Caracterização de textura em imagens de lesões de pele por máquina de vetor de suporte

Due to the increased incidence of skin cancer, computational methods using intelligent systems have been developed to aid dermatologists in the diagnosis of skin lesions. This paper proposes a method to classify the texture, considering that it is an important feature in identification of lesions. For this is defined a feature vector with the fractal dimension of images through the box-counting method (BCM), which were used by SVM to classify the texture of the lesions in non-irregular or irregular, where it obtained 72.84% of accuracy

Classificação de assimetria em lesões de pele por meio de imagens usando máquina de vetor de suporte

The increased occurrence of cancer cases over the years and the importance of prevention work motivated the development of this work. It aim is help the dermatologist in the diagnosis of skin lesions, providing information about the characteristics of asymmetry of ABCD rule (Asymmetry, Edge, Color and Diameter), widely used in the initial examination to determine if a lesion is malignant or no. To do so, are extracted from scanned images of the asymmetric features of the lesion, and classified as symmetrical or asymmetrical, through a Support Vector Machine (SVM). This process is used an anisotropic diffusion filter to soften the image and the model of active contour without edge (Chan-vese) to segment them. Thus, allows to define the contour of the lesion so that can be extracted their characteristics of asymmetry, used as input in the smart classifier

Avaliação do estado nutricional de agroecossistemas de café orgânico no estado de Minas Gerais.

A produção de café orgânico vem se constituindo uma tendência necessária e irreversível do agronegócio brasileiro. Essa atividade tem-se destacado como uma alternativa de renda para alguns cafeicultores, devido à crescente demanda mundial por alimentos mais saudáveis. Entretanto, grande parte das técnicas propostas pela agricultura orgânica está sendo aplicada empiricamente no cultivo de café, principalmente no Estado de Minas Gerais, maior região produtora de café do Brasil. Levando-se em consideração a baixa fertilidade natural dos solos dessa região cafeeira, bem como a elevada extração de nutrientes pelo cafeeiro, objetivou-se neste trabalho identificar possíveis fatores limitantes para a produção orgânica do cafeeiro, relacionados à fertilidade do solo e ao estado nutricional das plantas. Foram realizadas avaliações da fertilidade do solo e análise das folhas em vinte e uma lavouras orgânicas representativas do Estado de Minas Gerais. As amostras de solo foram analisadas para determinação do pH, acidez potencial e dos teores de P, K, Ca, Mg, S, Al e matéria orgânica. As amostras foliares foram analisadas para determinação dos teores de N, P, K, Ca, Mg, S, B, Cu, Fe, Mn e Zn. Com base nos padrões de interpretação para cafeeiros convencionais propostos pela literatura, estabeleceram-se as freqüências com que os caracteres analisados foram inferiores aos critérios de interpretação da fertilidade do solo e estado nutricional das plantas. A análise dos dados foi realizada por estatística descritiva. Novos trabalhos nessa nova área são necessários, visando a uma melhor interpretação da análise foliar e da fertilidade do solo, quando se trabalha com café orgânico