Um modelo bayesiano combinando análise semântica latente e atributos espaciais para recuperação de informação visual

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Paulo S´ergio Silva Rodrigues Orientador: Arnaldo de Albuquerque Arau´jo Um Modelo Bayesiano Combinando An´alise Semˆantica Latente e Atributos Espaciais para Recuperac¸˜ao de Informa¸c˜ao Visual Tese apresentada ao Curso de Po´s-gradua¸c˜ao em Ciˆencia da Computac¸˜ao da Universidade Federal de Minas Gerais, como requisito parcial para a obtenc¸a˜o do grau de Doutor em Ciˆencia da Computa¸ca˜o. Belo Horizonte 12 de Mar¸co de 2003 Deus meu, fa¸ca-me a` tua vontade cada vez mais humilde, fraterno e justo. i Agradecimentos Primeiramente, dedico este trabalho a Deus, que sempre tem me mostrado que, por mais conhecimento que eu adquira, ´e sempre ele quem me conduz. Quando a situa¸ca˜o fugiu de meu controle, foi para mostrar-me que ´e ele, e mais ningu´em, quem guia as nossas vidas. Dedico tamb´em aos Papas Jo˜ao XXIII, Paulo VI, Jo˜ao Paulo I e Jo˜ao Paulo II. O exemplo de vida, de humildade, bondade, amor e dedica¸c˜ao pelo trabalho que lhes designou Deus, me influencia e continua sendo como uma forc¸a para cada passo que eu dou. Entre as pessoas que contribu´ıram diretamente para a conclus˜ao de minha tese esta´ inicialmente o meu orientador Arnaldo Albuquerque, que sozinho, teve paciˆencia e dedica¸ca˜o comigo, desde o mestrado at´e o doutorado. Agradec¸o imensamente aos meus professores da p´os-gradua¸ca˜o: N´ıvio Ziviani, Frederico Campos, Newton Vieira, Claudionor Coelho, Antˆonio Ota´vio, Antˆonio Loureiro e Ma´rio Fernando, que contribu´ıram passando-me seus conhecimentos. No caso particular do professor M´ario, na˜o posso deixar de esquecer as longas horas que dedicou a mim com seus conselhos, os quais sem du´vida influenciaram meus caminhos tanto na tese quanto na vida pessoal. A seguir, agrade¸co a diversas pessoas que contribu´ıram direta ou indiretamente para que eu chegasse ao final de meu doutorado. Os nomes n˜ao aparecem em nenhuma ordem espec´ıfica, fui citando a medida que me vinham a` mente: Silvio Jamil, meu amigo pessoal e colega de ´area de pesquisa. Silvio esteve sempre do meu lado, dando o seu apoio moral e muitas vezes t´ecnico. Camillo Oliveira, que ficava atento sempre que poss´ıvel a novas publicac¸o˜es na ´area, com o intuito de manter meu trabalho sempre atual. Leonardo Claudino: pela amizade e discussa˜o t´ecnica que tivemos, que ajudou, sem du´vida, a melhorar meus conhecimentos. Linnyer Beatriz: pelas palavras sempre oportunas e de conforto que me dedicou. Jos´e Pio: pela forc¸a que me deu, pela boa amizade e reconhecimento. Raquel Mini: pela eterna amizade e por estar ao meu lado em todos os momentos bons e dif´ıceis. A` Raquel, eu n˜ao so´ agradec¸o como tamb´em pec¸o perd˜ao por nem sempre compreender o carinho e amizade que sempre dedicou a mim, que muitas vezes obrigoulhe a dizer palavras duras, mas oportunas, que so´ contribu´ıram para o meu crescimento profissional. Elaine Pimentel: pelos bons conselhos, forc¸a, e bons goles que tomamos juntos. Lucila Ishitani: por acreditar em mim em momentos dif´ıceis e depositar sua confian¸ca ii iii quando me ofereceu uma turma de ciˆencia da computa¸c˜ao para lecionar. Hermes Ju´nior: pelas longas conversas amistosas que tivemos, aconselhando-nos mutu- amente, pela sua amizade, respeito e paciˆencia para comigo, e pelas boas partidas de tˆenis que jogamos. Hermes, o “ Mula˜o”, me ajudou tamb´em a descontrair e manter um preparo f´ısico, muitas vezes necessa´rio. Rodrigo Valle: pela sua imensa amizade e frases irreverentes que, sem du´vida, me ajudaram a descontrair em momentos de tens˜ao. Vˆania Evangelista: pela sua sincera amizade. Daniel de Moura: pela sua amizade, palavras de forc¸a e momentos de alegria. Daniel, que conhe¸co a menos de um ano, ´e um desses amigos que, desde quando fomos apresentados, parece ser um amigo de infˆancia. Lena Veiga: pela amizade sincera e bons momentos de descontra¸c˜ao. Lena, como Daniel, ´e minha amiga recente que parece ser desde a infˆancia. Maria Di Lourdes: pela amizade e imprescind´ıvel colabora¸ca˜o tanto na correc¸˜ao do texto quanto no conteu´do t´ecnico. E´ dela uma parte do texto com rela¸ca˜o a`s definic¸o˜es de redes bayesianas. Pa´vel Calado: pela amizade, pela ajuda com rela¸ca˜o `a teoria das redes bayesianas (sem a`s quais grande parte da tese na˜o seria poss´ıvel), pelas boas conversas descontra´ıdas e pelo preparo da boa cozinha portuguesa que nos oferecia sempre que se dispunha, com sua paciˆencia e inteligˆencia, a nos oferecer. Gurvan Huiban: pela amizade, ajuda com o computador muitas vezes e pelas boas cervejas que tomamos juntos, sobre tudo em casa, ao chegarmos. Silvana Bocanegra: pela sincera amizade e apoio em momentos dif´ıceis. Silvana esteve comigo quando mais precisei, devido a uma sau´de um tanto duvidosa. Daniella Mota: tamb´em pela amizade e apoio em momentos dif´ıceis. Dela, eu tamb´em n˜ao esquecerei a forc¸a durante minha convalescˆencia. Belkiz: pela amizade e ajuda com os peri´odicos da biblioteca, sem os quais, seria imposs´ıvel concluir meu trabalho. Sua competˆencia a frente da biblioteca setorial do DCC/ICEx sem du´vida tem contribu´ıdo, n˜ao s´o a mim, mas a todos os outros po´sgraduandos. Helv´ecio: por, como Bel, trabalhar com competˆencia e alegria. A Helv´ecio eu me dou o direito de agradecer por todos os alunos de po´s-graduac¸a˜o. Antoˆnia: o cafezinho e o cha´ que faz com tanta competˆencia, sem du´vida contribu´ıram para amenizar os longos per´ıodos de tempo que passamos concentrados. D. Oneida Santos: sem a sua estimada colabora¸ca˜o e os cuidados com meus objetos pessoais seria mais dif´ıcil, com certeza, minha estada em Belo Horizonte. Renata: sem Renata, a p´os-gradua¸ca˜o no DCC-UFMG na˜o teria o porte e reconhecimento que tem. A ela eu tamb´em agrade¸co a paciˆencia na˜o so´ para comigo, mas para todos os alunos que ela conheceu. Em´ılia: pela amizade, dedica¸c˜ao e competˆencia no trabalho que faz, e por suportar um monte de “ alunos chatos” como eu. Lu´cio Fran¸ca (in memorian): Lu´cio foi meu amigo pessoal. conversamos longas horas e fizemos planos de trabalhar e ajuda mu´tua. Infelizmente o Senhor o chamou muito cedo. iv Finalmente: agradec¸o a toda a minha fam´ılia, que se privou de minha presen¸ca e suportou a saudade. A` minha m˜ae e meu pai por me amarem. N˜ao existem palavras que sejam suficientes para expressar todo o carinho e importaˆncia que foram fundamentais para tudo o que ocorreu de bom em minha vida. Resumo Este trabalho apresenta a implementac¸˜ao e ana´lise de trˆes novas metodologias distintas para extrac¸a˜o de caracter´ısticas e recuperac¸˜ao de informa¸c˜oes visuais em imagens digitais. A primeira ´e um algoritmo, chamado de GRAS (Graph Region Arrow Shot), que utiliza informac¸˜oes do relacionamento espacial entre as regio˜es da imagem. Essas caracter´ısticas sa˜o acrescentadas a`quelas de m´etodos cla´ssicos, como histograma de cores, mapa de bordas e informac¸o˜es de textura. A segunda usa decomposi¸ca˜o em valor singulares para extrair informac¸˜oes de co-ocorrˆencia de caracter´ısticas, transformando o espaco original em um novo espa¸co de trabalho, o “ espac¸o latente”. Finalmente, a terceira metodologia usa um modelo bayesiano para combinar o resultado da ordena¸ca˜o de m´etodos cla´ssicos, obtendo um melhor desempenho. Para avalia¸ca˜o dos m´etodos, duas bases de dados s˜ao utilizadas: uma natural e outra artificial. Na base natural, que consta de diversas classes de imagens reais, classificadas manualmente, os resultados das novas t´ecnicas foram melhores. Nos experimentos, quando o algoritmo GRAS ´e usado, obteve-se cerca de 60% de melhora na precis˜ao m´edia. v Abstract This thesis presents an implementation and analysis of three new methodologies for feature extraction and retrieval of visual information of digital images. The first implemented methodology is a new algorithm, called GRAS (Graph Region Arrow Shot), which uses information from the spacial relationship between the image’s regions. The GRAS information is added to features of classical methods such as color histograms, edge maps and texture information. The second one uses singular value decomposition to extract information from the image context, transforming the original space in a new space, which is called latent space. The third methodology uses a bayesian network model which combines the results from the classical methods, achieving better performance than each method alone. For performance evaluation, two image databases are used: one natural and another artificial. In the natural database, which is composed of several manually classified natural images, the results of the new techniques are better. In the experiments, when the GRAS algorithm is used, the improvements reach up to 60% in terms of average precision. vi Conteu´do 1 Introdu¸c˜ao 1.1 Motiva¸c˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 O uso da cor, forma e textura em RIBC . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.2 O problema geral em RIBC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 O papel do contexto na Visa˜o . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 O papel do agrupamento na vis˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4 Combinando todas as id´eias pode dar certo . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.5 Proposta da tese e contribuic¸˜oes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.6 Organizac¸a˜o do trabalho . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1 3 8 9 11 13 14 16 2 Trabalhos Relacionados 2.1 Introduc¸a˜o . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Classificac¸a˜o automa´tica de cenas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Classifica¸ca˜o autom´atica de objetos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.1 T´ecnicas baseadas em modelos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.2 T´ecnicas estat´ısticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4 T´ecnicas de realimenta¸ca˜o de informac¸o˜es relevantes . . . . . . . . . . . . . 2.5 Conclus˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 17 18 23 23 26 28 29 3 Conceitos b´asicos 3.1 Objetos e cenas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Vista de objetos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3 Documentos, colec¸a˜o e consulta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4 Informa¸c˜oes de matrizes de co-ocorrˆencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5 Decomposic¸˜ao em valores singulares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.6 As redes bayesianas e sua utiliza¸c˜ao em RIBC . . . . . . . . . . . . . . . . 3.7 Medidas de similaridade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.7.1 Distaˆncias cl´assicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.7.2 O modelo vetorial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.8 Concluso˜es . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 30 31 32 33 36 36 38 39 41 42 vii CONTEU´ DO viii 4 Metodologias Propostas 4.1 Algoritmo de extrac¸˜ao de caracter´ısticas espaciais: GRAS . . . . . . . . . . 4.1.1 Pr´e-processamento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.2 O Algoritmo Graph Region Arrow Shot (GRAS) . . . . . . . . . . . 4.1.3 Caracter´ısticas usadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2 An´alise Semˆantica Latente (ASL) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.1 Informac¸˜oes latentes e espac¸o latente . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.2 O modelo de decomposic¸a˜o . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.3 Detalhamento t´ecnico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.4 Exemplo num´erico do uso e efeito da ASL . . . . . . . . . . . . . . 4.3 O Modelo de redes bayesianas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.1 Modelo de rede de crenc¸a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.2 Rede de crenc¸a para o modelo vetorial . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.3 O modelo de rede bayesiana proposto para RIBC . . . . . . . . . . 4.3.4 Equac¸a˜o geral para o c´alculo da ordenac¸˜ao do conjunto resposta . . 43 43 43 46 49 51 51 53 55 58 62 62 63 64 67 5 Experimentos 5.1 Justificativa da conduc¸a˜o dos experimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2 Bases de dados utilizadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3 Hardware Utilizado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4 O gra´fico precis˜ao x revocac¸˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5 Metodologia para avaliac¸a˜o . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.6 M´etodos cl´assicos e novos m´etodos implementados . . . . . . . . . . . . . 5.6.1 HSV-162 e HSV-162 + GRAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.6.2 Mapa de bordas X Mapa de bordas + GRAS . . . . . . . . . . . . 5.6.3 Textura X Textura + GRAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.7 M´etodos propostos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.7.1 HSV + ASL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.7.2 HSV + Mapa de Bordas + Textura: Modelo Bayesiano . . . . . . 69 69 70 72 72 75 76 76 80 84 89 89 94 6 Conclus˜oes 101 Lista de Figuras 1.1 Esquema geral de um sistema de recuperac¸a˜o de imagens com base no conteu´do (RIBC) usando uma imagem-exemplo como argumento de busca. . . 1.2 Exemplo de histogramas de imagens quantizadas para 24 pontos no espa¸co HSV-162. Apesar de a imagem Ia (a) e a imagem Ic (c) serem consideradas da mesma classe, Ia ´e quantitativamente mais semelhante `a Ie (e) do que a Ic, devido Hb ser numericamente mais semelhante `a Hf do que a Hd. . . . 1.3 (a) Exemplo de uma imagem original colorida; (b) seu mapa de bordas; e (c) exemplo de uma esboc¸o de um contorno externo fechado. . . . . . . . . 2 6 7 3.1 Exemplo de estrutura de dados usada neste trabalho: pixels com valores de r´otulos iguais a 0 representam o fundo; pixels com valores de ro´tulos iguais a 1, 2 e 3, representam regio˜es de objetos diferentes. O objeto 2 ´e formado por apenas uma regi˜ao, e os objetos 1 e 3 sa˜o formados por trˆes e duas regi˜oes, respectivamente. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Exemplo de uma imagem de um objeto usada neste trabalho. Todas as imagens de objetos usadas possuem fundo homogˆeneo (r´otulo = 0) com apenas um objeto isolado. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3 Exemplo de uma cena natural (paisagem) usada neste trabalho. Todas as cenas sa˜o de imagens naturais de diversas classes. . . . . . . . . . . . . . . 3.4 Uma matriz 4 x 4 de imagens de objetos, tomadas como exemplos usados neste trabalho. Cada linha da matriz representa um objeto com 4 vistas distintas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5 Exemplo de rede bayesiana. As varia´veis Xi s˜ao causas de Y , e as probabilidades de suas influˆencias s˜ao dadas explicitamente na rede. . . . . . . . . 3.6 Rede Bayesiana com independˆencias declaradas. . . . . . . . . . . . . . . . 31 32 33 34 37 39 4.1 Exemplo de uma imagem original de um objeto. Esse tipo de imagem possui fundo homogˆeneo e preto. As imagens foram capturadas em laborato´rio com iluminac¸˜ao controlada [Columbia, 2001]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2 Imagem de regio˜es da Fig. 4.1, apo´s o pr´e-processamento sugerido. . . . . . 45 46 ix LISTA DE FIGURAS x 4.3 Exemplo de entrada para o GRAS: (a) 3 regio˜es (rotuladas com valores inteiros: 1, 2 e 3) apo´s a segmenta¸ca˜o. Os pontos pretos dentro de cada uma delas indicam os seus respectivos centro´ides. As distaˆncias entre elas tamb´em est˜ao indicadas por valores inteiros (8, 10 e 15) nas arestas; (b) matriz de distˆancias usada como entrada para o algoritmo, de acordo com a Fig 4.3(a). Nota-se que essa matriz ´e sim´etrica. . . . . . . . . . . . . . . 4.4 (a) um conjunto — fict´ıcio — de regio˜es de um objeto; (b) grafo conectado ap´os o algoritmo GRAS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5 Decomposi¸ca˜o do valor singular da matriz de imagens x caracter´ısticas, X, onde: U0 e V0 sa˜o matrizes ortogonais, S0 ´e a matriz de valores singulares, i ´e o nu´mero de linhas (imagens) de X, f o nu´mero de caracter´ısticas, e k o nu´mero de fatores com os maiores valores. . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.6 Decomposi¸ca˜o do valor singular reduzido da matriz X˜ . A notac¸a˜o pode ser encontrada na figura anterior. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.7 Rede bayesiana para RIBC. C ´e o conjunto de varia´veis (caracter´ısticas) que podem ocorrer; Cada Ij ´e uma imagem da cole¸c˜ao. Um arco de Cj para Ij representa a probabilidade de ocorrer a caracter´ıstica Cj (da imagemconsulta) na imagem Ij (da base). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.8 Rede bayesiana proposta para RIBC. Essa rede prossui trˆes colunas e quatro linhas. A terceira linha, para evitar excesso de cruzamento de arcos (que dificultaria o entendimento do diagrama), tem informa¸c˜ao redundante: a base foi repetida trˆes vezes; uma para cada coluna que representa um tipo de busca distinto na rede (cor, forma e textura). . . . . . . . . . . . . . . . 47 49 56 57 63 66 5.1 Base de dados controlada da Columbia. Aqui esta˜o 8 das 100 diferentes classes de imagens de objetos (mostradas na horizontal), cada uma com 4 das 72 vistas poss´ıveis (mostradas na vertical). . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2 Base de dados natural. Aqui sa˜o mostradas 8 das 14 diferentes classes de imagens de cenas naturais (mostradas na horizontal). De cima para baixo, cada linha apresenta 4 imagens de uma classe distinta, na seguinte ordem: avi˜oes, elefantes, felinos, ursos, carros, paisagens, pores-do-sol e texturas. . 5.3 Desempenho do histograma-162 combinado com o GRAS para a classe 1 da base de dados Columbia. Cada uma das Acesso em: 17 jul. 2009) 65 O Marechal Castelo Branco assumiu a Presidência da República em 15.04.1964. 116 A denominação do bairro remete à figura de Francisco dos Santos, o Chico dos Santos, dono de um rancho às margens do rio Machado onde ele administrava um entreposto de mercadorias, uma venda e uma pousada para os viajantes que comercializavam produtos através da estação de Fama (1896) da Estrada de Ferro Muzambinho e do barco que ia de Fama até a Cachoeira (ainda existente no rio Machado e próxima ao bairro). Segundo um de seus descendentes, Sr. João Esmeraldo Reis, nascido em 1932, figura de destaque no bairro, quando da construção de Furnas, a expectativa dos moradores é que a energia elétrica chegasse ao bairro. Até então apenas os moradores mais abastados do bairro eram sócios de uma pequena usina elétrica, inaugurada em 12 de abril de 1951.66 Em seu depoimento à pesquisadora, em estudo prévio sobre a comunidade atendida pela Fundamar, em 1994, Sr. João Esmeraldo relembrou as várias pontes construídas sobre o rio Machado, interligando o bairro do Chico dos Santos ao bairro do Coroado no município vizinho de Alfenas. Antes da construção da primeira ponte a travessia era de barco e para o gado era na água. Segundo o depoente, quando a primeira ponte foi construída, em torno de 1920, só aqueles que contribuíram para a obra tinham livre acesso. Os demais tinham que pagar para atravessar ou se valerem dos préstimos do barqueiro, Chiquinho Cordeiro. Depois que o rio Machado foi represado por Furnas, no bairro Chico dos Santos (1965?) a terceira ponte foi construída pela comunidade com ajuda de ambas prefeituras – Paraguaçu e Alfenas. O Sr. João Esmeraldo 66 O jornal “O Paraguassu”, Paraguaçu (MG), n. 496 de 15 abr. 1951 traz a notícia: “Inauguração da Luz Eletrica no Bairro Chicos dos Santos”. Segundo Sr. João Esmeraldo, eram vinte e dois sócios envolvidos na construção da usina de energia elétrica, captando as águas do ribeirão que deságua no rio Machado, no bairro Chico dos Santos. O responsável pela usina era Geraldo de Abreu, de Alfenas. 117 participou da construção da ponte de madeira amarrada com cipó, a base era de pedra e sua extensão era de 22m. Foi construída entre 25 de julho e 25 de agosto de 1967. Edição de “A Voz da Cidade” de 1º de outubro de 1967 confirma a informação de nosso depoente. Furnas só viria construir a ponte sobre o rio Machado, em substituição à antiga, já interditada, em 1981. O jornal “A Voz da Cidade” de 28 de março de 1981 refere-se a um convênio entre a Prefeitura Municipal de Paraguaçu e Furnas – Centrais Elétricas S/A para construção de obras para evitar o ilhamento de alguns produtores rurais, cujas propriedades localizam-se nas margens do lago de Furnas. Refere-se ainda à construção da nova ponte do rio Machado, de interesse direto dos moradores do Bairro dos Santos (bairro Chico dos Santos, em Paraguaçu) e do Coroado, no município de Alfenas, a ser executada diretamente por Furnas. Raro exemplo de publicação de memórias sobre um bairro rural do município de Paraguaçu, o livro “Memórias do Chico dos Santos”, de autoria de Edson Vianei Alves (1949-2002), sobrinho materno do depoente João Esmeraldo, registra suas lembranças sobre o rio Machado, ao tempo de seu pai, Joaquim Felipe: “No rio Machado, ele [o pai] pescava dourado, curimba, tubarana, piapava, mandi, bagre e lambari.” (ALVES, 2000, p. 34) Sr. José Cavaleiro, mais conhecido por Tonico Cavaleiro (1933), também nascido e ainda morador no bairro Chico dos Santos, lembra-se também das boas pescarias no rio Machado. Mas afirma que o represamento do rio facilitou muito a vida, pela facilidade de captação d‟água para a lavoura, 118 principalmente do alho, principal atividade do bairro na década de 50 a 60.67 Sr. Hélio Meirante, nascido em 1935, também nascido e ainda residente nas mesmas terras que foram de seus pais, às margens do rio Machado, lembra-se que seu pai perdeu três alqueires de terra e foi indenizado pelo valor nominal das mesmas. Seu irmão, Ademir de Souza Meirante, nascido em 1953, calcula em dez alqueires as terras perdidas por seu pai para Furnas. A chegada dos técnicos de Furnas no bairro é rememorada pelos irmãos Meirante: Foi uma coisa. Da moda que a gente nem esperava. Que antes a gente via passar, fazer a marcação, e ficava abismado de ver aquelas condução no meio do pasto. Que era para fazer a marcação, onde a água ia atingir. [.] Eles não explicava nada. Eles entrava [sic] no meio do pasto, com aqueles jipes, com aqueles aparelhos, marcando tudinho. Eles nunca veio [sic] aqui. (Depoimento do Sr. Hélio Meirante, 2009) Foi enchendo e foi acabando tudo. Se não vendesse [para Furnas] já perdia tudo. Lá no retiro, pra baixo do Matão, o rapaz não quis vender a casa, o terreno, de jeito nenhum. Não vendeu. Eu vi a casa, o terreno foi subindo, sumiu tudo. Perdeu tudo. [.] Que nem eles falou [sic]: „aqui tando cheio é nossa, tando seco é seu‟. (Depoimento do Sr. Ademir Meirante, 2009) Sr. Tonico Cavaleiro, quando indagado sobre a reação da população do bairro à chegada de Furnas, disse: “o povo achou bão [sic] e é bão [sic] até hoje”.68 67 O almanaque “O Sul-Mineiro Ilustrado” em reportagem intitulada “O Desenvolvimento de Paraguassú e a Administração Cristiano Otoni do Prado”, datado de 1941, informa sobre a cultura de alho no município, cuja produção “figura em primeiro logar no Brasil”. 68 Os depoimentos desses moradores ribeirinhos foram filmados por um grupo de educadores da Fazenda-Escola Fundamar, em 2009. Fragmentos de seus depoimentos foram incorporados a uma apresentação em PowerPoint integrante do instrumento de capacitação dos educadores, objeto dessa dissertação. 119 6.9. CINQUENTENÁRIO DE FURNAS: DUAS VERSÕES DISTINTAS Em 2000, a denúncia sobre as péssimas condições sanitárias do lago de Furnas era objeto do jornal “A Voz da Cidade”, em 1º de setembro. À época a preocupação era com o baixo nível das águas do lago, que prejudicava o turismo, principal fonte de renda da população lindeira. O jornal faz um paralelo entre os prejuízos daquele momento e aqueles sofridos à época da constituição do lago. E especula sobre as causas do rebaixamento do nível das águas, entre elas, a rivalidade entre o então presidente Fernando Henrique Cardoso e o governador Itamar Franco69, sobre a privatização de Furnas. Segundo essa versão, frente às ameaças do governador contra a privatização, o Presidente teria pedido à direção da empresa para esvaziar o lago. O jornal ainda noticia uma reunião de representantes da Associação dos Municípios do Lago de Furnas (ALAGO) com a diretoria da empresa em 28.11.2000, para encontrar soluções para as agressões ambientais que a represa vinha sofrendo, bem como recuperar o passivo que a empresa tinha com os municípios lindeiros: Diariamente são despejados no local, dejetos sanitários, industriais e agrotóxicos. A falta de infra-estrutura e a de uma política de utilização do Lago vem comprometendo o desenvolvimento da região, que aposta no turismo como uma das ferramentas para reverter a estagnação econômica. (A VOZ DA CIDADE, 12 set. 2000, p. 1) Em 2007, ano do cinqüentenário de Furnas, o jornal Estado de Minas, de Belo Horizonte, trouxe dois artigos sobre o evento, que evidenciam opiniões distintas sobre os impactos gerados pelo empreendimento. 69 O governador Itamar Franco e o Presidente Fernando Henrique Cardoso assumiram seus respectivos cargos em 1999. O Presidente iniciava então seu segundo mandato. 120 Luiz Neves de Souza, mestre em turismo e meio ambiente, em artigo intitulado “Os 50 Anos do Lago de Furnas”, denuncia a ausência de políticas públicas que canalizassem esforços voltados à preservação ambiental e também de projetos consistentes e objetivos para o fomento e desenvolvimento do turismo na região. E reclama: Basta percorrer as 34 cidades do Lago de Furnas e observar, em todas elas, toneladas de rejeitos em esgoto e lixo, além de defensivos agrícolas que são despejados em diversas regiões que se dizem próprias para o turismo e para a prática de esportes náuticos, para não falar da situação caótica da rede viária local. (SOUZA, 2007) O senador Eliseu Resende, no artigo intitulado “A Epopéia de Furnas” em “homenagem evocativa ao cinqüentenário”, imagina que sem a energia elétrica e a Petrobrás, o Brasil estaria hoje nos mesmos níveis de muitos países da África. Durante esse tempo [desde 1957] construímos nossos portos e modernizamos outros; instalamos a indústria química de base; desenvolvemos a produção de veículos e de navios; e entramos, firmes, na aeronáutica. Para tudo isso contribuiu a energia de Furnas e a que ela transporta e distribui, pelo principal sistema de interligação das grandes geradoras nacionais (RESENDE, 2007, p. 9). Ambos pontos de vista refletem faces distintas de um mesmo fato histórico. A percepção do ganho pela geração de energia para o desenvolvimento industrial nacional versus os prejuízos study has some limitations. The study sample consisted of a selected cohort of CML patients, as the enrollment was carried out in a single center. It is part of an observational study that was initially designed to evaluate imatinib-induced cardiotoxicity. Therefore, patients with cardiac disease, who have shown to be at increased risk for drug-induced nephrotoxicity [36], were excluded. The data were collected from the medical records, and the number of measurements differed among patients. Furthermore, only CML patients were enrolled. The effectiveness of imatinib has been demonstrated in several other diseases [3, 38, 39, 40] and it is also important to evaluate nephrotoxicity in these patients, as it is not known whether the propensity to develop imatinibinduced nephrotoxicity is related to the underlying malignancy. conclusions In conclusion, physicians should be aware that imatinib treatment may result in acute kidney injury and that the long- term treatment may cause a significant decrease in the estimated GFR and chronic renal failure. Therefore, it is important to monitor renal function of CML patients under imatinib therapy by measuring the creatinine levels and estimating GFR. Attention must be paid to concomitant administration of other potentially nephrotoxic agents, to avoid additive nephrotoxicity in these patients. acknowledgements We gratefully acknowledge the contributions of our patients, their families, and the hematologists (Cla´udia de Souza, Simone Magalha˜es, and Gustavo Magalha˜es). We also thank Heloisa Vianna for the constructive comments and suggestions, and Ka´tia Lage and Vera Chaves for the expert secretarial assistance. funding Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientı´fico e Tecnolo´ gico (478923/2007-4) to ALR; Fundaxca˜o de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais (PPM 328-08) to ALR; Coordenadoria de Aperfeixcoamento do Ensino Superior, Brazil (BEX 1199-09-9), to MSM. disclosure The authors declare no conflict of interest. references 1. Pappas P, Karavasilis V, Briasoulis E et al. Pharmacokinetics of imatinib mesylate in end stage renal disease. A case study. Cancer Chemother Pharmacol 2005; 56: 358–360. 2. 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