Automatic leaf structure biometry: computer vision techniques and their applications in plant taxonomy

This paper proposes a new methodology to extract biometric features of plant leaf\ud structures. Combining computer vision techniques and plant taxonomy protocols, these\ud methods are capable of identifying plant species. The biometric measurements are concentrated\ud in leaf internal forms, specifically in the veination system. The methodology\ud was validated with real cases of plant taxonomy, and eleven species of passion fruit of the\ud genus Passiflora were used. The features extracted from the leaves were applied to the\ud neural network system to perform the classification of species. The results showed to be\ud very accurate in correctly differentiating among species with 97% of success. The computer\ud vision methods developed can be used to assist taxonomists to perform biometric\ud measurements in plant leaf structures.CNPq (Proc. 306628/2007-4

Impacto da atenção primária desenvolvida por uma cooperativa de saúde privada em um município do estado de Minas Gerais/Brasil.

Os processos de transição demográfica, epidemiológica e nutricional no Brasil resultaram em mudanças do perfil de morbidade e de mortalidade da população, com diminuição progressiva das mortes por doenças infecto-contagiosas e elevação das mortes por doenças crônicas não-transmissíveis (DCNT). Desta forma, o modelo de Atenção Primária, se apresenta como ferramenta importante para promoção da saúde e prevenção de doenças. Neste sentido, este modelo visa estimular a promoção da autonomia no exercício de comportamentos saudáveis. Este estudo, teve como objetivo identificar o programa de Medicina Preventiva da maior operadora de planos de saúde no Brasil como estratégia estimuladora de mudanças no estilo de vida de clientes empresariais, sob a ótica da autonomia. Tratou-se de estudo observacional de caráter retrospectivo, direcionado aos colaboradores assistidos pela cooperativa de planos de saúde privada aos clientes empresariais em um Município do Estado de Minas Gerais/Brasil. O procedimento de coleta de dados ocorreu por meio de dadosdo prontuário de 401 colaboradores que estavam em acompanhamento nas empresas, entre fevereiro a outubro de 2015. Foram analisadas as variáveis: perfil sociodemográfico, hábitos de vida, história familiar e dados antropométricos, antes e após acompanhamento e intervenção por parte da equipe da Medicina Preventiva para classificação de risco à saúde quanto às doenças DCNT e mudança de estilo de vida. A maior parte, 208 colaboradores eram do sexo feminino (51,87%). Antes da intervenção, 213 (53,12%) colaboradores foram classificados em médio risco e 188 (46,88%) em alto risco e nenhum em baixo risco, porém após intervenção, 194 (48,38%) colaboradores foram classificados em médio risco, 190 (47,38%) em alto risco e, 17 (4,24%)em baixo risco. Em relação aos níveis pressóricos, 107 (26,8%) dos colaboradores apresentaram, antes da intervenção pressão arterial 140/90 mmHg; e após a intervenção, 13 (15,9%) diminuíram a pressão arterial com mudança no estilo de vida e 38 (35,5%) dos colaboradores atingiram as metas com o uso corretode medicamentos. No que se refere ao tabagismo, 41 (10,2%) eram fumantes ativos e 12 (29,3%) abandonaram o tabagismo após a intervenção. 243 (60,6%) colaboradores eram sedentários, destes, 106 (43,6%) iniciaram atividade física através de estímulos e orientações individualizadas. Dos 401 colaboradores analisados, 305 (76,1%) eram portadores de sobrepeso ou obesidade; após a intervenção 140 (45,9%) reduziram o peso consideravelmente. Os resultados demonstraram a importância da abordagem multiprofissional nos moldes da promoção da saúde e prevenção de doenças após colaboradores empresariais, pois os indivíduos desenvolvem habilidades favoráveis à saúde após suas decisões, contribuindo para autonomia na busca por saúde e melhor qualidade de vida.81 p.Saúde1º Prêmio ANS: concurso de monografia sobre saúde suplementarTema 2 - Regulação Assistencial na Saúde Suplementar - 3º Luga

Plant species identification based on venation system shape analysis

A diversidade de espécies presentes no riquíssimo reino vegetal torna o processo de identificação de órgãos foliares uma tarefa muito complexa. A biodiversidade das espécies, associada aos modelos tradicionais de taxonomia, transforma essa tarefa em um verdadeiro desafio para os pesquisadores. Neste trabalho é apresentada uma nova abordagem para identificação de espécies vegetais baseada em características internas dos órgãos foliares. A coleta de informações é realizada através de técnicas de visão computacional e análise de imagens, através das quais são extraídas características relativas à complexidade (dimensão fractal) e biometria dos órgãos foliares. A eficiência da metodologia desenvolvida foi avaliada em casos reais de identificação de espécies, em que foram utilizados dois conjuntos de imagens: espécies da Mata Atlântica e do Cerrado brasileiro, e espécies de maracujás silvestres do gênero Passiflora. Para classificação das espécies foram utilizadas as técnicas de reconhecimento padrões de análise de agrupamentos e redes neurais artificiais.The plant species diversity makes their correct identification a very complex task. The traditional taxonomy models, associated with species biodiversity, has been transformed this task in a challenger for the researches. This work presents a new approach to plant species identification, based on internal characteristics of leaf form. The data are collected by computer vision and shape analysis techniques, which extracts features from complexity (fractal dimension) and biometry of plant species. The methodology efficiency was evaluated with real cases of species identification: digital images of Mata Atlântica and brazilian Cerrado species; and passion fruit species of genus Passiflora. The species classifications are performed using pattern recognition techniques as clustering and artificial neural networks

Artificial vision and morfometry in analysis and classification of biological species

A descoberta da história taxonômica e evolutiva das espécies é a principal fronteira das pesquisas científicas em diversas áreas do conhecimento. A biodiversidade dos indivíduos associada a grande variabilidade morfológica, torna essa tarefa um verdadeiro desafio. Os métodos tradicionais baseados na inspeção visual estão ultrapassados. Hoje em dia, os avanços tecnológicos têm colocado à disposição dos pesquisadores um arcabouço de ferramentas para o estudo das espécies. Este trabalho tem como objetivo investigar e desenvolver modelos computacionais capazes de analisar e classificar espécies biológicas por meio de características morfométricas. Para isso, técnicas de análise de imagens foram utilizadas para determinar a variabilidade das espécies em função de três informações de interesse: forma, estrutura tubular e textura. A potencialidade das metodologias foi avaliada por meio das seguintes espécies biológicas: maracujás silvestres do gênero Passiflora, eucaliptos do gênero Eucalyptus e arroz do gênero Oryza. Os experimentos produziram um conjunto de dados que representam uma detalhada descrição sobre a morfometria das espécies. Os resultados demonstraram que as técnicas de visão artificial são importantes para o estudo das espécies. As técnicas de análise de formas indicaram a viabilidade dessas metodologias na classificação das espécies, em particular, as redes complexas, a transformada de wavelets e a dimensão fractal multiescala que alcançaram altas taxas de classificações corretas. Os métodos desenvolvidos para análise de estruturas tubulares também demonstraram grande potencialidade na discriminação das espécies, principalmente a assinatura fractal multiescala a partir de pontos biométricos. As técnicas de análise de textura desenvolvidas também contribuíram para o estudo das espécies. Os resultados obtidos com as abordagens sinalizam que a relação entre biologia e computação é essencial para o desenvolvimento de metodologias eficientes. A inferência evolutiva das espécies foi um importante resultado obtido com os dados morfométricos, tanto a partir da forma, quanto da estrutura tubular e da textura. Testes estatísticos comprovaram a correlação entre os dados morfométricos obtidos por visão artificial e os dados moleculares de reconstrução filogenética. A multidisciplinaridade é o ponto central do trabalho, que está inserido na fronteira das áreas de visão artificial, morfometria e biologia. Com isso, essa simbiose resultou em promissoras contribuições para as áreas envolvidasThe discovery of taxonomic and evolutionary history of species is the main frontier of scientific research in various knowledge areas. The biodiversity of living things associated with the great morphological variability, makes this task a rightful challenge. The traditional methodologies based on visual inspection are totally outdated. Nowadays, technological advances have made available to researchers a framework of tools for the study of the species. This study aims to investigate and develop computer models to perform analysis and classification of biological species from morphometric features. For this, techniques of image analysis were used to determine the variability of the species in terms of three information of interest: shape, tubular structure and texture. The capability of the methods was evaluated by follows biological species: passion fruits of genus Passiflora, eucalyptus of genus Eucalyptus and rice of genus Oryza. The experiments produced a detailed dataset about the morphometric information of the species. The results showed that the techniques of artificial vision are demonstrably important to the study of the species. The shape analysis techniques indicated the viability of these methodologies in the species classification, in special the complex networks, the wavelets transform and the multiscale fractal dimension, have achieved high rates of correct discrimination. The new methods developed for analysis of tubular structures have also show great potential in species classification, especially the multiscale fractal signature from biometrics points. The techniques developed for texture analysis also show significant results in the investigation of the species. The results obtained with the approaches indicate that the relationship biology and computing is essential for the development of efficient methods. The inference of evolutionary tree of species was an important result obtained with the morphometric data collected from form, tubular structure and texture. Statistical tests showed a correlation between the morphometric data obtained by artificial vision and molecular data of phylogenetic reconstruction. A multidisciplinary approach is the focus of the work, which is related to the areas of artificial vision, morphometry and biology. Thus, this symbiosis has resulted in important contributions to the areas involve

Plant species identification based on venation system shape analysis

A diversidade de espécies presentes no riquíssimo reino vegetal torna o processo de identificação de órgãos foliares uma tarefa muito complexa. A biodiversidade das espécies, associada aos modelos tradicionais de taxonomia, transforma essa tarefa em um verdadeiro desafio para os pesquisadores. Neste trabalho é apresentada uma nova abordagem para identificação de espécies vegetais baseada em características internas dos órgãos foliares. A coleta de informações é realizada através de técnicas de visão computacional e análise de imagens, através das quais são extraídas características relativas à complexidade (dimensão fractal) e biometria dos órgãos foliares. A eficiência da metodologia desenvolvida foi avaliada em casos reais de identificação de espécies, em que foram utilizados dois conjuntos de imagens: espécies da Mata Atlântica e do Cerrado brasileiro, e espécies de maracujás silvestres do gênero Passiflora. Para classificação das espécies foram utilizadas as técnicas de reconhecimento padrões de análise de agrupamentos e redes neurais artificiais.The plant species diversity makes their correct identification a very complex task. The traditional taxonomy models, associated with species biodiversity, has been transformed this task in a challenger for the researches. This work presents a new approach to plant species identification, based on internal characteristics of leaf form. The data are collected by computer vision and shape analysis techniques, which extracts features from complexity (fractal dimension) and biometry of plant species. The methodology efficiency was evaluated with real cases of species identification: digital images of Mata Atlântica and brazilian Cerrado species; and passion fruit species of genus Passiflora. The species classifications are performed using pattern recognition techniques as clustering and artificial neural networks

Impacto da atenção primária desenvolvida por uma cooperativa de saúde privada em um município do estado de Minas Gerais/Brasil.

Os processos de transição demográfica, epidemiológica e nutricional no Brasil resultaram em mudanças do perfil de morbidade e de mortalidade da população, com diminuição progressiva das mortes por doenças infecto-contagiosas e elevação das mortes por doenças crônicas não-transmissíveis (DCNT). Desta forma, o modelo de Atenção Primária, se apresenta como ferramenta importante para promoção da saúde e prevenção de doenças. Neste sentido, este modelo visa estimular a promoção da autonomia no exercício de comportamentos saudáveis. Este estudo, teve como objetivo identificar o programa de Medicina Preventiva da maior operadora de planos de saúde no Brasil como estratégia estimuladora de mudanças no estilo de vida de clientes empresariais, sob a ótica da autonomia. Tratou-se de estudo observacional de caráter retrospectivo, direcionado aos colaboradores assistidos pela cooperativa de planos de saúde privada aos clientes empresariais em um Município do Estado de Minas Gerais/Brasil. O procedimento de coleta de dados ocorreu por meio de dadosdo prontuário de 401 colaboradores que estavam em acompanhamento nas empresas, entre fevereiro a outubro de 2015. Foram analisadas as variáveis: perfil sociodemográfico, hábitos de vida, história familiar e dados antropométricos, antes e após acompanhamento e intervenção por parte da equipe da Medicina Preventiva para classificação de risco à saúde quanto às doenças DCNT e mudança de estilo de vida. A maior parte, 208 colaboradores eram do sexo feminino (51,87%). Antes da intervenção, 213 (53,12%) colaboradores foram classificados em médio risco e 188 (46,88%) em alto risco e nenhum em baixo risco, porém após intervenção, 194 (48,38%) colaboradores foram classificados em médio risco, 190 (47,38%) em alto risco e, 17 (4,24%)em baixo risco. Em relação aos níveis pressóricos, 107 (26,8%) dos colaboradores apresentaram, antes da intervenção pressão arterial 140/90 mmHg; e após a intervenção, 13 (15,9%) diminuíram a pressão arterial com mudança no estilo de vida e 38 (35,5%) dos colaboradores atingiram as metas com o uso corretode medicamentos. No que se refere ao tabagismo, 41 (10,2%) eram fumantes ativos e 12 (29,3%) abandonaram o tabagismo após a intervenção. 243 (60,6%) colaboradores eram sedentários, destes, 106 (43,6%) iniciaram atividade física através de estímulos e orientações individualizadas. Dos 401 colaboradores analisados, 305 (76,1%) eram portadores de sobrepeso ou obesidade; após a intervenção 140 (45,9%) reduziram o peso consideravelmente. Os resultados demonstraram a importância da abordagem multiprofissional nos moldes da promoção da saúde e prevenção de doenças após colaboradores empresariais, pois os indivíduos desenvolvem habilidades favoráveis à saúde após suas decisões, contribuindo para autonomia na busca por saúde e melhor qualidade de vida.81 p.Saúde1º Prêmio ANS: concurso de monografia sobre saúde suplementarTema 2 - Regulação Assistencial na Saúde Suplementar - 3º Luga