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III WVC 2007 - Iris.sel.eesc.sc.usp.br - USP

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<strong>WVC</strong>'<strong>2007</strong> - <strong>III</strong> Workshop de Visão Computacional, 22 a 24 de Outu<strong>br</strong>o de <strong>2007</strong>, São José do Rio Preto, SP.aleatoriedade de movimento (baixo valor da soma vetorialdo mapa), não havendo uma “direção preferencial” paraexpansão do material, confirmando estabilização domaterial e o fim do período da desintegração.Esse comportamento aleatório passa a ser oresponsável também pela “aproximação” das duas curvas,uma vez que os movimentos tornam-se cada vez maisdesorientados, o somatório passa a representarsignificativamente somente os vetores com maior módulo,ou seja, aqueles apresentados na curva em preto.Um comportamento interessante foi notado quandoforam normalizados os valores de cada vetor resultantepelo módulo máximo de cada período, resultando nacurva decre<strong>sc</strong>ente no tempo apresentada na figura 5.b.Nesta curva observa-se que o período no qual ocorreu amaior queda de intensidade normalizada correspondia aoperíodo de maior expansão de área (início dadesintegração), ou seja, conforme o comprimido sofreuuma forte expansão, os movimentos detectados (que atéentão eram bastante intensos) perderam sua intensidade eindicavam diminuição da força de expansão que agiaso<strong>br</strong>e as partículas do material magnético.Na segunda metade do sinal registrado (figura 3), osistema registra a “chegada” de material magnético no“campo de visão” do canal 4. Ao calcular o fluxo ópticopara o mesmo período (fase de estabilização do material)o vetor resultante (figura 4.d) detectou também essamudança. Para certificar tal comportamento, outra<strong>sc</strong>omparações entre imagens desta “região” do sinaldeveriam ter sido avaliadas ser feitas.É prudente lem<strong>br</strong>ar, porém, que os resultados de fluxoóptico apresentariam melhor qualidade tanto emdensidade do mapa quanto em precisão do movimentoaparente detectado se as imagens a serem comparadasfossem tomadas em intervalos de tempo menores entre si;assim como o mapa de fluxo óptico é dependente doparâmetro do vetor gaussiano utilizado durante o<strong>sc</strong>álculos, o que requer varreduras nesses parâmetros a fimde encontrar “condições ótimas” para estimar movimentoem imagens de desintegração de comprimidos obtidaspela BAC.6. ConclusãoOs resultados obtidos a partir de análises por fluxoóptico possibilitaram, de forma inédita, determinarinstantes de maior “força" de desintegração, bem comodeterminar o sentido de espalhamento do material,acompanhando a evolução de marcador para traçadormagnético, com a vantagem de associar a essa transiçãoinformações so<strong>br</strong>e a distribuição espacial do material esua variação no tempo.Esses resultados, embora oriundos de estudospreliminares, implicaram numa aplicação inédita destesrecursos de processamento digital de imagens na área defarmacotécnica, onde foram aplicados algoritmos paraestimar velocidades de desintegração baseadas nasimagens temporais. Desse modo, algoritmos de fluxoóptico podem vir a ser aplicados para auxiliar no controlede qualidade para a indústria farmacêutica. Para umfuturo trabalho espera-se conseguir também umaargumentação quantitativa dos processos biológicosenvolvidos, caminhando para de<strong>sc</strong>rever e compreendermelhor esses fenômenos relacionados à saúde humana.7. AgradecimentosOs autores agradecem o apoio das agências de fomentoFAPESP, CAPES e CNPq/PIBIC.8. Referências Bibliográficas[1] I. R.WILDING; A. J. COUPE e S.S. DAVIS“The role of -<strong>sc</strong>intigraphy in oral drug delivery” Adv.Drug Deliv. Rev., v. 46, 2001, pp. 103-124.[2] W. Weit<strong>sc</strong>hies et al “Magnetic markermonitoring of disintegrating capsules”, Eur. J. Pharm.Sci., v. 13, 2001, pp. 411–416.[3] S. Kwiecinski, et al “Tablet disintegrationmonitored by magnetic resonance imaging”, Appl. Magn.Reson., v. 22, 2002, pp. 23–29.[4] L. A. CORÁ, et al “Magnetic images of thedisintegration process of tablets in the human stomach byac biosu<strong>sc</strong>eptometry”, Phys. Med. Biol., v. 50,2005, pp.5523-5534.[5] B.D. Lucas “Generalized Image Matching bythe method of differences”, PhD Dissertation, Dept. ofComputer Science, Carnegie-Mellon University, 1984.[6] B.D. Lucas e T. Kanade “An Iterative ImageRegistratio Technique with an Application to StereoVision”, Proceedings DARPA Image UnderstandingWorkshop, 1981, pp.121-130.[7] J.L. Barron, D.J. Fleet e S.S. Beauchemin“Performance of Optical Flow Techniques”, Int. J.Comput. Vis. 1994, v. 12, pp. 43-77.[8] B. Galvin et al “Recovering motion fields: Anevaluation of eight optical flow algorithms”, BritishMachine Vision Conference 98, 1998120

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