfoma não-Hodgkin (LNH), de ocorrência rara, prognóstico muito reservado, mais frequentemente descrito em indivíduos imunodeprimidos, em particular no contexto de infecção pelo vírus da imunodeficiência humana (VIH), no qual as células malignas proliferam exclusivamente nas cavidades serosas e que está associado ao vírus herpes humano tipo 8 (VHH8). Os autores apresentam o caso de um doente com infecção VIH, internado por febre e queixas constitucionais e que desenvolveu, enquanto decorria estudo etiológico da síndrome febril, ascite volumosa e, ainda, derrame pleural direito e derrame pericárdico. O líquido ascítico mostrou a presença de células grandes linfóides com fenótipo não B e não T. Não foram evidenciadas massas tumorais, linfadenopatias ou envolvimento da medula óssea. O doente morreu 41 dias após o diagnóstico, sem ter iniciado quimioterapia. Ainda que não tenha sido possível a demonstração de infecção pelo VHH-8 nas células linfóides, os dados clínicos, citológicos e imunofenotípicos apontam para um diagnóstico altamente provável de linfoma primário das cavidades

Resolução cirúrgica de cólicas em equinos : critérios, desenvolvimento e pós-operatório

Dissertação de Mestrado Integrado em Medicina VeterináriaA cólica em equinos é um dos principais receios de quem lida com esta espécie. Apesar dos avanços científicos e do aumento da taxa de sobrevivência em animais sujeitos a cólica complicada ou mesmo a resolução cirúrgica da mesma, as cólicas são um problema que continua actualmente a liderar as causas de morte em cavalos. O trabalho que se apresenta tem como principais objectivos explicar de forma simples e clara os principais critérios a ter em conta para o encaminhamento de um animal para cirurgia. Descreve as técnicas cirúrgicas mais frequentemente utilizadas para resolução de cólicas em equinos, bem como as principais particularidades anestésicas. São descritos alguns protocolos medicamentosos pós-cirúrgicos e alguns cuidados a ter com os pacientes, e as principais complicações pós-cirúrgicas e algumas das suas consequências. Os critérios utilizados incluem a avaliação do exame geral do paciente, constituído pela observação do mesmo e pelo exame físico. Para além do exame geral podem ser necessários exames laboratoriais para análise do líquido peritoneal e de parâmetros sanguíneos ou mesmo exames ecográfico, radiológico, endoscópico ou laparoscópico. A aproximação cirúrgica a um cavalo com cólica é geralmente realizada através de laparotomia pela linha média ventral e de acordo com o tipo de cólica presente, assim os procedimentos cirúrgicos realizados em seguida. Vários cuidados na preparação pré-cirúrgica do paciente e nos procedimentos cirúrgicos em si, estão relacionados com possíveis complicações (aderências, laminite, ileo pós-cirurgico ou problemas incisionais) e com a taxa de sobrevivência dos animais pós-cirurgicamente. A medicação pós-operatória e a alimentação do animal são pontos fulcrais na recuperação cirúrgica do paciente e vários protocolos estão descritos. O presente estudo foi complementado com a descrição dos procedimentos utilizados na Clínica Hípica (Porto Alegre, Brasil) perante pacientes com cólica cirúrgica e ainda com o relato de 6 casos clínicos observados durante o estágio curricular realizado na mesma. Em 37 laparotomias realizadas na Clínica Hípica de nove de Maio de 2008 a sete de Maio de 2009, 73% foram realizadas com sucesso e todos os pacientes sobreviveram no curto período pós-operatório avaliado. Não foi frequente a ocorrência de complicações póscirurgicas, reflectindo uma boa técnica cirúrgica e anestésica, assim como um protocolo medicamentoso, adequado.ABSTRACT - Surgical Resolution of Colic in Horses – Criteria, Development and Post-surgical - Colic in horses is one of the main fears of those who deal with this species. Despite the scientific advances and increased survival rate in animals subjected to complicated colic or even to surgery resolution of colic, this is a problem that up to date is the leading cause of death in horses. The present work, intends to explain the main criteria used to refer a colickly horse for surgery. It describes the most commonly used surgical techniques for resolution of colic in horses as well as the main anesthetic procedures. This study presents some post-surgical medication protocols and some cares needed with the patients. It also introduces the major post-surgery complications and some of its consequences. The used criteria include the evaluation of the general examination of the patient, consisting in observation and in physical examination. In addition, laboratory tests as peritoneal fluid and blood parameters analysis or ultrasound, radiological, endoscopic or laparoscopic examination, may be needed. The surgical approach to a horse with colic is usually performed through laparotomy in the ventral midline and in accordance with the present type of colic, the other surgical procedures needed, are then selected. Several preliminary care in the preparation of surgical patients and the surgical procedures themselves are related to possible complications (adhesions, laminitis, post-surgical ileum or incisional problems) and to the survival rate of animals in the post-surgery. The post-operative medication and feeding are key points in the recovery of surgical patients and several protocols are described. The present study was complemented with the description of the procedures used in Clínica Hípica (Porto Alegre, Brazil) to patients with colic surgery and with the presentation of 6 cases observed during the internship performed in the same clinic. In 37 laparotomies performed in the Clínica Hípica between nine of May of 2008 and seven of May of 2008, 73% were successful and all those pacients have survived in the short postoperative time. The occurrence of post-surgical complications was not very frequent, reflecting a good surgical and anesthesic technique, and an appropriate medical protocol

Gestação em cadelas da raça Retriever do Labrador : alterações hematológicas, perfil de progesterona e métodos de previsão da data do parto

Dissertação de Mestrado Integrado em Medicina VeterináriaA gestação é um período crítico na vida reprodutiva de uma cadela, no qual ocorrem alterações fisiológicas, que devem ser do conhecimento do Médico Veterinário para que não sejam julgadas como patológicas. O intervalo entre os cruzamentos/inseminações e o parto pode ser bastante variável, pelo que a determinação precisa da data do parto é crucial para que haja um correto acompanhamento da gestação, assim como uma ótima assistência aquando do parto. Uma monitorização adequada do estro permite, não só prever o período ideal para cobrição/inseminação da cadela, como também a data do parto. Por forma a minimizar a influência da raça e do maneio a que os animais estão sujeitos, foram utilizadas neste estudo 26 cadelas da raça Retriever do Labrador [18 gestantes (G=18) e 8 não gestantes (NG=8)], pertencentes a um só canil. O primeiro objetivo deste estudo foi comparar parâmetros hematológicos e perfis das concentrações séricas de progesterona entre cadelas gestantes e não gestantes. Observou-se no grupo gestante, no período pré-parto, uma anemia normocítica, normocrómica ligeira em 45% das cadelas e uma leucocitose, devido a neutrofilia em 55% das cadelas. Verificou-se um perfil semelhante das concentrações séricas de progesterona entre fêmeas gestantes e não gestantes, portanto, o doseamento de progesterona não permite inferir se a fêmea está ou não gestante. No grupo gestante o diestro terminou entre os 63-66 dias após o pico de LH, enquanto no grupo não gestante terminou entre os 73-75 dias após o pico de LH. O segundo objetivo deste trabalho foi avaliar a precisão da previsão da data do parto utilizando como referência o dia da primeira e da última inseminação artificial (IA), o dia do pico de LH, e o dia do início do diestro citológico. O critério mais preciso para prever a data do parto foi o dia do pico de LH [86,7% (65 +/- 1 dia); 100% (65 +/- 2 dias)] comparativamente com o dia do início do diestro citológico [86,7% (57 +/- 1 dia); 86,7% (57 +/- 2 dias); 100% (57 +/- 3 dias)], sendo o mais falível a data das inseminações. O terceiro, e último, objetivo foi avaliar o impacto da monitorização do proestro/estro na performance reprodutiva. Observou-se que esta monitorização é vantajosa, uma vez que permitiu melhorar as precisões de previsão da data do parto com base na data da última IA e, ainda, diminuir o número de IA por cadela, o que é benéfico para a saúde uterina.ABSTRACT - PREGNANCY IN LABRADOR RETRIEVER BITCHES: HEMATOLOGICAL ALTERATIONS, SERUM PROGESTERONE PROFILE AND METHODS TO PREDICT THE PARTURITION DATE - Pregnancy is a critical period in the reproductive life of a bitch. It is characterized by many physiological changes, which may appear to be pathological in the non-pregnant bitch. Therefore, Veterinarians should be aware of the normal alterations in the pregnant bitch. The length of gestation is highly variable when measured from the day of mating, thus practical methods for accurate determination of the parturition date is crucial for pregnancy monitoring and parturition planning. Correct monitoring of the estrus allows the determination of the LH peak day and the ovulation day, which are used to predict not only the ideal time to mate/inseminate the bitch but also the parturition date. In order to minimize the influence of the breed and animal management, 26 Labrador Retriever bitches [18 pregnant (P = 18) and 8 non-pregnant (NP = 8)] belonging to a single kennel were used in this study. The first aim of this study was to compare hematological parameters and serum progesterone profiles between pregnant and non-pregnant bitches. Near parturition, in the pregnant group, a normocytic, normochromic mild anemia was observed in 45% of the females and leukocytosis due to neutrophilia was observed in 55% of the females. Progesterone concentration profiles were similar between groups, which excludes the measurement of progesterone as a pregnancy diagnostic test. In the pregnant group, the diestrus ended between 63-66 days after the LH peak, while in the non-pregnant group it ended between 73-75 days after the LH peak. The second aim of this study was to evaluate the accuracy of predicting the parturition date using as reference the day of the first and last artificial insemination (AI), the LH peak day and the onset of cytological diestrus. The most accurate parameter to predict the delivery date was the LH peak day [86.7% (65 +/- 1 day); 100% (65 +/- 2 days)] compared to the day of the onset of cytologic diestrus [86.7% (57 +/- 1 day); 86.7% (57 +/- 2 days); 100% (57 +/- 3 days)], with the dates of AI being the most unreliable method. The third aim was to evaluate the impact of proestrus/estrus monitoring on the reproductive performance of the bitches. It allowed to improve prediction accuracies of the parturition date based on the date of the last AI and also to decrease the number of AI per bitch, which is beneficial for the uterine health.N/

Marketing no sector farmacêutico: o impacto da cor da embalagem

Dissertação de mestrado, Ciências Farmacêuticas, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2015Nos últimos anos o número de locais autorizados de venda de medicamentos não sujeitos a receita médica (MNSRM) tem aumentado em Portugal. Em muitos países os MNSRM ou “Over-the-Counter” (OTC) estão disponíveis já até em supermercados, o que faz com que sejam os consumidores a deter o poder de decisão sobre qual OTC adquirir. Dado que os aspetos estéticos de um produto podem ser uma fonte de desejo para a sua aquisição, este cenário de venda direta assume especial relevância. O papel do marketing é inegável e a evidência comprova que uma embalagem (acondicionamento secundário) atrativa e com significado pode influenciar o processo de decisão de compra. A cor é um elemento integrante da comunicação em marketing. Esta influencia o humor, as emoções, a perceção dos doentes e o seu comportamento, auxiliando as empresas a posicionarem-se e diferenciarem-se das suas competidoras. Além disso, é um dos aspetos sensoriais que o doente reconhece em primeiro lugar, sendo que no mercado dos OTCs é utilizada largamente com o intuito de aumentar o apelo estético que o produto poderá suscitar no doente. Assim, com o presente trabalho pretende-se compreender o papel da cor da embalagem dum produto farmacêutico no processo de decisão de compra, realizando um estudo experimental com estudantes universitários. Os estímulos apresentados são embalagens de um mesmo produto (suplemento alimentar) com cores diferentes. Concluiu-se que a tonalidade da cor tem efeitos significativos nas expectativas dos consumidores face ao produto. Assim o suplemento alimentar criado (Estudantix®) quando apresentado em embalagens de cores claras (amarelo, verde, laranja ou cinzento) foi associado a uma maior eficácia, maior potência e maior “ação curativa” do que quando a sua embalagem apresentava cores escuras (vermelho, azul ou castanho)