Reconhecimento e classificação de imagens de voo utilizando rede neural convolucional

Orientador: Prof. Dr. Pablo ValleCoorientador: Prof. Dr. Alessandro MarquesDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Manufatura. Defesa : Curitiba, 15/12/2022Inclui referências: p. 65-72Resumo: Segundo Statista (2020) a corrosão em estruturas é uma falha estrutural que gera custos de trilhões de dólares em toda parte do mundo anualmente e ideias inovadoras com foco em manutenção preventiva podem reduzir em até 35% gastos relacionados a oxidações em telhados industriais. Neste estudo que foi conduzido, na maior parte de seu tempo, em uma unidade fabril de aproximadamente 89.000 m2 de área construída com 60.000 m2 de telhados, situada na cidade industrial de Curitiba/PR (Planta A), observou-se que este é um problema atual uma vez que houve, no decorrer dos últimos anos, um aumento exponencial no volume de falhas em coberturas, impactando na longevidade da estrutura e na sustentabilidade do negócio. Através de uma metodologia de análise das condições básicas de manutenção, constatou-se que a oxidação é responsável por uma grande parcela das falhas destas edificações. Neste sentido, o objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema inteligente capaz de detectar, classificar e alertar sobre falhas de oxidação em estruturas metálicas de telhados. Para isso, o conceito de transdisciplinaridade foi aplicado na integra através da união de várias ciências. Os dados foram obtidos utilizando diferentes drones com câmeras distintas para captura de imagem dinâmica. Experimento de Taguchi aliado a fatores de voo foram realizados para entender a correlação entre qualidade de imagem e aprendizado da IA. Diferentes maneiras de processamento dos dados de entrada foram avaliadas, bem como a associação de técnicas computacionais, análises da capacidade de generalização, overfitting e melhoria da performance foram discutidas. Escolheu-se pelo aprendizado de máquina para realizar o processamento de imagens e através da referência literária de Olaf Ronneberger (2015) idealizou-se o uso de duas redes neurais convolucionais do tipo U-NET, uma para a localização objetiva do telhado e a outra para a detecção assertiva da oxidação. A junção das redes formou a base da solução. Além disso através da segmentação dupla e frações de imagens de 640x640 pixels, tornou o processo de aprendizagem da lA e a localização da falha mais ágeis. Realizou-se a avaliação da eficácia da pesquisa através da aplicação da técnica em outra unidade fabril (Planta B), localizada na Cidade de Campinas/SP, e em conjunto com análises estatísticas observou-se resultados satisfatórios o que gerou maior interesse da indústria e associações de facility management na solução tecnológica proposta.Abstract: According to Statista (2020) corrosion in structures is a structural failure that generates costs worldwide, worth around trillions of dollars per year and innovation ideas with focus on preventive maintenance can reduce up to 35% of the costs that come from oxidation in the industrial roofs. In this research, where most of the experiments were made in a manufacturing plant with around 89.000 m2 of built area, located at the industrial city of Curitiba, Paraná (Plant A), an exponential increase in these failures was observed in the last few years and reducing the lifecycle of the roofs and business sustainability significantly. With the support of some analyses based on the Total Productive Maintenance methodology, oxidation was observed to be one of the most relevant aspects on these failures. In this work, an intelligent system was proposed to detect, classify oxidations and promotes alert upon failures in metal structures of roofs. For all that to happen, the transdisciplinary concept was totally applied through several sciences united. The data was obtained through different cameras mounted in different UAVs. Taguchi analysis regarding flight factors were accomplished to understand correlations between quality of image and AI learning. Different ways of input data processing were studied, such as integration of computational techniques, generalization capacity, overfitting and accuracy improvement were discussed. Decided to applied machine learning to make the images processing and following reference of Olaf Ronneberger (2015) two U-NET convolutional neural network were proposed, the first for localization of the roof and the second for oxidation detection. The concatenation of networks became the base of this solution. Moreover, due to dual segmentation applied in 640x640 image, the learning process and identification of the failures were most fast. To validate the efficiency upon this researching the technique was applied in another manufacturing plant (Plant B), located at the city of Campinas, São Paulo, and by using statistics analysis, good performance of the IA was noticed. Take into consideration the good results obtained, associations of facility management and industries raised the interest towards this solution

Diretriz da Sociedade Brasileira de Cardiologia sobre Diagnóstico e Tratamento de Pacientes com Cardiomiopatia da Doença de Chagas

This guideline aimed to update the concepts and formulate the standards of conduct and scientific evidence that support them, regarding the diagnosis and treatment of the Cardiomyopathy of Chagas disease, with special emphasis on the rationality base that supported it.  Chagas disease in the 21st century maintains an epidemiological pattern of endemicity in 21 Latin American countries. Researchers and managers from endemic and non-endemic countries point to the need to adopt comprehensive public health policies to effectively control the interhuman transmission of T. cruzi infection, and to obtain an optimized level of care for already infected individuals, focusing on diagnostic and therapeutic opportunistic opportunities.   Pathogenic and pathophysiological mechanisms of the Cardiomyopathy of Chagas disease were revisited after in-depth updating and the notion that necrosis and fibrosis are stimulated by tissue parasitic persistence and adverse immune reaction, as fundamental mechanisms, assisted by autonomic and microvascular disorders, was well established. Some of them have recently formed potential targets of therapies.  The natural history of the acute and chronic phases was reviewed, with enhancement for oral transmission, indeterminate form and chronic syndromes. Recent meta-analyses of observational studies have estimated the risk of evolution from acute and indeterminate forms and mortality after chronic cardiomyopathy. Therapeutic approaches applicable to individuals with Indeterminate form of Chagas disease were specifically addressed. All methods to detect structural and/or functional alterations with various cardiac imaging techniques were also reviewed, with recommendations for use in various clinical scenarios. Mortality risk stratification based on the Rassi score, with recent studies of its application, was complemented by methods that detect myocardial fibrosis.  The current methodology for etiological diagnosis and the consequent implications of trypanonomic treatment deserved a comprehensive and in-depth approach. Also the treatment of patients at risk or with heart failure, arrhythmias and thromboembolic events, based on pharmacological and complementary resources, received special attention. Additional chapters supported the conducts applicable to several special contexts, including t. cruzi/HIV co-infection, risk during surgeries, in pregnant women, in the reactivation of infection after heart transplantation, and others.     Finally, two chapters of great social significance, addressing the structuring of specialized services to care for individuals with the Cardiomyopathy of Chagas disease, and reviewing the concepts of severe heart disease and its medical-labor implications completed this guideline.Esta diretriz teve como objetivo principal atualizar os conceitos e formular as normas de conduta e evidências científicas que as suportam, quanto ao diagnóstico e tratamento da CDC, com especial ênfase na base de racionalidade que a embasou. A DC no século XXI mantém padrão epidemiológico de endemicidade em 21 países da América Latina. Investigadores e gestores de países endêmicos e não endêmicos indigitam a necessidade de se adotarem políticas abrangentes, de saúde pública, para controle eficaz da transmissão inter-humanos da infecção pelo T. cruzi, e obter-se nível otimizado de atendimento aos indivíduos já infectados, com foco em oportunização diagnóstica e terapêutica. Mecanismos patogênicos e fisiopatológicos da CDC foram revisitados após atualização aprofundada e ficou bem consolidada a noção de que necrose e fibrose sejam estimuladas pela persistência parasitária tissular e reação imune adversa, como mecanismos fundamentais, coadjuvados por distúrbios autonômicos e microvasculares. Alguns deles recentemente constituíram alvos potenciais de terapêuticas. A história natural das fases aguda e crônica foi revista, com realce para a transmissão oral, a forma indeterminada e as síndromes crônicas. Metanálises recentes de estudos observacionais estimaram o risco de evolução a partir das formas aguda e indeterminada e de mortalidade após instalação da cardiomiopatia crônica. Condutas terapêuticas aplicáveis aos indivíduos com a FIDC foram abordadas especificamente. Todos os métodos para detectar alterações estruturais e/ou funcionais com variadas técnicas de imageamento cardíaco também foram revisados, com recomendações de uso nos vários cenários clínicos. Estratificação de risco de mortalidade fundamentada no escore de Rassi, com estudos recentes de sua aplicação, foi complementada por métodos que detectam fibrose miocárdica. A metodologia atual para diagnóstico etiológico e as consequentes implicações do tratamento tripanossomicida mereceram enfoque abrangente e aprofundado. Também o tratamento de pacientes em risco ou com insuficiência cardíaca, arritmias e eventos tromboembólicos, baseado em recursos farmacológicos e complementares, recebeu especial atenção. Capítulos suplementares subsidiaram as condutas aplicáveis a diversos contextos especiais, entre eles o da co-infecção por T. cruzi/HIV, risco durante cirurgias, em grávidas, na reativação da infecção após transplante cardíacos, e outros.    Por fim, dois capítulos de grande significado social, abordando a estruturação de serviços especializados para atendimento aos indivíduos com a CDC, e revisando os conceitos de cardiopatia grave e suas implicações médico-trabalhistas completaram esta diretriz.&nbsp

Reconhecimento e classificação de imagens de voo utilizando rede neural convolucional

Orientador: Prof. Dr. Pablo ValleCoorientador: Prof. Dr. Alessandro MarquesDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Manufatura. Defesa : Curitiba, 15/12/2022Inclui referências: p. 65-72Resumo: Segundo Statista (2020) a corrosão em estruturas é uma falha estrutural que gera custos de trilhões de dólares em toda parte do mundo anualmente e ideias inovadoras com foco em manutenção preventiva podem reduzir em até 35% gastos relacionados a oxidações em telhados industriais. Neste estudo que foi conduzido, na maior parte de seu tempo, em uma unidade fabril de aproximadamente 89.000 m2 de área construída com 60.000 m2 de telhados, situada na cidade industrial de Curitiba/PR (Planta A), observou-se que este é um problema atual uma vez que houve, no decorrer dos últimos anos, um aumento exponencial no volume de falhas em coberturas, impactando na longevidade da estrutura e na sustentabilidade do negócio. Através de uma metodologia de análise das condições básicas de manutenção, constatou-se que a oxidação é responsável por uma grande parcela das falhas destas edificações. Neste sentido, o objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema inteligente capaz de detectar, classificar e alertar sobre falhas de oxidação em estruturas metálicas de telhados. Para isso, o conceito de transdisciplinaridade foi aplicado na integra através da união de várias ciências. Os dados foram obtidos utilizando diferentes drones com câmeras distintas para captura de imagem dinâmica. Experimento de Taguchi aliado a fatores de voo foram realizados para entender a correlação entre qualidade de imagem e aprendizado da IA. Diferentes maneiras de processamento dos dados de entrada foram avaliadas, bem como a associação de técnicas computacionais, análises da capacidade de generalização, overfitting e melhoria da performance foram discutidas. Escolheu-se pelo aprendizado de máquina para realizar o processamento de imagens e através da referência literária de Olaf Ronneberger (2015) idealizou-se o uso de duas redes neurais convolucionais do tipo U-NET, uma para a localização objetiva do telhado e a outra para a detecção assertiva da oxidação. A junção das redes formou a base da solução. Além disso através da segmentação dupla e frações de imagens de 640x640 pixels, tornou o processo de aprendizagem da lA e a localização da falha mais ágeis. Realizou-se a avaliação da eficácia da pesquisa através da aplicação da técnica em outra unidade fabril (Planta B), localizada na Cidade de Campinas/SP, e em conjunto com análises estatísticas observou-se resultados satisfatórios o que gerou maior interesse da indústria e associações de facility management na solução tecnológica proposta.Abstract: According to Statista (2020) corrosion in structures is a structural failure that generates costs worldwide, worth around trillions of dollars per year and innovation ideas with focus on preventive maintenance can reduce up to 35% of the costs that come from oxidation in the industrial roofs. In this research, where most of the experiments were made in a manufacturing plant with around 89.000 m2 of built area, located at the industrial city of Curitiba, Paraná (Plant A), an exponential increase in these failures was observed in the last few years and reducing the lifecycle of the roofs and business sustainability significantly. With the support of some analyses based on the Total Productive Maintenance methodology, oxidation was observed to be one of the most relevant aspects on these failures. In this work, an intelligent system was proposed to detect, classify oxidations and promotes alert upon failures in metal structures of roofs. For all that to happen, the transdisciplinary concept was totally applied through several sciences united. The data was obtained through different cameras mounted in different UAVs. Taguchi analysis regarding flight factors were accomplished to understand correlations between quality of image and AI learning. Different ways of input data processing were studied, such as integration of computational techniques, generalization capacity, overfitting and accuracy improvement were discussed. Decided to applied machine learning to make the images processing and following reference of Olaf Ronneberger (2015) two U-NET convolutional neural network were proposed, the first for localization of the roof and the second for oxidation detection. The concatenation of networks became the base of this solution. Moreover, due to dual segmentation applied in 640x640 image, the learning process and identification of the failures were most fast. To validate the efficiency upon this researching the technique was applied in another manufacturing plant (Plant B), located at the city of Campinas, São Paulo, and by using statistics analysis, good performance of the IA was noticed. Take into consideration the good results obtained, associations of facility management and industries raised the interest towards this solution

Clinical reproducibility of a low cost electronic apex locator

Aim: To evaluate the clinical reproducibility of three electronic apex locators (EALs), Joypex 5, RomiApex A-15 and Novapex. Methods: Twenty-five patients requiring endodontic treatment were selected. Sixty root canals were measured by the three EALs to determine their respective working length, which was defined as a zero reading on the EAL. A new K-file of the same size was used for each measurement. The file length was fixed with a rubber stop and measured with a caliper to an accuracy of 0.1 mm. Data were analyzed statistically using paired t-tests with the Bonferroni correction and Bland-Altman plot to determine the reproducibility of clinical data among the EALs. Significance level was set at 5%. Results: Mean and standard deviation values measured by the three EALs showed no statistically significant differences. Identical readings by all three EALs were found in 38% of root canals. Fifty percent differed by less than ± 1.0 mm and only 1.3% exceeded a difference of 2.0 mm. Conclusions: The clinical reproducibility of the three devices was confirmed with no significant differences among them, indicating that they are effective for clinical use

Clinical reproducibility of a low cost electronic apex locator

evaluate the clinical reproducibility of three electronic apex locators (EALs), Joypex 5, RomiApex A-15 and Novapex. Methods: Twenty-five patients requiring endodontic treatment were selected. Sixty root canals were measured by the three EALs to determine their respective working length, which was defined as a zero reading on the EAL. A new K-file of the same size was used for each measurement. The file length was fixed with a rubber stop and measured with a caliper to an accuracy of 0.1 mm. Data were analyzed statistically using paired t-tests with the Bonferroni correction and Bland-Altman plot to determine the reproducibility of clinical data among the EALs. Significance level was set at 5%. Results: Mean and standard deviation values measured by the three EALs showed no statistically significant differences. Identical readings by all three EALs were found in 38% of root canals. Fifty percent differed by less than ± 1.0 mm and only 1.3% exceeded a difference of 2.0 mm. Conclusions: The clinical reproducibility of the three devices was confirmed with no significant differences among them, indicating that they are effective for clinical use