PRONAF E EMPODERAMENTO DAS MULHERES RURAIS. UMA ANÁLISE DAS DIMENSÕES ECONÔMICA, SOCIAL E POLÍTICA

O Programa Nacional de Fortalecimento da Agricultura Familiar (Pronaf) prevê a priorização dos projetos de beneficiárias mulheres, como forma de favorecer o desenvolvimento da sua autonomia e contribuir para seu empoderamento. Este trabalho teve por objetivo conhecer o efeito do acesso ao crédito Pronaf sobre a autonomia econômica das mulheres beneficiárias e os impactos para o seu empoderamento nas dimensões econômica, social e política. Como arcabouço teórico, considerou-se gênero como categoria de análise. A pesquisa empírica do tipo qualitativa foi realizada nos municípios de Nova Venécia e de Rio Bananal, no estado do Espírito Santo, durante o ano de 2017. Uma amostra representativa de 55 mulheres tomadoras de crédito Pronaf entre os anos de 2013 a 2016 foi submetida a um roteiro de entrevista semiestruturada, abordando, entre outras questões, as relações familiares, o processo decisório, a experiência com o Pronaf e os fatores de mudança. As entrevistas foram transcritas, sistematizadas e submetidas à análise de conteúdo. Apesar de o acesso ao Pronaf ter contribuído para a ampliação da renda familiar, o empoderamento econômico, social e político das mulheres foi prejudicado pelas relações desiguais de gênero presentes nas famílias e na própria sociedade

Speeding up the combination of multiple descriptors for different boundary conditions

Content-based complex data retrieval is becoming increasingly common in many types of applications. The content of these data is represented by intrinsic characteristics, extracted from them which together with a distance function allows similarity queries. Aimed at reducing the “semantic gap”, characterized by the disagreement between the computational representation of the extracted low-level features and how these data are interpreted by the human perception, the use of multiple descriptors has been the subject of several studies. This paper proposes a new method to carry out the combination of multiple descriptors for different boundary conditions in which the balancing is carried out in pairs, starting by the best candidate descriptor. In the experiments, the proposed method achieved computational cost up to 3650 times smaller than the exhaustive search for the best linear combination of descriptors, keeping almost the same average precision, with variations lower than 0.9%.Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq

Applying texture-spectrum features for lung-CAD purposes

In this paper we propose using Texture Spectrum (T-Spec) as the feature extractor method component for Computer-Aided Diagnosis systems, particularly regarding medical lung images. We claim that employing T-Spec for this purpose offers several advantages to represent texture at low computational cost. Moreover, when combined with literature approaches, T-Spec can increase the capability of representing texture for several domains. We tested our approach using two distinct datasets, by classifying their instances considering the T-Spec features along with the RandomForest classifier. Our results showed that T-Spec has achieved good accuracy and requires less computational time and resources. When combined with literature methods, T-Spec has achieved a higher accuracy rate for lung images considering previous approaches.FAPESPCNPqCAPE

Methodology to determine the soil sampling grid for precision agriculture in a coffee field

The objective of this study was to develop and propose a methodology to evaluate the quality of different sampling grids. In addition, it allows us to choose the sampling grid that better suits one or a set of variables. The structure and magnitude of the spatial dependence were characterized by semivariogram. It allowed us to apply validation techniques that worked as a base to create an index to evaluate the grid quality and to develop an indicator that points out the best sampling grid. To test the proposed methodology, an experiment was performed at the Brejão farm, in Brazil. We have developed and compared twenty sampling grids, which were applied to four soil variables sampled in georeferenced locations. An accuracy index (AI), a precision index (PI) and the optimum grid indicator (OGI) were developed and proposed, which allowed us to choose the best grid among the sampling grids.El objetivo de este estudio fue desarrollar y proponer una metodología para evaluar la calidad de las diferentes cuadrículas de muestreo. Además, es posible elegir la cuadricula de muestreo que mejor se adapte a una o un conjunto de variables. La estructura y la magnitud de la dependencia espacial fueron caracterizadas por semivariograma. Esto nos permitió utilizar las técnicas de validación que funcionaron como base para crear una clasificación para evaluar la calidad de la cuadricula y para desarrollar un indicador que apunta la mejor cuadricula de muestreo. Un experimento fue realizado en la hacienda Brejão en Brasil, para probar la metodología propuesta. Hemos desarrollado y comparado veinte muestras que fueran aplicadas en cuatro variables de suelo muestreados en los puntos georeferenciados. Un índice de exactitude (AI), un índice de precisión (PI) y el indicador de cuadricula óptima (OGI), fueron desarrollados y propuestos lo que nos permitió elegir la mejor muestra cuadricula de muestreo (cuadricula 5) entre las cuadrículas de muestreo

Similarity Queries Processing Aimed at Retrieving Medical Images Guided by the User´s Perception

O aumento da geração e do intercâmbio de imagens médicas digitais tem incentivado profissionais da computação a criarem ferramentas para manipulação, armazenamento e busca por similaridade dessas imagens. As ferramentas de recuperação de imagens por conteúdo, foco desse trabalho, têm a função de auxiliar na tomada de decisão e na prática da medicina baseada em estudo de casos semelhantes. Porém, seus principais obstáculos são conseguir uma rápida recuperação de imagens armazenadas em grandes bases e reduzir o gap semântico, caracterizado pela divergência entre o resultado obtido pelo computador e aquele esperado pelo médico. No presente trabalho, uma análise das funções de distância e dos descritores computacionais de características está sendo realizada com o objetivo de encontrar uma aproximação eficiente entre os métodos de extração de características de baixo nível e os parâmetros de percepção do médico (de alto nível) envolvidos na análise de imagens. O trabalho de integração desses três elementos (Extratores de Características, Função de Distância e Parâmetro Perceptual) resultou na criação de operadores de similaridade, que podem ser utilizados para aproximar o sistema computacional ao usuário final, visto que serão recuperadas imagens de acordo com a percepção de similaridade do médico, usuário final do sistemaThe continuous growth of the medical images generation and their use in the day-to-day procedures in hospitals and medical centers has motivated the computer science researchers to develop algorithms, methods and tools to store, search and retrieve images by their content. Therefore, the content-based image retrieval (CBIR) field is also growing at a very fast pace. Algorithms and tools for CBIR, which are at the core of this work, can help on the decision making process when the specialist is composing the images analysis. This is based on the fact that the specialist can retrieve similar cases to the one under evaluation. However, the main reservation about the use of CBIR is to achieve a fast and effective retrieval, in the sense that the specialist gets what is expected for. That is, the problem is to bridge the semantic gap given by the divergence among the result automatically delivered by the system and what the user is expecting. In this work it is proposed the perceptual parameter, which adds to the relationship between the feature extraction algorithms and distance functions aimed at finding the best combination to deliver to the user what he/she expected from the query. Therefore, this research integrated the three main elements of similarity queries: the image features, the distance function and the perceptual parameter, what resulted in searching operators. The experiments performed show that these operators can narrow the distance between the system and the specialist, contributing to bridge the semantic ga

Systematization of medical perception in implementing of content-based image retrieval systems

Nos últimos anos o mundo tem vivenciado uma avalanche de novas tecnologias para auxílio ao diagnóstico médico. Esses esforços buscam um diagnóstico rápido e preciso através de exames e informações sobre a condição física do paciente. Através do uso de imagens médicas, a radiologia busca a visualização de órgãos ou estruturas internas do corpo humano para encontrar respostas às suspeitas de problemas físicos expressos por sinais e sintomas relatados pelo paciente. Nessa área, os Sistemas de Comunicação e Armazenamento de Imagens (PACS) têm ajudado no armazenamento e organização do crescente número de imagens geradas pelos exames realizados nos hospitais. Trabalhos de pesquisa médica têm evidenciado o potencial de uso dessas imagens como auxílio à prática da Medicina Baseada em Casos Similares (MBCS). Por esse motivo, há na literatura um esforço contínuo em desenvolver técnicas computacionais para recuperação de imagens baseada em conteúdos similares (CBIR) em grandes conjuntos de dados. As consultas por similaridade são essenciais para apoiar a prática da MBCS e a descoberta de comportamentos de lesões causadas por diversas doenças. A evolução e intensificação das pesquisas em CBIR têm encontrado vários desafios. Um desses é a divergência entre os resultados obtidos automaticamente e aqueles esperados pelos radiologistas (descontinuidade semântica). Outro desafio é a falta de estudos sobre a viabilidade clínica dessas ferramentas como forma de auxílio ao diagnóstico. Esses obstáculos são dois dos principais responsáveis pela não efetivação dessa tecnologia no ambiente médico-hospitalar. Mediante o exposto acima, este trabalho de pesquisa propõe um mecanismo para contornar essa descontinuidade semântica e ao mesmo tempo aproximar o CBIR do ambiente real de aplicação. A contribuição principal deste trabalho foi o desenvolvimento de uma metodologia baseada em parâmetros perceptuais que aproximam o sistema ao nível de percepção do usuário médico. Em seguida, foi realizado um estudo sobre a viabilidade clínica do sistema CBIR no Hospital das Clínicas de Ribeirão Preto. A metodologia proposta foi aplicada e os resultados comprovaram a aplicabilidade de Sistemas CBIR como ferramenta de auxílio ao diagnóstico em um ambiente clínico realIn recent years the world has experienced an avalanche of new technologies to aid medical diagnosis. These efforts seek a quick and accurate diagnosis through exams and information about the patient\'s physical condition. The radiology studies the visualization of the organs or structures through the use of images. In this area, the Picture Archiving and Communication Systems (PACS) have helped in the storage and organization of the growing number of images generated by exams performed in hospitals. Medical research papers have shown the potential use of these images as an aid to the Similar Case-Based Reasoning (SCBR) practice in Medicine. For this reason, there is an ongoing effort in the literature to develop computational techniques for Content-Based Image Retrieval (CBIR) in large data sets. Similarity queries are essential to support the practice of SCBR. The evolution and intensification of research in CBIR have encountered several challenges. One of these is the discrepancy between the results obtained automatically and those expected by radiologists (semantic gap). Another challenge is the lack of studies on the clinical viability of these tools as a way to assist in diagnosis. These obstacles are the two main responsible for reservation in using this technology in the medical hospital environment. Considering this scenario, this research proposes a mechanism to overcome this semantic gap and bring the real environment to the CBIR application. The main contribution for this research was the development of a methodology based on Perceptual Parameters to approximate the system to the level of user perception. Then we conducted a study on the clinical viability of a CBIR system at the Clinical Hospital of the University of São Paulo at Ribeirão Preto. The proposed methodology was applied and the results showed the applicability of CBIR systems as a computer aided diagnosis tool in a real clinical environmen

Similarity Queries Processing Aimed at Retrieving Medical Images Guided by the User´s Perception

O aumento da geração e do intercâmbio de imagens médicas digitais tem incentivado profissionais da computação a criarem ferramentas para manipulação, armazenamento e busca por similaridade dessas imagens. As ferramentas de recuperação de imagens por conteúdo, foco desse trabalho, têm a função de auxiliar na tomada de decisão e na prática da medicina baseada em estudo de casos semelhantes. Porém, seus principais obstáculos são conseguir uma rápida recuperação de imagens armazenadas em grandes bases e reduzir o gap semântico, caracterizado pela divergência entre o resultado obtido pelo computador e aquele esperado pelo médico. No presente trabalho, uma análise das funções de distância e dos descritores computacionais de características está sendo realizada com o objetivo de encontrar uma aproximação eficiente entre os métodos de extração de características de baixo nível e os parâmetros de percepção do médico (de alto nível) envolvidos na análise de imagens. O trabalho de integração desses três elementos (Extratores de Características, Função de Distância e Parâmetro Perceptual) resultou na criação de operadores de similaridade, que podem ser utilizados para aproximar o sistema computacional ao usuário final, visto que serão recuperadas imagens de acordo com a percepção de similaridade do médico, usuário final do sistemaThe continuous growth of the medical images generation and their use in the day-to-day procedures in hospitals and medical centers has motivated the computer science researchers to develop algorithms, methods and tools to store, search and retrieve images by their content. Therefore, the content-based image retrieval (CBIR) field is also growing at a very fast pace. Algorithms and tools for CBIR, which are at the core of this work, can help on the decision making process when the specialist is composing the images analysis. This is based on the fact that the specialist can retrieve similar cases to the one under evaluation. However, the main reservation about the use of CBIR is to achieve a fast and effective retrieval, in the sense that the specialist gets what is expected for. That is, the problem is to bridge the semantic gap given by the divergence among the result automatically delivered by the system and what the user is expecting. In this work it is proposed the perceptual parameter, which adds to the relationship between the feature extraction algorithms and distance functions aimed at finding the best combination to deliver to the user what he/she expected from the query. Therefore, this research integrated the three main elements of similarity queries: the image features, the distance function and the perceptual parameter, what resulted in searching operators. The experiments performed show that these operators can narrow the distance between the system and the specialist, contributing to bridge the semantic ga

Methodology to determine the soil sampling grid for precision agriculture in a coffee field

The objective of this study was to develop and propose a methodology to evaluate the quality of different sampling grids. In addition, it allows us to choose the sampling grid that better suits one or a set of variables. The structure and magnitude of the spatial dependence were characterized by semivariogram. It allowed us to apply validation techniques that worked as a base to create an index to evaluate the grid quality and to develop an indicator that points out the best sampling grid. To test the proposed methodology, an experiment was performed at the Brejão farm, in Brazil. We have developed and compared twenty sampling grids, which were applied to four soil variables sampled in georeferenced locations. An accuracy index (AI), a precision index (PI) and the optimum grid indicator (OGI) were developed and proposed, which allowed us to choose the best grid among the sampling grids