Post-stack seismic data compression with multidimensional deep autoencoders

Seismic data are surveys from the Earth's subsurface with the goal of representing the geophysical characteristics from the region where they were obtained in order to be interpreted. These data can occupy hundreds of Gigabytes of storage, motivating their compression. In this work, we approach the problem of three-dimensional post-stack seismic data using models based on deep autoencoders. The deep autoencoder is a neural network that allows representing most of the information of a seismic data with a lower cost in comparison to its original representation. To the best of our knowledge, this is the rst work to deal with seismic compression using deep learning. Four compression methods for post-stack data are proposed: two based on a bi-dimensional compression, named 2D-based Seismic Data Compression(2DSC) and 2D-based Seismic Data Compression using Multi-resolution (2DSC-MR), and two based on three-dimensional compression, named 3D-based Seismic Data Compression (3DSC) and 3D-based Seismic Data Compression using Vector Quantization (3DSC-VQ). The 2DSC is our simplest method for seismic compression, in which the volume is compressed through its bi-dimensional sections. The 2DSC-MR extends the previous method by introducing the data compression in multiple resolutions. The 3DSC extends the 2DSC method by allowing the seismic data compression by using the three-dimensional volume instead of 2D slices. This method considers the similarity between sections to compress a whole volume with the cost of a single section. The 3DSC-VQ uses vector quantization aiming to extract more information from the seismic volumes in the encoding part. Our main goal is to compress the seismic data at low bit rates, attaining a high quality reconstruction. Experiments show that our methods can compress seismic data yielding PSNR values over 40 dB and bit rates below 1.0 bpv.Dados sísmicos s~ao mapeamentos da subsuperfície terrestre que têm como objetivo representar as características geofísicas da região onde eles foram obtidos de forma que possam ser interpretados. Esses dados podem ocupar centenas de Gigabytes de armazenamento, motivando sua compressão. Neste trabalho o problema de compressão de dados sísmicos tridimensionais pós-pilha é abordado usando modelos baseados em autocodificadores profundos. O autocodificador profundo é uma rede neural que permite representar a maior parte da informação contida em um dado sísmico com um custo menor que sua representação original. De acordo com nosso conhecimento, este é o primeiro trabalho a lidar com compressão de dados sísmicos utilizando aprendizado profundo. Dessa forma, através de aproximações sucessivas, são propostos quatro métodos de compressão de dados tridimensionais pós-pilha: dois baseados em compressão bidimensional, chamados Método de Compressão 2D de Dado Sísmico (2DSC) e Método de Compressão 2D de Dado Sísmico usando Multi-resolução (2DSC-MR), e dois baseados em compressão tridimensional, chamados Método de Compressão 3D de Dado Sísmico (3DSC) e Método de Compressão 3D de Dado Sísmico usando Quantização Vetorial (3DSC-VQ). O método 2DSC é o nosso método de compressão do dado sísmico mais simples, onde o volume é comprimido a partir de suas seções bidimensionais. O método 2DSC-MR estende o método anterior introduzindo a compressão do dado em múltiplas resoluções. O método 3DSC estende o método 2DSC permitindo a compressão do dado sísmico em sua forma volumétrica, considerando a similaridade entre seções para representar um volume inteiro com o custo de apenas uma seção. O método 3DSC-VQ utiliza quantização vetorial para relaxar a etapa de codificação do método anterior, dando maior liberdade à rede para extrair informação dos volumes sísmicos. O objetivo deste trabalho é comprimir o dado sísmico a baixas taxas de bits e com alta qualidade de reconstrução em termos de PSNR e bits-por-voxel (bpv). Experimentos mostram que os quatro métodos podem comprimir o dado sísmico fornecendo valores de PSNR acima de 40 dB a taxas de bits abaixo de 1.0 bpv.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superio

Caso 3/19: “O 18º espaço porta”

Caso relatado na Reunião de Discussão de Casos Clínicos do Hospital Universitário Prof. Polydoro Ernani de São Thiago, iniciada pelos Profs. Jorge Dias de Matos, Marisa Helena César Coral e Rosemeri Maurici da Silva, em julho de 2017. No dia 12 de agosto de 2019, no bloco do curso de medicina, realizou-se a apresentação e discussão do caso cujo registro é apresentado a seguir: um paciente masculino de 25 anos é encaminhado ao serviço de gastroenterologia com esplenomegalia e hipertensão portal. Qual é o diagnóstico

Caso 3/19: “O 18º espaço porta”

Caso relatado na Reunião de Discussão de Casos Clínicos do Hospital Universitário Prof. Polydoro Ernani de São Thiago, iniciada pelos Profs. Jorge Dias de Matos, Marisa Helena César Coral e Rosemeri Maurici da Silva, em julho de 2017. No dia 12 de agosto de 2019, no bloco do curso de medicina, realizou-se a apresentação e discussão do caso cujo registro é apresentado a seguir: um paciente masculino de 25 anos é encaminhado ao serviço de gastroenterologia com esplenomegalia e hipertensão portal. Qual é o diagnóstico

High-Throughput Microscopy Analysis of Mitochondrial Membrane Potential in 2D and 3D Models

Recent proteomic, metabolomic, and transcriptomic studies have highlighted a connection between changes in mitochondria physiology and cellular pathophysiological mechanisms. Secondary assays to assess the function of these organelles appear fundamental to validate these -omics findings. Although mitochondrial membrane potential is widely recognized as an indicator of mitochondrial activity, high-content imaging-based approaches coupled to multiparametric to measure it have not been established yet. In this paper, we describe a methodology for the unbiased high-throughput quantification of mitochondrial membrane potential in vitro, which is suitable for 2D to 3D models. We successfully used our method to analyze mitochondrial membrane potential in monolayers of human fibroblasts, neural stem cells, spheroids, and isolated muscle fibers. Moreover, by combining automated image analysis and machine learning, we were able to discriminate melanoma cells from macrophages in co-culture and to analyze the subpopulations separately. Our data demonstrated that our method is a widely applicable strategy for large-scale profiling of mitochondrial activity

Sociodemographic characteristics of the sample (N = 110).

Sociodemographic characteristics of the sample (N = 110).</p

Clinic context, barriers, facilitators, and optimization strategies to improve the LTBI Care Continuum among PLHIV in Brazil via new technologies.

Clinic context, barriers, facilitators, and optimization strategies to improve the LTBI Care Continuum among PLHIV in Brazil via new technologies.</p

Dissertações de mestrado

Dissertações defendidas na área das ciências da educaçã