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Título: Técnicas estatísticas aplicadas em imagens do speckle dinâmico
Título Alternativo: Statistic Techniques applied in dynamic speckle images
Autor(es): Costa, Ricardo Marques da
Orientador: Sáfadi, Thelma
Membro da banca: Scalon, João Domingos
Braga Júnior, Roberto Alves
Área de concentração: Modelagem de Sistemas Biológicos
Assunto: Bio-speckle
Análise multivariada
Análise de séries temporais
Speckle
Séries temporais
Temporal series
Data de Defesa: 20-Fev-2009
Data de publicação: 1-Ago-2014
Referência: COSTA, R. M. da. Técnicas estatísticas aplicadas em imagens do speckle dinâmico. 2009. 83 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2009.
Resumo: A análise de materiais por meio da iluminação laser e a aplicação de técnicas estatísticas de análise são de fundamental importância para diversos campos da ciência. Apesar da gama de métodos que possibilitam a captura e a análise dos dados de materiais, a técnica do speckle se destaca. Esta técnica consiste em estudar os efeitos da interação da luz, emitida por um laser, em uma superfície rugosa chamada de padrão de speckle, que pode ser de material biológico ou não. Para a análise do padrão de speckle, uma das abordagens é a utilização de uma imagem secundária, formada a partir de imagens sucessivas do speckle de um material, conhecida por matriz STS (spatial temporal speckle). Na análise destes STSs, várias podem ser as técnicas e os procedimentos para a obtenção de informações. Todavia, observam-se muitos esforços no sentido de incrementar a interpretação dos dados. Pensando nisso, este trabalho teve por finalidade aplicar a metodologia de séries temporais e as técnicas de análise de agrupamento da estatística multivariada, em um conjunto de células vivas, para facilitar a interpretação dos resultados gerados pela técnica do bio-speckle. Além disso, observar relações entre os dados pela realização de uma análise exploratória em algumas linhas que compõem cada matriz, para identificar se comportamentos, como tendência e perda de atividade, ocorrem em cada conglomerado formado. Os resultados mostraram que as técnicas de séries temporais e de análise multivariada foram aplicadas com sucesso ao conjunto de células vivas, possibilitando a redução da dimensão das estruturas e facilitando a interpretação das análises pela construção de clusters compostos de um número menor de informações.
Analysis of materials through laser beams and application of statistical analysis techniques are now fundamentally important in several science-related fields. In spite of the wide range of methods which enable for the capture and analyses of material data, the speckle technique does stand out. Such technique consists of studying the effects of laser-emitted light beam interaction over a creased surface, called a speckle pattern, which may be biological material or otherwise. For the purpose of speckle pattern analyses, one of the possible approaches consists of the use of a secondary image, formed from successive speckle images of a certain piece of material, known as STS matrix (spatial temporal speckle). A large number of techniques and procedures may be used for obtaining information during such STS analyses. However, a great deal of effort in the sense of improving data interpretation has been observed. Taking this into consideration, this piece of work aimed at applying the temporal series methodology and the techniques of multi-varied statistical grouping analysis on a set of living cells, so as to enable for an easier interpretation of results generated by the bio-speckle technique, besides watching relations among the data through an exploratory analysis of some of the lines which compose each matrix, so as to identify whether behaviors, such as tendency and loss of activity, will or not occur in each formed conglomerate. Results allowed to verifying that the application of the temporal series and the multi-varied analysis techniques were successful as for the living-cells set, as they allowed for the reduction in structures dimension and enabled for an easier interpretation of the analyses by building clusters which comprise a smaller amount of information.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/1969
Publicador: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções: DEG - Engenharia de Sistemas e Automação - Mestrado (Dissertações)

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