Machine learning approaches for dietary assessment

When considering individuals with dietary limitations, automatic food recognition, and assessment are paramount. Smartphone-oriented applications are convenient and handy when dish recognition and the elements inside are required. Machine learning (deep learning) applied to image recognition, alongside other classification techniques (for example, bag-of-words), are possible approaches to tackle this problem. The current most promising approach to the classification problem is deep leaning, which requires high computation for training, but it is an extremely fast and computationally light classifier. Since the requirement for the classifiers to be as accurate as possible, the humans must also be considered as the classifier. This work tests and compares deep-learning methods bag-of-words applied to computer vision, and the human visual system. Results show that deep learning is better when considering a low number of food categories. However, with more food categories, the human overcomes the machine algorithms

An overview on software testing and auditing

More and more people are dependent on technology. They increasingly use electronic services for day-to-day routines, and user loyalty to the software is essential, being defined by the excellence of the SW. The fewer flaws it has, the greater the likelihood of being able to retain the user’s loyalty. For this situation to be possible, tests are crucial in the development stage since they have the main purpose of identifying errors. To be possible to have a good quality of software, it is important to realize the importance of carrying out tests, as well as to understand what types of tests exist and realize which ones fit in each situation. In addition, the article addresses the life cycle and levels as sociated with software testing. In terms of test automation, there are some tools for developing this type of test, referencing the Katalon stu- diom robot framework, Protractoe and Watir; each is framed in different practical situations.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Image reconstruction algorithm implementation for the easyPET: a didactic and pre-clinical PET system

Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica , apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2017Tomografia por Emissão de Positrões (PET) é uma técnica de imagiologia funcional, utilizada para observar processos biológicos. O conceito de tomografia por emissão foi introduzido durante a década de 1950, sendo que foi apenas com o desenvolvimento de radiofármacos na década de 1970, que esta técnica começou a ser utilizada em medicina. Nos últimos 20 anos, o avanço tecnológico tornou os sistemas PET numa ferramenta altamente qualificada para imagiologia funcional. Neste período, o aparecimento de sistemas PET-CT veio colmatar as deficiências produzidas pela PET ao nível de imagem estrutural, com a combinação desta técnica funcional com a de Tomografia Computadorizada (CT). A evolução da tecnologia PET foi também acompanhada pela evolução da tecnologia para produção de radiofármacos, incluindo os radionuclídeos, bem como do conhecimento médico relativo aos processos biológicos humanos. Aliando esta tecnologia e conhecimento, tornou-se possível traçar moléculas com funções metabólicas nos diversos sistemas do corpo humano e, assim, produzir uma variedade de imagens funcionais. Dado o tipo de imagem produzida pela técnica PET, é bastante comum associar-lhe o diagnóstico de doenças cancerígenas, cuja principal característica é a desregulação metabólica celular no organismo. Tendo em vista o aumento esperado da incidência de cancro em Portugal e na Europa, tendo já sido atingida uma incidência nacional, em 2010, de 444,50 pessoas em cada 100.000 (números avançados pela DGS, 2015), a utilização de técnicas que permitam o diagnóstico precoce destas doenças é de elevada importância. Posto isto, e apesar do constante crescimento do gasto público em cuidados médicos relativos ao diagnóstico e tratamento de cancro, estão a ser postos cada vez mais esforços e fundos para que o processo de Investigação e Desenvolvimento (I&D) relacionado com esta doença seja célere. São constantemente desenvolvidas novas e melhores técnicas de imagiologia, que permitem diagnósticos mais precoces e precisos, enquanto ajudam na aplicação de planos de tratamento mais eficazes que, consequentemente, levam a um gasto público mais eficiente. Os sistemas PET inserem-se neste contexto e, uma vez permitindo imagem altamente sensível a processos funcionais, facilmente se generalizaram no meio médico e académico. Os sistemas direcionados a aplicações relacionadas com a medicina humana têm como função observar processos biológicos, com a finalidade de um diagnóstico médico ou estudo. Sistemas pré-clínicos, direcionados a estudos com animais pequenos, têm o propósito de auxiliar a investigação relacionada com os estudos preliminares de doenças que afetem o ser humano. Finalmente, e sendo o grupo com menor oferta comercial, os sistemas PET didáticos possibilitam uma melhor formação de pessoal responsável pelo futuro uso e I&D relacionados com esta tecnologia. No entanto, a tecnologia utilizada nestes três tipos de sistemas encarece consideravelmente o seu valor comercial sendo que, contrariamente ao que seria de esperar, os preços dos sistemas pré-clínicos não se diferenciam consideravelmente dos sistemas para humanos. O encarecimento destes sistemas deve-se ao facto de que toda a tecnologia a eles associada tem características mais dispendiosas de produzir. No caso dos sistemas didáticos, simplesmente não existe o incentivo necessário à sua produção e compra. É neste contexto que surge o easyPET. O design inovador, constituído por apenas duas colunas de detetores opostos, e tirando partido de uma atuação sobre dois eixos de rotação, faz deste sistema ideal para entrar no mercado em duas vertentes. A primeira, constituída apenas por um detetor em cada coluna, está destinada a ter um papel didático. A segunda, tirando partido de colunas com múltiplos detetores, foi desenhada para entrar no mercado de sistemas pré-clínicos. Em ambos os casos, a principal característica do easyPET, e a que o destaca dos restantes sistemas, é o seu reduzido número de detetores, que resulta num reduzido custo de produção. Através da implementação de um número reduzido de detetores e, consequentemente, reduzida eletrónica, é possível obter um custo final da máquina inferior. No entanto, é sempre necessário garantir que os dados obtidos em tal sistema correspondam a imagens com as características necessárias, sendo que o processo de reconstrução de imagem é bastante importante. O trabalho apresentado nesta tese tem como objetivo a implementação de um método de reconstrução de imagem a duas dimensões, dedicado ao sistema easyPET. Para tal, foi considerado um algoritmo estatístico iterativo que se baseia na Maximização da Estimativa da Máxima Verosimilhança (ML-EM), introduzido por Shepp e Vardi em 1982. Desde então, tem sido largamente explorado e, inclusive, dando aso a outras versões bastante comuns em reconstrução de imagem PET, como é caso da Maximização da Espectativa usando Subgrupos Ordenados (OS-EM). A implementação do algoritmo escolhido foi feita no software Matlab. Para computar a unidade básica do algoritmo, a Linha de Resposta (LOR), foi implementado o método ray-driven. Por forma a otimizar a construção da matriz de sistema utilizada neste algoritmo, foram implementadas simetrias de geometria. Esta otimização baseou-se na consideração de que a geometria do sistema easyPET pode ser dividida em quadrantes, sendo que um único quadrante consegue descrever os restantes três. Além disso, foram também implementadas otimizações ao nível estrutural do código escrito em Matlab. Estas foram feitas tendo em conta o aumento na facilidade de acesso à memória através da utilização variáveis para rápido indexamento. Foram também implementados dois métodos de regularização de dados: filtragem gaussiana entre iterações e um root prior baseado na mediana. Por forma a comparar, mais tarde, os resultados obtidos através do algoritmo implementado, foi também implementado o método de reconstrução de Retroprojeção Filtrada (FBP). Por último, foi implementada uma interface para o utilizador, utilizando a aplicação GUIDE do Matlab. Esta interface tem como objetivo servir de ponte entre o sistema didático easyPET e o utilizador, para que a experiência de utilização seja otimizada. Por forma a delinear o teste ao sistema easyPET e ao algoritmo ML-EM implementado, foram seguidas as normas NEMA. Este é um conjunto de normas que tem como objetivo padronizar a análise realizada a sistemas de imagem médica. Para tal, foram adquiridos e simulados ficheiros de dados com uma fonte pontual a 5, 10, 15 e 25 mm do centro do campo de visão do sistema (FOV) e utilizando um par de detetores com 2x2x30 mm3. Para realizar a análise de resultados, os dados foram reconstruídos utilizando a FBP implementada, e foi medida a FWHM e FWTM da fonte reconstruída. O mesmo procedimento foi aplicado, mas reconstruindo os dados através do algoritmo ML-EM, utilizando o filtro gaussiano, o MRP, e não utilizando qualquer método de regularização de dados (nativo). Por forma a comparar os métodos de regularização de dados, foi também realizada uma medição do rácio sinal-ruído (SNR). Os resultados foram obtidos para imagens reconstruídas com um pixel de, aproximadamente, 0.25x0.25 mm2, correspondendo a imagens de 230x230 pixéis. Os primeiros resultados foram obtidos a fim de determinar qual a iteração em que se começaria a observar a estabilização das imagens reconstruídas. Para algoritmo ML-EM implementado e o tipo de dados utilizados, foi observado que a partir da 10a iteração o algoritmo ML-EM converge. Através das medidas para a FWHM e FWTM observou-se, também, que os dados obtidos experimentalmente se diferenciam dos resultados obtidos sobre os dados simulados. Isto levou a que, fora dos objetivos deste trabalho, fossem realizados mais testes utilizando dados experimentais e, que daqui em diante, apenas fossem utilizados dados obtidos através de simulação Monte Carlo, por razões de conveniência na precisão da colocação da fonte pontual. De seguida, comparam-se os dados obtidos através da FBP e o algoritmo ML-EM nativo. Para o primeiro caso foram medidas FWHM de 1.5x1.5 mm2, enquanto que para o segundo foram atingidos valores de 1.2x1.2 mm2. Para os métodos de regularização de dados foram medidos valores de resolução semelhantes ou inferiores, sendo que estes resultaram num aumento da qualidade da reconstrução da fonte, observado através do aumento no valor de SNR medido. O trabalho apresentado nesta tese revela, não só a validação do algoritmo de reconstrução proposto, mas também o bom funcionamento e potencialidades do sistema easyPET. Pelos resultados obtidos através das normas NEMA, é possível observar que este sistema vai ao encontro do estado de arte. Mais ainda, através de um método de reconstrução dedicado ao easyPET é possível otimizar os resultados obtidos. Com o avançar do projeto no qual este trabalho esteve inserido, é de esperar que o modelo a três dimensões pré-clínico easyPET irá produzir melhores resultados. De frisar que o sistema easyPET didático se encontra na sua fase final e que os resultados obtidos são bastante satisfatórios tendo em conta a finalidade deste sistema.The easyPET scanner has an innovative design, comprising only two array columns facing each other, and with an actuation defined by two rotation axes. Using this design, two approaches have been taken. The first concerns to a didactic PET scanner, where the arrays of detectors are comprised of only one detector each, and it is meant to be a simple 2-dimensional PET scanner for educational purposes. The second corresponds to a pre-clinical scanner, with the arrays having multiple detectors, meant to acquire 3-dimensional data. Given the geometry of the system, there is no concern with the effects of not measuring the Depth-of-Interaction (DOI), and a resolution of 1-1.5 mm is expected with the didactic system, improving with the pre-clinical. The work presented in this thesis deals with 2D image reconstruction for the easyPET scanners. The unconventional nature of the acquisition geometry, the large amount of data to be processed, the complexity of implementing a PET image reconstruction algorithm, and the implementation of data regularization methods, gaussian filtering and Median Root Prior (MRP), were addressed in this thesis. For this, the Matlab software was used to implement the ML-EM algorithm. Alongside, several optimizations were also implemented in order to convey a better computational performance to the algorithm. These optimizations refer to using geometry symmetries and fast indexing approaches. Moreover, a user interface was created so as to enhance the user experience for the didactic easyPET system. The validation of the implemented algorithm was performed using Monte Carlo simulated, and acquired data. The first results obtained indicate that the optimizations implemented on the algorithm have successfully reduced the image reconstruction time. On top of that, the system was tested according to the NEMA rules. A comparison was then made between reconstructed images produced by using Filtered Back Projection (FBP), the native ML-EM implementation, the ML-EM algorithm using inter-iteration gaussian filtering, and the ML-EM algorithm implemented with the MRP. This comparison was made through the calculation of FWHM, FWTM, and SNR, at different spatial positions. The results obtained reveal an approximate 1.5x 1.5 mm2 FWHM source resolution in the FOV, when recurring to FBP, and 1.2x 1.2 mm2 for the native ML-EM algorithm. The implemented data regularization methods produced similar or improved spatial resolution results, whilst improving the source’s SNR values. The results obtained show the potential in the easyPET systems. Since the didactic scanner is already on its final stage, the next step will be to further test the pre-clinical system

Improving bluetooth beacon-based indoor location and fingerprinting

The complex way radio waves propagate indoors, leads to the derivation of location using fngerprinting techniques. In this cases, location is computed relying on WiFi signals strength mapping. Recent Bluetooth low energy (BLE) provides new opportunities to explore positioning. In this work is studied how BLE beacons radio signals can be used for indoor location scenarios, as well as their precision. Additionally, this paper also introduces a method for beacon-based positioning, based on signal strength measurements at key distances for each beacon. This method allows to use diferent beacon types, brands, and location conditions/constraints. Depending on each situation (i.e., hardware and location) it is possible to adapt the distance measuring curve to minimize errors and support higher distances, while at the same time keeping good precision. Moreover, this paper also presents a comparison with traditional positioning method, using formulas for distance estimation, and the position triangulation. The proposed study is performed inside the campus of Viseu Polytechnic Institute, and tested using a group of students, each with his smart-phone, as proof of concept. Experimental results show that BLE allows having < 1.5 m error approximately 90% of the times, and the experimental results using the proposed location detection method show that the proposed position technique has 13.2% better precision than triangulation, for distances up to 10 m.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Visual Grading Analysis of image quality in pediatric abdominal images acquired by Direct Digital Radiography and Computer Radiography Systems

The advent of digital technology allowed for great improvements in radiology and lead the way for digital radiology, leaving behind conventional x-ray techniques, [1]. Digital post-processing of image is the main advantage of digital image systems (e.g., computed radiology and direct digital radiology) over the conventional systems. Image quality can indeed be improved avoiding the increase of patient dose and the number of unnecessary exposures [1-3]. Image quality is directly linked to the dose of radiation applied to the patient. The literature points out the need for appropriate image evaluation in order to reduce the patient dose. Optimization and practice justification are of great relevance in diagnostic radiology. In pediatric patients a good practice justification is even more important as radiation exposure on the first 10 years of life increases the possibility of negative effects on the patient's health compared to an exposure between the ages of 30 to 40 years old [4, 5]. In the past, the main concern of radiology technicians was image quality, leaving radiation dose to a second plan. Nowadays, dose reduction and the cost/benefit ratio represent the main concerns in radiology. The radiographer is responsible for applying the ALARA (As Low As Reasonable Acceptable) concept in every study involving the use of ionizing radiation [4, 6]. According to the ALARA concept, the necessary level of diagnostic image quality should be attained with the lowest patient dose possible. In Pediatric radiology, besides the ALARA principle, the International Commission on Radiological Protection (ICRP) adds a new concept - the SMART message, also related with optimization and radiation protection when applied to pediatric radiology (Figure 1) [6]

IoT Smart Collect - Routing Process and Driver Guidance

Waste collection is a traditional process that involves a driver collecting waste from a set of designated deposits based on a pre-determined route. The authors present a new approach that utilizes Artificial Intelligence to define the route based on the occupancy volume of the deposits. The new process involves the use of a mobile application to assist the driver during the journey. The application communicates with the central system to receive information on the next route, calculates the best possible route considering traffic laws and road conditions, and guides the driver throughout the journey. The application also provides real-time updates on the driver’s progress and allows the driver to provide feedback All collected data is stored and can be consulted and explored through lists, graphs, and filtering options. The authors believe that the new approach will improve the efficiency of waste collection and provide a better experience for the driver.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Children's exposure to indoor air in schools: Impact on wheezing

Wheezing is a common symptom in childhood and has been associated with air pollution. Children spend a large part of their time in school, this being the most important indoor environment apart from home. However, studies on the impact of children's indoor air pollution exposure at schools on respiratory health are scarce. Thus, this study aimed to assess the impact of children's exposure to indoor air pollution in a total of five urban nursery and primary schools on active wheezing. Multivariate logistic regression models were used to estimate the associations, adjusted for sex, age group (pre-school/primary school) and parental history of asthma. A microenvironmental modelling approach was used to estimate indoor air pollution exposure to each of the pollutants exceeding legislation limit values (CO2, formaldehyde and PM2.5), as the sum of the product of time spent by the child in different indoor school microenvironments and the time-averaged concentration measured in each microenvironment. Measurements were performed in 11 classrooms, two bedrooms and two canteens in Porto, Portugal. A total of 164 completed parent-reported questionnaires derived from the International Study of Asthma and Allergies in Childhood allowed to identify active wheezing (at least one wheeze episode in the previous 12 months) in 16.5% of the studied children. Although not statistically significant, the studied children's exposure to indoor air pollution in nursery and primary schools seemed to be associated with an increase in the odds of having active wheezing especially for PM2.5 (OR = 1.57, p-value = 0.675). These results highlight the importance of applying indoor air pollution mitigation measures in nursery and primary schools. The impacts of those measures, on both indoor air quality and children's respiratory health, should be evaluated in future studies. (c) 2019 WIT Pres