A principal motivação deste trabalho é a necessidade de métodos de classificação não supervisi- onados para problemas de classificação onde o número de classes presentes não é inicialmente conhecido. Uma abordagem na busca de classificadores que se prestem a esse tipo de problema é a investigação de classificadores adaptativos, que possam se ajustar ao problema e buscar as classes que sejam mais estatisticamente significativas. É natural pensar em classificadores ajustados por métodos evolutivos, tais como os algoritmos genéticos, ou em outras abordagens, tais como as redes neurais e outras famílias de técnicas biologicamente inspiradas.
No entanto, nota-se uma certa defasagem entre as fontes de inspiração da inteligência com- putacional e o que há de mais avançado em campos como a Filosofia. A inteligência compu- tacional predominantemente busca inspiração para a construção de novos métodos inteligentes em sistemas biológicos. Já a Filosofia é dotada de métodos investigativos para modelagem e estudo de sistemas relativamente complexos que nunca tiveram uma formulação algorítmica de forma a despertar o interesse de pesquisadores em Engenharia Elétrica e Computação para potenciais aplicações. Essa lacuna talvez exista por muitas vezes não existirem espaços para o diálogo entre as diversas áreas do conhecimento, espaços livres das demarcações que encapsu- lam o conhecimento acadêmico em campos bem definidos e isolados. Isso dificulta a pesquisa de natureza multidisciplinar que vá além da simples aplicação das Engenharias nas outras áreas e que não se permite ser ontologicamente transformada pela dialética das interações entre os diferentes grupos de pesquisa.
Este trabalho busca mostrar que é possível desmistificar áreas do conhecimento como a Filosofia frente às Engenharias e à Computação e estudar sistematicamente os métodos de investigação filosófica para construir ferramentas de análise para aplicações em inteligência computacional e reconhecimento de padrões. Assim, este trabalho tenta buscar na Dialética Materialista, como definida pela Filosofia da Práxis, uma ferramenta para o estudo de sistemas dinâmicos adaptativos, sujeitos a processos tais como a evolução e a crise.
No campo das aplicações, uma das principais motivações para este trabalho é a ausência de informação objetiva que permita um melhor acompanhamento do progresso de doenças neuro- degenerativas e, assim, permita definir novas estratégias de tratamento, controle e convivência com a doença. Esse acompanhamento pode se dar por meio da classificação anatômica de re- giões em imagens de ressonância magnética ponderadas em difusão, como no caso da doença de Alzheimer.
Contudo, as imagens de ressonância magnética ponderadas em difusão não permitem a distinção entre estruturas com coeficientes de difusão muito próximos, o que exige a aquisição de mais imagens, segundo diferentes protocolos de aquisição, para extração de informação
anatômica precisa. O mapa de coeficientes de difusão aparente, montado a partir das imagens ponderadas em difusão, não consegue exibir a diferença entre voxels pertencentes à substância branca e voxels que fazem parte da substância cinzenta [1].
Desta forma, este trabalho procura também fornecer alternativas à análise do mapa de coe- ficientes de difusão aparente, uma vez que este mapa é altamente sensível a ruído e é pobre de informação anatômica. Este trabalho mostra que é possível obter mais informação anatômica a partir das imagens de difusão do que os mapas de coeficientes de difusão aparente mostram.
Ainda no campo das aplicações, outra motivação importante vem da parte da detecção de regiões de ativação em imagens funcionais de ressonância magnética: as aplicações de imagens funcionais têm crescido, auxiliando áreas como a Neurologia, a Psicologia e a Fisioterapia a entender melhor a resposta cerebral a estímulos externos e a neurodinâmica de diversos proces- sos físicos e mentais [3, 4, 14, 15, 16, 17, 18]. Este trabalho mostra que é possível gerar novos métodos de detecção de regiões de ativação como uma alternativa aos métodos paramétricos e ao método fuzzy c-médias.
1.2.1 Objetivos Gerais Este trabalho tem como objetivos gerais:
1. Estudar os princípios da Filosofia da Práxis e as tentativas de modelar as categorias filo- sóficas do método dialético e aplicações;
2. Estudar métodos de inteligência computacional para busca e otimização e funções de teste em problemas de minimização de funções, com o objetivo de construir um método evolucionário para busca e otimização baseado nas categorias da dialética;
3. Estudar aplicações de reconhecimento de padrões onde as eventuais características de um método de segmentação baseado no método dialético sejam importantes para detecção de singularidades e busca de classes estatisticamente significativas;
4. Estudar a aplicação de conceitos de Teoria da Informação, em especial o conceito de entropia, na construção de um método dialético de busca e otimização;
5. Estudar diferentes tipos de imagens de ressonância magnética e suas aplicações médicas e biológicas, em especial aquelas aplicações onde seja possível empregar abordagens baseadas na análise multiespectral de imagens, tendo em vista otimizar a extração de informação em aplicações clínicas;
6. Propor métodos dialéticos de busca e otimização que possam ser utilizados na obtenção de métodos de segmentação de imagens multiespectrais de ressonância magnética que sejam ótimos segundo determinados critérios de fidelidade da imagem quantizada em relação à imagem original ou determinadas medidas de validade de agrupamento; 7. Propor métodos dialéticos de segmentação para análise multiespectral de imagens de
ressonância magnética, visando fornecer condições objetivas e subjetivas para otimizar a análise por parte do especialista.
1.2.2 Objetivos Específicos Os objetivos específicos deste trabalho são:
1. Propor um método de busca e otimização baseado na dialética materialista, usando ana- logias geométricas para modelar matematicamente as categorias dialéticas, além de mé- todos evolucionários como os algoritmos genéticos, a programação evolucionária e a otimização por enxame de partículas, validando este método por meio da otimização de funções padrão de teste;
2. Utilizar o Princípio da Máxima Entropia para gerar uma nova versão do método de busca e otimização proposto e validar essa versão por meio da otimização de funções padrão de teste, comparando-a com a versão canônica;
3. Propor métodos de segmentação baseados no método dialético de busca e otimização, versão canônica e com entropia maximizada, desenvolvido neste trabalho que sejam óti- mos segundo alguma medida de fidelidade da imagem quantizada à imagem original ou segundo alguma medida de validade do agrupamento e utilizar esses métodos na seg- mentação de imagens multiespectrais sintéticas compostas de imagens de ressonância magnética;
4. Propor a classificação multiespectral de imagens para auxiliar na avaliação do progresso da doença de Alzheimer a partir da composição de uma imagem multiespectral sintética cujas bandas correspondam às imagens ponderadas em difusão da fatia em estudo, para que o resultado da classificação seja uma alternativa ao mapa de coeficientes de difusão aparente na avaliação subjetiva efetuada pelo especialista;
5. Propor um novo método de classificação multiespectral baseado no Método Dialético Materialista da Filosofia da Práxis e investigar sua aplicação à análise de imagens de ressonância magnética ponderadas em difusão e de imagens funcionais;
6. Estudar as imagens funcionais de resonância magnética e seu emprego no mapeamento funcional da atividade motora, tendo como estudo de caso imagens resultantes de um experimento de identificação da região responsável pelos movimentos do dedo indicador direito e da atenção visual direita;
7. Estudar os métodos clássicos de detecção de regiões de ativação em imagens funcionais, estatísticos paramétricos e não paramétricos, utilizando uma abordagem de análise mul- tiespectral de imagens como alternativa à abordagem baseada em sequências temporais usualmente utilizada;
8. Propor novos métodos não paramétricos baseados na classificação não supervisionada pelo método dialético objetivo, proposto neste trabalho, e por mapas auto-organizados, buscando reduzir o problema de classificação multiespectral a um problema de classifi- cação monoespectral quando possível, ou seja, reduzir o problema à análise de imagem de banda única sempre que for possível.
1.3
Metodologia
Para a construção tanto do método dialético de busca e otimização quanto do classificador dialético propostos neste trabalho foi realizada uma extensa revisão bibliográfica contemplando o histórico e as definições da concepção dialética da realidade ao longo da história. Após isso, foi realizado um outro levantamento bibliográfico, só que desta vez contemplando os trabalhos que tivessem buscado algum tipo de inspiração na dialética para resolver problemas específicos ou elaborar modelos matemáticos e computacionais e métodos analíticos.
A revisão bibliográfica também contemplou o estudo de métodos de computação evoluci- onária, em especial os algoritmos genéticos, a programação evolucionária e a otimização por enxame de partículas, para elaboração do modelo matemático e computacional do método dia- lético proposto. Depois foi estudado o Princípio da Máxima Entropia para avaliar o algoritmo construído e refiná-lo, gerando mais uma versão do método dialético proposto. Os algoritmos resultantes foram implementados na linguagem orientada a objetos Object Pascal.
O método dialético de busca e otimização, em sua versão canônica e com entropia maximi- zada, construído a partir dos estudos anteriormente citados foi inicialmente testado usando 24 funções de teste (benchmark functions) que servem para emular diversas situações em proble- mas de otimização, que no caso modelam problemas unimodais e multimodais, de baixa e alta dimensionalidade, com e sem descontinuidades, para problemas uni-objetivo e multiobjetivo, comumente utilizadas em diversos trabalhos de otimização.
O método dialético de busca e otimização foi então utilizado para gerar métodos de seg- mentação de imagens ótimos em função de determinados critérios ou objetivos, que podem ser tanto índices de fidelidade da imagem quantizada resultante da classificação quanto medidas de validade de agrupamento. Para tanto, foram utilizadas 1086 imagens multiespectrais sintéticas de ressonância magnética com três bandas, compostas por 3258 imagens sagitais de 1 mm de espessura, resolução de 1 mm3, ponderadas em densidade de prótons, T1e T2, para um cérebro humano normal, obtidas por um sistema tomográfico de ressonância magnética com níveis de ruído de 0%, 1%, 3%, 5%, 7% e 9%, e sem inomogeneidades de campo. Essas imagens foram geradas pelo simulador BrainWeb [19, 20].
O trabalho também envolveu dois estudos de caso de aplicações do classificador dialético objetivo usando imagens reais de ressonância magnética: análise anatômica de imagens ponde- radas em difusão e detecção de regiões do córtex ativadas em imagens de ressonância funcional. Foram utilizadas 80 imagens de ressonância magnética axiais ponderadas em difusão, ou seja, 4 volumes cerebrais de 20 fatias axiais cada, sendo um desses volumes composto por mapas ADC, correspondentes a um paciente do sexo masculino, de 70 anos de idade, portador da doença de Alzheimer. Essas imagens foram obtidas a partir do banco de imagens clínicas do Laboratório de Imagens de Ressonância Magnética do Departamento de Física da Universi- dade Federal de Pernambuco, composto de imagens clínicas reais adquiridas de um tomógrafo clínico de 1,5 T. As imagens funcionais foram fornecidas pelo Departamento de Física e pelo Laboratório de Percepção Visual do Departamento de Psicologia da Universidade Federal de Pernambuco, adquiridas a partir de um tomógrafo clínico de 1,5 T durante o ano de 2004, no total de 60 imagens: 24 sob estímulo, 24 sem estímulo e 12 imagens de referência para corrigir os efeitos de movimento.