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Reconhecimento de padrões de imagens de traços nucleares produzidos por partículas alfa em detectores de estado sólido
dc.contributor.author | Trindade, Ananda Coaglia | |
dc.date.accessioned | 2018-11-26T12:01:13Z | |
dc.date.available | 2018-11-26T12:01:13Z | |
dc.date.issued | 2010-09-30 | |
dc.identifier.citation | TRINDADE, Ananda Coaglia. Reconhecimento de padrões de imagens de traços nucleares produzidos por partículas alfa em detectores de estado sólido. 2010. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2010. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/10707. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/10707 | |
dc.description.abstract | This work presents a new technique for image analysis generated by alpha particles in solid state nuclear track detectors using Hough Transform to identify complete standards and Artificial Neural Networks which act as classifiers of incomplete standards. Radon, during their decay process emits alpha particles that may be registered in detector of certain materials as inorganic crystals, plastic or glass. Through these detectors is possible to obtain images generated by alpha particles and therefore calculate the concentration of radon in an environment. Radon and its decay products contribute to the majority of ionizing radiation received by worldwide population, particularly in indoor environments. Studies carried out over the years confirmed the association between radon exposure and lung cancer. Considering the importance of studies related to radon, the need arises to explore the existing techniques to obtain the concentration of radon indoors and create new techniques that are better adapted to current needs. | eng |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights.uri | Acesso aberto | por |
dc.subject | Processamento digital de imagens | por |
dc.subject | Transformada de Hough | por |
dc.subject | Redes Neurais Artificiais | por |
dc.subject | Partículas Alfa | por |
dc.subject | Radônio | por |
dc.subject | Digital Image Processing | eng |
dc.subject | Hough Transform | eng |
dc.subject | Artificial Neural Networks | eng |
dc.subject | Alpha Particle | eng |
dc.subject | Radon | eng |
dc.title | Reconhecimento de padrões de imagens de traços nucleares produzidos por partículas alfa em detectores de estado sólido | por |
dc.type | Dissertação | por |
dc.contributor.advisor1 | Cruvinel, Paulo Estevão | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/7924553462118511 | por |
dc.description.resumo | Este trabalho apresenta uma nova técnica de análise de imagens geradas por partículas alfa em detectores de estado sólido utilizando a Transformada de Hough para identificação de padrões completos e Redes Neurais Artificiais que atuam como classificadores de padrões incompletos. O Radônio, durante seu processo de decaimento emite partículas alfa que podem ser registradas em detectores de determinados materiais como cristais inorgânicos, plásticos ou vidros. Através destes detectores é possível obter imagens geradas pelas partículas alfa e assim calcular a concentração de Radônio em um ambiente. Considerando que os produtos de decaimento do Radônio são responsáveis pela maior parte da dose de radiação ionizante recebida pela população mundial e que estudos realizados ao longo dos anos comprovaram sua associação ao câncer de pulmão, concentrações elevadas de Radônio podem provocar riscos à saúde. Da importância dos estudos relacionados ao Radônio, surge a necessidade de explorar melhor as técnicas existentes para obtenção de sua concentração em ambientes fechados, bem como de se adequar ou criar novas técnicas que possam ser melhor adaptadas às necessidades atuais. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.ufscar.embargo | Online | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/8774079177150720 | por |