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Laboratório de Processamento de Sinais e Instrumentação (LAPSI)

Última atualização em Segunda, 03 de Setembro de 2018, 16h51 | Acessos: 601

Apresentação (Presentation)

O LAPSI é um laboratório dedicado à pesquisa e ao desenvolvimento de sistemas e técnicas aplicadas de Instrumentação Inteligente, com ênfase em soluções baseadas em Inteligência Computacional. Atuando em diferentes problemas de natureza multidisciplinar, o LAPSI colabora no desenvolvimento de Sistemas de Apoio à decisão; na aquisição, tratamento e extração de Informações relevantes de sinais provenientes de variados domínios em tempo real, bem como no desenvolvimento de Sistemas Embarcados de alto-desempenho, através de sua implementação por algoritmos otimizados em hardware. Destaca-se na produção de sistemas hábeis no reconhecimento de padrões complexos, mesmo em ambientes com restrições severas quanto à caracterização dos dados envolvidos, bem como na Instrumentação e Automatização de Experimentos nas áreas da Medicina, da Física Experimental e na indústria petrolífera. O LAPSI dispõe de uma área de 90 m2, que está dividida em 3 gabinetes de docentes e 1 área comum de 60 m2 dedicada aos seus os alunos e pesquisadores visitantes. Nesta área, os alunos dispõem da Infraestrutura necessária ao desenvolvimento de suas atividades no nível de Graduação, desenvolvimento de seus trabalhos de conclusão de curso, Iniciação Científica e pós-graduação. Como parte de sua infraestrutura, o LAPSI possui várias estações de trabalho, impressoras, bancadas de instrumentação com diferentes equipamentos, a saber: Geradores de Função Arbitrária, Osciloscópio com Analisadores Lógicos integrados, Fontes de Alimentação reguladas, multímetro, sistemas de desenvolvimento DSP e FPGA, bem como um cluster constituído por 12 servidores de alto-desempenho e um servidor de arquivos que visa permitir a simulação e a avaliação de algoritmos complexos aplicados a massas extensivas de dados.

LASPI is a laboratory dedicated to the research and development of systems and of applied techniques for Intelligent Instrumentation, with emphasis on solutions based on Computational Intelligence. Acting on different problems of multidisciplinary nature, LAPSI collaborates in the development of Decision Support Systems, in the acquisition, processing and extraction of relevant information from signals in various domains in real time, as well as in the development of Embedded Systems of High Performance, by the implementation by algorithms optimized in hardware. It stands out in the production of skillful systems for recognition of complex patterns, even in environments with severe restrictions regarding the characterization of the data involved, as well as in the Instrumentation and Automation of Experiments in the areas of Medicine, Experimental Physics and Military applications. The LAPSI has an area of 90 m2, which is divided into 2 researchers’ Offices, a meeting room and a common area of 60m2 dedicated to students and visiting researchers. In this area, students have the necessary infrastructure to develop their activities of undergraduate level, activities of their course completion, Scientific Initiation and graduate courses. As part of its infrastructure, LAPSI has several workstations, printers, instrumentation benches with different equipment, namely: Arbitrary Function Generators, Oscilloscope with Integrated Logic Analyzers, regulated Power Supplies, Multimeter, DSP and FPGA Development Systems, as well as a cluster consisting of 12 high-performance servers and a file server that allows the simulation and evaluation of complex algorithms applied to extensive masses of data.




Professor Responsável (Responsible Professor):

Profa. Aline Gesualdi Manhães, D.Sc.
 
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Endereço (Address):
Avenida Maracanã 229, Bairro Maracanã, Bloco E, 2.o andar.
20.271-110 – Rio de Janeiro, RJ – Brasil.
Tel.: +55-21-2566-3179
FAX: +55-21-2569-4495
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Avenida Maracanã 229, Maracanã. Block E,  2nd Floor.
ZIP 20.271-110 – Rio de Janeiro, RJ – Brazil.
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Equipe (Team):

Aline Gesualdi Manhães, D.Sc.
(Pesquisadora, Researcher)
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Luciana Faletti Almeida, D.Sc.
(Pesquisador, Researcher)
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João Baptista de Oliveira e Souza Filho, D.Sc.
(Pesquisador, Researcher)
Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
From Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ)
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Amaro Azevedo de Lima, PhD.
(Pesquisador, Researcher)
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Thiago de Moura Prego, D.Sc.
(Pesquisador, Researcher)
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Diego Barreto Haddad, D.Sc.
(Pesquisador, Researcher)
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Flávio Souto da Silva
(Doutorando, PhD student)
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Luiz Carlos Gomes Sacramento Junior
(Doutorando, PhD student)
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Thiago Cassin de Carvalho Oliveira
(Mestrando, Master student)
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Renata Garcia Oliveira
(Mestranda, Master student)
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Ali Kamel Issmael Junior
(Mestrando, Master student)
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Tiago da Silva dos Santos Robaina Vidal
(Mestrando, Master student)
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Dionísio Henrique Carvalho de Sá Só Martins
(Mestrando, Master student)
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Denys Pestana Viana
(Mestrando, Master student)
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Tiago Paulinelli Ferreira
(Mestrando, Master student)
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Grupos de pesquisa CNPq associados (Associated research group at CNPq):

Física Experimental e Aplicada, Experimental and Applied Physics

ACESIN - Acesso Sintático, ACESIN - Synthetic Access

Grupo de Pesquisa em Tuberculose e Infecções Pulmonares Inespecíficas, Research Group on Tuberculosis and Non-Specific Lung Infections

LADS - Laboratório de Aspectos da Derivação Sintática: Neurofisiologia da Linguagem e Psicolinguística, LADS - Laboratory of Aspects of Synthetic Derivation: Neurophysiology of Language and Psycholinguistics

Aplicações Avançadas de Processamento de Sinais, Advanced Signal Processing Applications

Mecatrônica, Mechatronics

Processamento da Informação, Information Processing

Redes Adaptativas e Processamento Inteligente, Adaptive Networks and Intelligent Processing

Processamento Analógico-Digital de Sinais, Analog-Digital Signal Processing

 


Linhas de pesquisa e projetos (Research fields and projects):

Inteligência computacional aplicada ao diagnóstico de Tuberculose (Computational intelligence applied to the diagnosis of Tuberculosis):

Esta linha de ação se concentra no desenvolvimento e aplicação de técnicas Estatísticas e de Inteligência Computacional para a construção de modelos matemáticos preditivos, de identificação de riscos e de processamento de informações, que operem em sistemas de apoio à decisão, de gerência de risco e de previsão do desenvolvimento da doença Tuberculose, em diferentes cenários epidemiológicos e níveis de atendimento do Sistema Único de Saúde (SUS). Entre os objetivos destes sistemas, têm-se: a identificação precoce de casos de tuberculose, a redução da contaminação, a melhora de aspectos operacionais do sistema de saúde, a redução de custos, bem como a derivação de tratamentos mais custo-efetivos para os pacientes. Os modelos propostos visam colaborar, principalmente, no suporte a triagem em atendimento ambulatorial, no suporte ao isolamento hospitalar, no diagnóstico de tuberculose pulmonar, pleural e infantil, e no acompanhamento e gerenciamento de contatos de pacientes com tuberculose. Face às exigências de desempenho e complexidade intrínseca da tarefa, técnicas no estado da arte de Inteligência Computacional são aplicadas para a seleção de variáveis, aprendizado dos modelos e validação.

This line of action focuses on the development and on the application of Statistical and Computational Intelligence techniques for the construction of predictive, risk identification and information processing mathematical models that operate in decision support systems, risk management and Prediction of the development of the disease Tuberculosis, in different epidemiological scenarios and levels of care of the Brazilian Unified Health System (SUS). Among the objectives of these systems, we have: early identification of tuberculosis cases, reduction of contamination, improvement of operational aspects of the health system, reduction of costs, as well as the derivation of more cost-effective treatments for Patients. The proposed models aim to collaborate mainly in the support of screening in outpatient care, in support of hospital isolation, in the diagnosis of pulmonary, pleural and child tuberculosis, and in the monitoring and management of contacts of patients with tuberculosis. Given the performance requirements and intrinsic complexity of the task, techniques in the state of the art of Computational Intelligence are applied to the selection of variables, model learning and validation.


Financiamentos (Financial Support):

O projeto recebeu parte do auxílio financeiro da agência de fomento CNPq: Chamada Pública MCT/CNPq/MEC/CAPES - Ação Transversal nº 06/2011 - Casadinho/Procad no valor de R$ 205.000,00 (70% alocados para o CEFET/RJ e 30% para a UFRJ).

The project received part of the financial support from the CNPq research agency: Public Call MCT / CNPq / MEC / CAPES - Transversal Action no. 06/2011 - Casadinho / Procad with the amount of R$ 205,000.00 (BRL) (70% allocated to CEFET / RJ and 30% for UFRJ).

 

Aplicações Industriais de sistemas inteligentes (Industrial Applications of Intelligent Systems)

Este projeto vislumbra a aplicação de algoritmos de Inteligência Computacional para problemas industriais, em especial relativos à área de óleo e gás. Entre as aplicações, tem-se o diagnóstico prévio de falhas, a fusão de informação de múltiplos sensores, a otimização de fluxo de processos, o auxílio à tomada de decisão em situações de contingência, entre outras aplicações.

This project envisages the application of Computational Intelligence algorithms for industrial problems, especially related to the oil and gas area. Among the applications, we have fault diagnosis, information fusion from multiple sensors, the optimization of process flow, decision-making aid on contingency situations, among other applications.

Financiamentos (Financial Support):

O projeto foi financiado com parte dos montantes de R$ 33.306,45, em 2013, R$ 51.665,00, em 2014, R$ 14.000,00, em 2015 e R$ 19.069,77, em 2016, provenientes dos orçamentos alocados pela Diretoria de Pesquisa e Pós-graduação do CEFET/RJ. Este projeto também recebeu apoio financeiro da FAPERJ pelo edital “Apoio emergencial a Programas de Pós graduação” em 2015.

The project received financial support with part of the amounts of R$ 33.306,45 (BRL) in 2013, R$ 51.665,00 (BRL) in 2014, R$ 14.000,00 (BRL) in 2015 and R$ 19.069,77 (BRL) in 2016 from budgets allocated by the Research Directorship of CEFET/RJ. This project also received financial support from FAPERJ from the call for projects "Emergency Support to Graduate Programs" in 2015.

 

Classificação inteligente de contatos de sonar passivo (Smart classification of passive sonar contacts)

Nesta linha é investigada a utilização de técnicas de Inteligência Computacional para a construção de modelos que suportem o processo de tomada de decisão por parte dos operadores de sonar em submarinos da Marinha Brasileira. Face à complexidade da tarefa, às restrições de caracterização estatística das classes de interesse, que são intrínsecas ao problema, e os requisitos severos de desempenho, sistemáticas para a construção de classificadores modulares e escaláveis, que permitam uma atualização incremental, bem como o desenvolvimento de mecanismos para a identificação de cenários desconhecidos (detecção de novidades), alertando o operador quanto a possíveis novas ameaças em curso, estão sobre investigação, em especial considerando técnicas com custo computacional compatível com operação em tempo real do sistema.

In this project, the use of Computational Intelligence techniques is investigated for the construction of models that support the decision making process of the Brazilian Navy submarine operators. Given the complexity of the task, the constraints of statistical characterization of interest classes, which are intrinsic to the problem, and the severe performance requirements for the construction of modular and scalable classifiers that allow an incremental update, as well as the development of Mechanisms for the identification of unknown scenarios (detection of novelties), alerting the operator to possible new threats are under investigation, especially considering techniques with computational cost compatible with real-time operation of the system.

Financiamentos (Financial Support):

O projeto foi financiado com parte do montante de R$ 51.665,00 provenientes do orçamento alocado ao Programa pela Diretoria de Pesquisa e Pós-graduação do CEFET/RJ, R$ 33.306,45, em 2013, R$ 51.665,00, em 2014, R$ 14.000,00, em 2015 e R$ 19.069,77, em 2016. O projeto contou com a participação de um discente bolsista da CAPES.

The project received financial support with part of the amount of R$ 51.665,00 (BRL) from the budget allocated to the Research Directorship of CEFET/RJ, R$ 33.306,45 (BRL) in 2013, R$ 51.665,00 (BRL) in 2014 , R$ 14.000,00 (BRL) in 2015 and R$ 19.069,77 (BRL) in 2016. The project was attended by a grant holder student from CAPES.

 

Desenvolvimento e análise de algoritmos de filtragem adaptativa cega e supervisionada (Development and analysis of blind and supervised adaptive filtering algorithms)

Técnicas de processamento adaptativo têm sido utilizadas na equalização de canais de telecomunicações e no cancelamento de ecos em sistemas de teleconferência e em linhas telefônicas. Nestas aplicações, filtros de ordens elevadas são necessários, sendo que os algoritmos convencionais apresentam convergência lenta e complexidade computacional elevada nestes casos. Algoritmos que levem em conta as características específicas destas aplicações, e que utilizem técnicas avançadas de processamento multiresolução e multitaxa, serão investigados.

Adaptive processing techniques have been used in the equalization of telecommunications channels and the cancellation of echoes in teleconferencing systems and telephone lines. In these applications, high order filters are required, and conventional algorithms have slow convergence and high computational complexity in these cases. Algorithms that take into account the specific characteristics of these applications, and which use advanced multiresolution and multi-rate processing techniques, will be investigated.

Financiamentos (Financial Support):

O projeto foi financiado com parte do montante de R$ 51.665,00 provenientes do orçamento alocado ao Programa pela Diretoria de Pesquisa e Pós-graduação do CEFET/RJ, R$ 33.306,45, em 2013, R$ 51.665,00, em 2014, R$ 14.000,00, em 2015 e R$ 19.069,77, em 2016.

The project received financial support with part of the amount of R$ 51.665,00 from the budget allocated by the CEFET / RJ Research Directorship of CEFET/RJ, R$ 33.306,45 (BRL) in 2013, R$ 51.665,00 (BRL) in 2014, R$ 14.000,00 (BRL) in 2015 and R$ 19.069,77 (BRL) in 2016.

 

Estudo sobre Potenciais Cerebrais Relacionados a Eventos (Study on event related brain potential)

O estudo sobre a neurofisiologia de sinais linguísticos utiliza como paradigma a média aritmética de múltiplas estimulações como forma de realçar a relação sinal-ruído e possibilitar a visualização do sinal de interesse. Este paradigma é baseado na assunção de invariância no tempo e estacionaridade dos sinais de EEG, o que na prática não é verdadeiro. Este projeto visa realçar os Potenciais Relacionados a Eventos referentes a estímulos de leitura de palavras. O objetivo consiste em estudar métodos matemáticos que possibilitem em única estimulação visualizar o sinal de interesse.

The study on a neurophysiology of linguistic signals can be used as a paradigm the arithmetic mean of multiple estimates as a way to highlight a signal-to-noise ratio and to enable a visualization of the signal of interest. This paradigm is based on the assumption of time-invariance and stationarity of EEG signals, which in practice is not true. This project aims to highlight the Event Related Potentials associated to word reading stimuli. The objective is to study mathematical methods that allow a single estimate to visualize the signal of interest.

Financiamentos (Financial Support):

O projeto foi financiado com parte do montante de R$ 51.665,00 provenientes do orçamento alocado ao Programa pela Diretoria de Pesquisa e Pós-graduação do CEFET/RJ, R$ 51.665,00, em 2014, R$ 14.000,00, em 2015 e R$ 19.069,77, em 2016.

The project received financial support with part of the amount of R$ 51.665,00 (BRL) from the budget allocated by the Research Directorship of CEFET/RJ, R $ 51.665,00 (BRL) in 2014, R$ 14.000,00 (BRL) in 2015 and R$ 19.069,77 (BRL) in 2016.

 

Inteligência Computacional para a Solução de Aplicações Multidisciplinares por meio de Ambientes Computacionais de Alto-desempenho (Computational Intelligence for the Solution of Multidisciplinary Applications through High Performance Computational Environments)

O presente projeto visa contribuir, principalmente, para a continuidade e a expansão da linha de pesquisa de Processamento e Transmissão de Sinais, vinculada ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PPEEL) do CEFET/RJ. Nesta linha, foco especial é dedicado às atividades desenvolvidas no laboratório de Processamento de Sinais e Instrumentação (LAPSI) do referido programa, em especial através de ações de manutenção e modernização deste laboratório. Como parte integrante da proposta, serão apresentados, suscintamente, 2 subprojetos principais, que são os responsáveis pela maior parte da demanda de uso do laboratório atualmente. Tais subprojetos envolvem, na sua maioria, alunos de doutorado (em co-orientação com a UFRJ), mestrado e iniciação científica, e possuem temas de pesquisa atuais e relevantes para a sociedade, bem como originam contribuições importantes para a comunidade científica.

This project aims to contribute, mainly, to the continuity and expansion of the research line of Signal Processing and Transmission, which is linked to the Graduate Program in Electrical Engineering (PPEEL) of CEFET/RJ. In this project, special focus is dedicated to the activities developed in the Laboratory of Signal Processing and Instrumentation (LAPSI) of PPEEL, in particular through actions toward the maintenance and modernization of this laboratory. As an integral part of the proposal, 2 main subprojects will be presented, which are responsible for most of the current use of the laboratory. Most of these subprojects involve doctoral students (in co-orientation with UFRJ), master's degree and scientific beginning, and have current and relevant research themes for society, as well as important contributions to the scientific community.

Financiamentos (Financial Support):

O projeto foi financiado com parte dos montantes de R$ 14.000,00 em 2015 e R$ 19.069,77 em 2016, provenientes dos orçamentos alocados pela Diretoria de Pesquisa e Pós-graduação do CEFET/RJ e pelo Edital FAPERJ 12/2015 - Apoio Emergencial.

The project received financial support with part of the amounts of R$ 14.000,00 (BRL) in (2015) and R$ 19.069,77 (BRL) in 2016 from the funds alocated by the Research Directorship of CEFET/RJ and by Carlos Chagas Research Foundation of the State of Rio de Janeiro (FAPERJ). Public Call 12/2015 - Emergency Support.

 

Processamento digital de sinais de fala (Digital signal processing of voice)

O advento da tecnologia digital praticamente eliminou as fontes usuais de ruído em sistema de teleconferência, porém introduziu outros tipos de degradações, entre elas: ruído de fundo, eco e reverberação. Dentre esses tipos de degradação, a reverberação é o mais complexo e difícil de modelar, por isso, merece uma maior dedicação nos contextos de avaliação de qualidade e na proposição de soluções. Neste contexto, o desenvolvimento de algoritmos para a avaliação da qualidade de sinais de voz se tornou um importante objetivo da indústria, dos organismos de padronização e dos laboratórios de pesquisa em todo o mundo. Um dos objetivos deste projeto é o desenvolvimento de métodos de avaliação qualidade de sinais de voz de alta qualidade. Entre aspectos almejados, tem-se prover algoritmos que envolvam uma reduzida carga computacional, que possam ser executados em malha aberta (métodos não-intrusivos, ou seja, sem sinal de referência) e que possuam uma alta correlação com a avaliação subjetiva da qualidade dos sinais. Na mesma área da reverberação, um outro objetivo é mitigar o efeito da reverberação em sinais de fala utilizando técnicas adaptativas mono-canal para reduzir tanto as reflexões iniciais quanto a reverberação tardia, que são responsáveis pela coloração e distorção do sinal, reduzindo assim a sua inteligibilidade em sistemas automáticos de reconhecimento de fala e na comunicação de pessoas comuns. As técnicas de desreverberação utilizarão os algoritmos de avaliação de qualidade obtidos na etapa anterior como figura de mérito para o seu desenvolvimento e aperfeiçoamento. Uma terceira linha de ação é voltada à geração de uma representação mais eficiente dos parâmetros de fala, com o intuito de melhorar a performance dos sistemas de reconhecimento de fala, em especial produzindo representações suficientemente discriminativas para a geração de parâmetros de fala separáveis através do mapeamento em espaços de maior dimensão realizado através das funções de kernel.

The advent of digital technology practically eliminated the usual sources of noise in teleconferencing, but introduced other types of degradations, among them: background noise, echo and reverberation. Among these types of degradation, reverberation is the most complex and difficult to model, so it deserves greater dedication in the contexts of quality assessment and solution proposition. In this context, the development of algorithms for assessing the quality of voice signals has become an important goal of industry, standardization bodies and research laboratories around the world. One of the goals of this project is the development of high-quality voice signal quality assessment methods. Among the desired aspects, it is necessary to provide algorithms that involve a low computational load, that can be executed in open loop (non-intrusive methods, that is, without reference signal) and that have a high correlation with the subjective evaluation of the quality of the signals. In the same area of reverberation, another objective is to mitigate the effect of reverberation on speech signals using mono-channel adaptive techniques to reduce both initial reflections and late reverberation, which are responsible for the color and distortion of the signal, thereby reducing its Intelligibility in automatic speech recognition systems and communication of ordinary people. The techniques of dereverbation will use the algorithms of evaluation of quality obtained in the previous stage as figure of merit for its development and improvement. A third line of action is aimed at generating a more efficient representation of speech parameters, with the aim of improving the performance of speech recognition systems, especially producing representations that are sufficiently discriminative for the generation of separable speech parameters through mapping In larger spaces performed through the kernel functions.

Financiamentos (Financial Support):

O projeto foi financiado com parte do montante de R$ 51.665,00 provenientes do orçamento alocado ao Programa pela Diretoria de Pesquisa e Pós-graduação do CEFET/RJ, R$ 33.306,45, em 2013, R$ 51.665,00, em 2014, R$ 14.000,00, em 2015 e R$ 19.069,77, em 2016.

The project received financial support with part of the amount of R$ 51.665,00 (BRL) from the budget allocated by the Research Directorship of CEFET / RJ, R $ 33.306,45 (BRL) in 2013, R$ 51.665,00 (BRL) in 2014, R$ 14.000,00 (BRL) in 2015 and R$ 19.069,77 (BRL) in 2016.

 

Reconhecimento de padrões aplicado à medicina e a neurociência (Pattern recognition applied to medicine and neuroscience)

Aplicações de reconhecimento de padrões são multidisciplinares por natureza, envolvendo a cooperação de equipes de diferentes especialidades e competências científicas para uma apropriada extração de informação relevante de dados brutos e o seu processamento, usualmente realizado de forma não-linear. Este projeto contempla aplicações na área médica e na neurociência. No campo de saúde pública, tem-se o desenvolvimento de modelos matemáticos preditivos de tuberculose, utilizando-se de ferramentas avançadas de processamento estocástico e de reconhecimento de padrões. Estes modelos, baseando-se em informações relativas ao paciente de natureza variada, a saber: sinais, sintomas e evolução clínica; pareceres de especialistas; resultado de exames, entre outros, podem: (i) prover instrumentos que orientem a triagem dos pacientes em postos de saúde; (ii) apoiar a tomada de decisão relativa a pacientes internados quanto à necessidade do isolamento respiratório; (iii) sinalizar contatos de maior probabilidade de desenvolver a doença, permitindo as contra-medidas necessárias; (iv) fornecer um escore de apóio ao diagnóstico médico aplicável, em especial, nos casos de pacientes com sintomas inespecíficos, usualmente, indivíduos HIV positivos e crianças. O desenvolvimento destes instrumentos pode ainda conduzir a identificação de características determinantes das doenças em diferentes cenários geográficos e epidemiológicos, assim como da relevância estatística de intervenções, em especial quanto a execução de exames complementares, provendo subsídios para os estudos de custo-efetividade. Entre benefícios da adoção destes modelos em condições de rotina de saúde pública, tem-se: (i) possível redução do contágio; (ii) o tratamento precoce; (iii) a redução do quantitativo de intervenções; (iv) a otimização dos recursos de saúde; (v) melhor logística e qualidade de tratamento ao paciente, entre outros. Na área de neurociência, o processamento de sinais está sendo utilizado como ferramenta para a extração de características em sinais multidimensionais e para a automação de experimentos. Os referidos experimentos são idealizados pelos pesquisadores das áreas de Neurolinguística e Neurofisiologia e implementados pelos pesquisadores da área de Engenharia Elétrica. Para esta automatização são utilizadas, principalmente, técnicas para a aquisição, condicionamento e a filtragem dos sinais envolvidos. Ferramentas avançadas de processos estocásticos, de extração de características e de reconhecimento de padrões são utilizadas para: (i) prover múltiplas comparações entre características extraídas dos sinais envolvidos; (ii) permitir testes estocásticos de eficácia; (iii) reduzir a dimensionalidade dos dados a serem analisados e; (iv) viabilizar a execução e a análise dos experimentos. Buscar-se-á solicitar privilégios de patentes (ou de propriedade intelectual) das técnicas desenvolvidas em nome do CEFET-RJ/MEC, assim como integrá-las em, pelo menos, um software comercial.

Pattern recognition applications are multidisciplinary in nature, involving the cooperation of teams of different specialties and scientific competencies for an appropriate extraction of relevant information from raw data and its processing, usually performed in a non-linear way. This project includes applications in the medical field and neuroscience. In the field of public health, we have developed the mathematical models predictive of tuberculosis, using advanced tools of stochastic processing and pattern recognition. These models, based on information related to the patient of varied nature, namely: signs, symptoms and clinical evolution; Expert opinions; As a result of examinations, among others, may: (i) provide instruments that guide the screening of patients in health posts; (Ii) support inpatient decision making regarding the need for respiratory isolation; (Iii) signaling contacts that are more likely to develop the disease, allowing the necessary countermeasures; (Iv) provide a supportive score for the applicable medical diagnosis, especially for patients with non-specific symptoms, usually HIV-positive individuals and children. The development of these instruments may also lead to the identification of determinant characteristics of the diseases in different geographic and epidemiological scenarios, as well as the statistical relevance of interventions, especially in the execution of complementary tests, providing subsidies for cost-effectiveness studies. Among the benefits of adopting these models in routine public health conditions are: (i) possible reduction of contagion; (Ii) early treatment; (Iii) the reduction of the number of interventions; (Iv) optimization of health resources; (V) better logistics and quality of patient care, among others. In the area of ​​neuroscience, signal processing is being used as a tool for the extraction of characteristics in multidimensional signals and for the automation of experiments. These experiments are idealized by researchers in the areas of Neurolinguistics and Neurophysiology and implemented by researchers in the area of ​​Electrical Engineering. For this automation, techniques are used mainly for the acquisition, conditioning and filtering of the signals involved. Advanced stochastic, feature extraction, and pattern recognition tools are used to: (i) provide multiple comparisons between features extracted from the signals involved; (Ii) allow stochastic efficacy tests; (Iii) reduce the dimensionality of the data to be analyzed; (Iv) make feasible the execution and the analysis of the experiments. It will be sought to request patent (or intellectual property) privileges of the techniques developed in the name of CEFET-RJ / MEC, as well as to integrate them into at least one commercial software.

Financiamentos (Financial Support):

O projeto foi financiado com parte do montante de R$ 51.665,00 proveniente do orçamento alocado ao Programa pela Diretoria de Pesquisa e Pós-graduação do CEFET/RJ, R$ 33.306,45, em 2013, R$ 51.665,00, em 2014, R$ 14.000,00, em 2015 e R$ 19.069,77, em 2016.

The project received financial support with part of the amount of R$ 51.665,00 (BRL) from the budget by the Research Directorship of CEFET/RJ, R$ 33.306,45 (BRL) in 2013, R$ 51.665,00 (BRL) in 2014, R$ 14.000,00 (BRL) in 2015 and R$ 19.069,77 (BRL) in 2016.

 

Reconhecimento de padrões para a instrumentação inteligente de experimentos físicos de altas energias (Pattern recognition for intelligent instrumentation of high energy physics experiments)

A Física de Partículas estuda as partículas elementares constituintes da matéria e suas interações. Este estudo é baseado em experimentos onde há a colisão de partículas, que demandam a construção de aceleradores e detectores específicos. Sistemas de detecção de partículas são dispositivos de instrumentação complexos, que normalmente lidam com grande volume de dados e demandam um tratamento sofisticado das informações coletadas, usualmente realizado em tempo real. Este fato é agravado em ambientes sujeitos a uma elevada taxa de eventos, tais como o CERN, onde a taxa de produção de informações chega a 60 TBytes/s. O objetivo desta linha de pesquisa é desenvolver sistemas de tratamento e de extração de informação relevante, para fins da discriminação de partículas, baseado em técnicas de processamento estocástico de ordem elevada de sinais (Curvas Principais, Análise de Componentes Principais Não-Lineares, Análise de Componentes Independentes, Desconvolução Cega de Fontes) e de Inteligência Computacional que operem de forma distribuída. Para sua operacionalização no cenário do detector, vislumbra-se sua implementação em dispositivos lógicos programáveis, através de soluções massivamente paralelas, e em processadores digitais de sinais (DSPs), além da proposição de arquiteturas do tipo GRID.

Particle Physics studies the constituent elementary particles of matter and their interactions. This study is based on experiments where there is the collision of particles, which require the construction of specific accelerators and detectors. Particle detection systems are complex instrumentation devices that typically deal with large amounts of data and require sophisticated processing of the information collected, usually performed in real time. This fact is aggravated in environments subject to a high rate of events, such as CERN, where the information production rate reaches 60 TBytes / s. The aim of this research line is to develop systems for the treatment and extraction of relevant information for the purposes of particle discrimination, based on high order stochastic signal processing techniques (Principal Curves, Principal Nonlinear Component Analysis, Independent Components, Blind Detection of Sources) and Computational Intelligence that operate in a distributed way. For its operation in the detector scenario, its implementation is seen in programmable logic devices, through massively parallel solutions, and in digital signal processors (DSPs), in addition to the proposition of GRID-type architectures.

Financiamentos (Financial Support):

Este projeto recebeu financiamento da Chamada Pública MCT/CNPq/MEC/CAPES - Ação Transversal nº 06/2011 - Casadinho/Procad no valor de R$ 205.000,00 (70% foi alocado para o CEFET/RJ e 30% para a UFRJ).

This project received funding from the Public Call MCT / CNPq / MEC / CAPES - Transversal Action No. 06/2011 - Casadinho / Procad with the amount of R$ 205.000,00 (BRL) (70% was allocated to CEFET/RJ and 30% to UFRJ).


Principais Equipamentos (Main Equipments):

  • Estação de Trabalho de Alto-desempenho c/ suporte a processamento em GPU constituida por 2 processadores Zeon E5-2630 e 4 placas NVidia Tesla C2075, 64 G RAM e 6T de HD; (High Performance Workstation with GPU processing support consisting of 2 Zeid E5-2630 processors and 4 NVidia Tesla C2075, 64 G RAM and 6T HD cards)
  • Osciloscópios digitais DSO 2 canais, 100MHz, 1Gs/s (2 unidades); (DSO digital oscilloscopes 2 channels, 100MHz, 1Gs / s (2 units))
  • Fontes reguladas Agilent E3646A (5 unidades); (Regulated Sources Agilent E3646A (5 units))
  • Geradores de função arbitrária Tektronix 25 MHz AFG3021 (5 unidades); (Arbitrary Function Generators 25 MHz AFG3021 (5 units))
  • Kits de desenvolvimento FPGA Altera DE2 (5 unidades); (FPGA Development Kits Altera DE2 (5 units))
  • Gerador de função arbitrária 100 MHz AFG3101 (1 unidade); (Arbitrary Function Generator 100 MHz AFG3101 (1 unit))
  • Kits de aquisição USB National Instruments USB 6009 (5 unidades); (USB Acquisition Kits National Instruments USB 6009 (5 units))
  • Eletroencefalografo Digital - BrainNet BNT36 (1 unidade); (Digital Brain Surgeon - BrainNet BNT36 (1 unit))
  • Cluster de Computação Científica de alto-desempenho constituído por 12 servidores Xeon E3 3,4GHz, 2 switches Cisco 24 portas Giga SGE 2000 e Switch KVM; (High-performance Scientific Computing Cluster consisting of 12 3.4GHz Xeon E3 servers, 2 Cisco 24 ports Giga SGE 2000 switches and KVM Switch)
  • Estação de trabalho de alto-desempenho com 1792 núcleos gráficos e 24 núcleos Intel XEON, 64GB de memória RAM, 4T de HD. (High-performance workstation with 1792 graphics cores and 24 Intel XEON cores, 64GB of RAM, 4T of HD)

Imagens do LAPSI (Images of LAPSI):

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