http://hdl.handle.net/10183/26428 2026-11-15T04:14:25Z http://hdl.handle.net/10183/308963 Investigating the use of convolutional neural networks for cell cycle phase classification in brightfield imaging Criscolo, João Cesar de Paula Glioblastoma, the most common type of brain cancer, has a devastatingly low five-year survival rate of 5.8%. A deeper understanding of cellular responses to therapy, particularly the changes in cell cycle progression that may contribute to treatment resistance, is essential for improving treatment outcomes. Traditional cell cycle analysis typically relies on fluorescence microscopy with specific probes, which can disrupt cellular behavior and potentially affect experimental results. Brightfield microscopy can provide a label-free, non-invasive alternative that preserves the cells’ native state. However, its low image contrast poses significant challenges for detailed cellular analysis. This thesis investigates the application of deep learning techniques, including classification and regression-based Convolutional Neural Networks (CNNs), to classify cell cycle phases directly from brightfield microscopy images of glioblastoma cells. Additionally, it explores the use of different cropping strategies to assess their impact on model performance. While the results demonstrate the challenges of applying deep learning to low-contrast brightfield images, they also highlight valuable insights and areas for future refinement. The findings contribute to the growing field of label-free microscopy analysis and provide a foundation for further advancements in non-invasive cellular imaging techniques.; O glioblastoma, o tipo mais comum e agressivo de câncer cerebral, possui uma taxa de sobrevivência em cinco anos devastadoramente baixa de 5,8%. Uma compreensão mais profunda das respostas celulares à terapia, particularmente das alterações na progressão do ciclo celular que contribuem para a resistência ao tratamento, é essencial para melhorar os resultados clínicos. Métodos tradicionais de análise do ciclo celular frequentemente dependem de microscopia por fluorescência com sondas específicas, que podem perturbar o comportamento celular e potencialmente alterar os resultados experimentais. A microscopia de campo claro oferece uma alternativa não invasiva e livre de marcadores que preserva o estado nativo das células, mas seu baixo contraste de imagem apresenta desafios significativos para uma análise celular detalhada e precisa. Esta dissertação investiga a aplicação de técnicas de aprendizado profundo, incluindo Redes Neurais Convolucionais (CNNs) baseadas em classificação e regressão, para classificar as fases do ciclo celular diretamente a partir de imagens de microscopia de campo claro de células de glioblastoma. Além disso, explora o uso de diferentes estratégias de recorte para avaliar seu impacto no desempenho do modelo e na extração de características. Embora os resultados demonstrem os desafios de aplicar aprendizado profundo a imagens de campo claro com baixo contraste, eles também destacam insights valiosos e áreas para aprimoramento futuro. As descobertas contribuem para o crescente campo de análise por microscopia sem marcadores e fornecem uma base para futuros avanços em técnicas não invasivas de imagem celular. 2025-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10183/308961 Athena : a distributed and extensible test executive software based on microservices Migotto, Diego Dasso The verification and validation of medical diagnostic devices represent a critical intersection of engineering precision and regulatory compliance. Modern diagnostic systems require an Automated Test Equipment infrastructure capable of managing data integrity and adapting to rapid lifecycle changes. This work presents Athena, a novel software test executive designed for this environment, representing a shift toward a distributed, microservice-based architecture. Unlike legacy monolithic architectures or Commercial Off-the-Shelf solutions, which often introduce vendor lock-in and high licensing costs, Athena establishes a reusable and agnostic platform. By utilizing a plugin-based architecture, the system decouples the core orchestration logic from specific test procedures and hardware drivers, allowing for dynamic extensibility. Through the analysis of Athena’s utilization of containerization, asynchronous communication, and modern web technologies, this document demonstrates how modular software engineering practices can be applied to industrial automation to create a scalable, cost-effective, and long-term testing infrastructure.; A validação de plataformas de diagnóstico médico exige sistemas de teste automatizado que garantam precisão, integridade de dados e conformidade regulatória. As arquiteturas monolíticas tradicionais e as soluções comerciais de prateleira frequentemente falham em equilibrar a flexibilidade necessária para Pesquisa e Desenvolvimento com o determinismo exigido na manufatura, além de gerarem altos custos de licenciamento e dependência de fornecedores. Este trabalho apresenta o Athena, um software executivo de teste distribuído e extensível, projetado sobre uma arquitetura de microsserviços. O sistema dissocia a orquestração dos testes do controle físico de hardware através de uma arquitetura baseada em plugins, permitindo que o núcleo do software permaneça agnóstico aos dispositivos sob teste. Utilizando comunicação assíncrona, contêineres e tecnologias web modernas, o Athena oferece uma plataforma modular onde a lógica de teste e os drivers de instrumentos podem ser desenvolvidos e implantados independentemente. Esta abordagem transforma o sistema de teste em um ativo reutilizável, reduzindo o tempo de desenvolvimento para novos produtos e garantindo escalabilidade e robustez em um ambiente industrial regulamentado. 2025-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10183/308948 Improving matching and stereo reconstruction for 3D gaussian splatting Pires, Arthur Brackmann 3D Gaussian Splatting has recently attracted significant attention in the research commu nity for its ability to synthesize photorealistic scenes using frames from video sequences. By rendering Gaussians from point clouds, it achieves high-fidelity visual results but relies on accurate point clouds and camera poses. Traditionally, these inputs are generated us ing COLMAP, a widely adopted structure-from-motion technique that reconstructs sparse point clouds and camera poses. While COLMAP handles a large number of input images effectively, its sparse point clouds and less accurate camera poses can limit the potential of 3D Gaussian Splatting, which benefits from denser and more precise data. MASt3R (Matching and Stereo 3D Reconstruction) offers a promising alternative to COLMAP by producing much denser point clouds and more accurate camera poses. However, its image-pairing step incurs a quadratic memory cost, limiting it to processing a maximum of 32 images on a GPU with 24 GB of VRAM. This limitation makes MASt3R unsuitable for 3D Gaussian Splatting, which requires a higher number of frames for its rasterization process. In this work, we present an extension to MASt3R that overcomes its scalability limita tions. By implementing a sliding window technique, we reduce memory consumption by processing a subset of the complete video frames at a time. This approach enables MASt3R to process hundreds of images on standard GPUs, significantly increasing the density and quality of the generated point clouds. Furthermore, we modify MASt3R to output camera poses, point clouds, and image data in a format compatible with 3D Gaussian Splatting, facilitating a seamless integration. The proposed solution not only makes MASt3R viable for 3D Gaussian Splatting but also positions it as a versatile alternative to methods like COLMAP, unlocking new opportu nities for its application in a wide range of computer vision tasks; 3D Gaussian Splatting recentemente ganhou atenção por sua capacidade de sintetizar cenas fotorrealistas utilizando quadros de sequências de vídeo. Renderizando Gaussians a partir de nuvens de pontos, essa técnica alcança resultados visuais de alta fidelidade, mas depende de nuvens de pontos e poses de câmera precisas como entrada. Tradicionalmente, esses dados de entrada são gerados utilizando o COLMAP, uma técnica amplamente ado tada de estrutura a partir do movimento (structure-from-motion), que reconstrói nuvens de pontos esparsas e poses de câmera. Embora o COLMAP lide efetivamente com um grande número de imagens de entrada, suas nuvens de pontos esparsas e poses de câmera menos precisas podem limitar o potencial do 3D Gaussian Splatting, que se beneficia de dados de entrada mais densos e precisos. O MASt3R (Matching and Stereo 3D Reconstruction) oferece uma alternativa promissora ao COLMAP por produzir nuvens de pontos muito mais densas e poses de câmera mais precisas. Infelizmente, a etapa de pareamento de imagens do MASt3R acarreta um custo quadrático de memória, restringindo seu uso a um máximo de 32 imagens em GPUs com 24 GB de VRAM. Essa limitação torna o MASt3R inadequado para o 3D Gaussian Splatting, que requer um maior número de quadros para seu processo de rasterização. Neste trabalho, apresentamos uma extensão do MASt3R que aborda suas limitações de escalabilidade. Implementando uma técnica de janela deslizante, reduzimos o consumo de memória ao processar apenas um subconjunto de imagens por vez, deslizando a janela para lidar com grupos subsequentes. Essa abordagem permite que o MASt3R processe centenas de imagens em GPUs padrão, aumentando significativamente a densidade e a qualidade das nuvens de pontos geradas. Além disso, modificamos o MASt3R para gerar poses de câmera, nuvens de pontos e dados de imagem em um formato compatível com o 3D Gaussian Splatting, facilitando uma integração fluida. A solução proposta nesta tese não apenas aprimora a viabilidade do MASt3R para o 3D Gaussian Splatting, mas também o posiciona como uma alternativa versátil a métodos como o COLMAP, abrindo novas possibilidades para sua aplicação em uma ampla gama de tarefas de visão computacional. 2025-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/10183/304027 Manual de diretrizes para a construção de sites esportivos Perin, Alexandre Miguel de Negreiros Esta monografia se propõe à criação de um manual de diretrizes para a construção de sites esportivos. Um mercado em expansão plena, a internet ainda não explorou adequadamente o filão das páginas de agremiações esportivas, que por sua natureza já possuem um mercado fiel de usuários: os torcedores. Todo o estudo foi baseado em técnicas de interfaces humano-computador, de webdesign e ainda marketing esportivo. Estas idéias foram adaptadas para a criação otimizada de sites esportivos. Alterações em aspectos da apresentação da página, de como expor idéias e conteúdo foram inseridas de maneira a melhorar a relação entre o teor das páginas e os usuários. A estes conceitos foram agregados novos valores destinados especificamente à construção deste tipo de página web, explorando seus valores diferenciados. Novas maneiras de comercializar produtos e idéias, métodos de manter a fidelização dos usuários, como conhecer o público-alvo foram temas de estudo ao longo desta pesquisa. Ao final deste trabalho, foram realizados testes e verificações para uma análise da situação atual dos sites esportivos. Um questionário foi enviado a usuários em potencial, e suas respostas foram analisadas, comparando-se aos dados estudados anteriormente.; This monograph is considered to create a manual of guidelines and rules for the construction of sport websites. An increasing market, the Internet still does not explore adequately the market of the sport associations'websites, which for its nature has already a faithful market of users: the supporters. All the study was based on techniques of human-computer interfaces, web design and sport marketing. These ideas had been adapted for the optimized creation of sports web sites. Alterations in aspects of the homepages' presentation, as how to display ideas and content had been inserted in a way to improve the relation between the source of the homepage sand the final users. These concepts values has been destined specifically to the construction of this type of website, exploring the differentiated values. New ways to commercialize products and ideas, methods to keep the users visiting the site, and how to know the public-target had been subjects of the study in this research. At the end of this work, tests and verifications for an analysis of the current situation of the sport sites had been carried through. A questionnaire was sent to users in potential, and its answers had been analyzed, comparing it with the studied data previously. 2003-01-01T00:00:00Z