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Student's Projects [editar]


Name: Nelson Miranda

Description: O Registro Hospitalar de Câncer (RHC) é mantido pela Fundação Oncocentro de São Paulo (FOSP) com o objetivo de monitorar os atendimentos de câncer no estado de São Paulo. Por meio de um sistema chamado sisRHC, os hospitais que compõem a Rede de Atenção Oncológica alimentam, desde janeiro de 2000, uma base de dados com informações de pacientes diagnosticados com câncer e seu respectivo tratamento. Esta base de dados conta com aproximadamente 700 mil registros, está disponível para download no site oficial da Fosp <http://www.fosp.saude.sp.gov.br/publicacoes/downloadarquivos&gt;, e não identificam o paciente e nem da instituição. Também é disponibilizado o dicionário de dados descrevendo os 79 campos de cada registro, destacando-se os campos que armazenam a topografia e a morfologia do câncer baseados na Classificação Internacional de Doenças para a Oncologia (CID-O) e os campos que armazenam a classificação de tumores malignos TNM, sistema preconizado pela União Internacional Contra o Câncer (UICC) que permite determinar o estadiamento do tumor, isto é, a extensão do câncer no corpo do paciente. Pretende-se descrever esta base de dados utilizando RDF/RDFS, agregar semântica por meio da definição de uma ontologia para estes registros e uso ontologias prontas (ex. CID-O e/ou SNOMED), criar uma Triple Store que permita a realização inferências quanto ao estadio clínico e indicação do tratamento.

Goal (what you intend to prove): Comparar a acurácia entre o tratamento registrado na base de dados, o tratamento recomentado por um Domain Expert e o inferido pela aplicação.



André de Lima Salgado



Title: Um estudo sobre a inserção digital de empresas do Brasil

Name: Carlos Rafael

Description: A partir de duas bases de dados, uma com informações à respeito das maiores empresas brasileiras, e outra com o ranking dos sites brasileiros mais acessados,  e através de tratamentos sobre estes dados utiizando conceitos da Web Semântica, o trabalho pretende estudar possíveis relações existentes entre as características das empresas brasileiras que mais recebem acessos em seu websites.

Goal: Obter o setor de atuação das empresas brasileiras que recebem mais acessos em seus web sites.

Schedule:
set - Estudos sobre as formas de abordar o problema e os objetivos possíveis
1ªsem/out - Decisão final sobre as bases a serem utulizadas
2ªsem/out - Avaliação das caracterísiticas dos resultados possíveis, e adequação do objetivo do trabalho
3ªsem/out - Captura dos dados, mineração inicial (extraindo apenas o que é relevante), e integração inter-bases dos dados à serem utilizados
4ªsem/out - Modelagem da representação gráfica final, exportação para a ferramenta de triple-store, e estruturação dos dados
1ªsem/nov - Inserção dos dados na estrutura gráfica, e análise das correlações de interesse
2ªsem/nov - Escrita do artigo
3ªsem/nov - Envio do artigo
4ªsem/nov - Envio do artigo com as correções


João Pedro e Wander



Sobre a propriedade "owl:hasSelf": A propriedade owl:hasSelf é do tipo rdf:Property e seu rdfs:range pode ser qualquer recurso. Uma classe definida pelo uso da restrição owl:hasSelf especifica a classe de todos os objetos que são relacionados com eles mesmos via uma dada propriedade. Referência: Yu, L. (2011). A developer’s guide to the semantic Web. Springer Science & Business Media.


Name: Helio Azevedo
Title:  An ontology for reducing the gap between cognitive and robotic systems


Description:  Service robots will gradually be present in residences interacting with human beings in unstructured environments. Their acceptance is conditioned to the evolution of research in the area of social robotics, in particular using cognitive systems. One factor that compromises the rapid evolution of these studies is the difficulty in modeling cognitive systems due to the volume and complexity of information produced by a chaotic world full of sensory information. In addition, the validation of results with the use of real environments involving buildings, and people presents a high cost of installation and maintenance. This project offers one strategy to speed up this process. The propose involves the definition of OntSense ontology that models the senses captured by the agent robotic sensors. This modeling facilitates the reproduction of experiments associated with cognitive models and the comparison among different implementations. 


Goal: The purpose of this project involves the definition of an ontology to represent the perception of the environment with the support of sensors present in a robot used social interactions. The steps to achieve this goal are:

1. Definition of the ontology in the OWL-DL language using IEEE-1872 [1] as top-ontology.

2. Triple store implementation using the Fuseki tool.

3. Validating the triple store by inserting and removing instances of concepts from the OntSense ontology.

4. Build API for accessing OntSense ontology using Jena as support.


Scheduler

V1. Construir a ontologia 6 semanas: inicio = 27/08/2017  fim = 06/10/2017

V1.1 Reuso:Construir as ontologias top em OWL: SUMO e IEEE-1872 

V1.2 Construir os conceitos da OntSense 

V1.3 Popular uma triple store utilizando a ferramenta Fuseki

V2. Construir API de acesso a ontologia OntSense utilizando Jena: 4 semanas: inicio = 09/10/2017  fim = 03/11/2017

V2.1 Exercitar API de acesso a Triple Store com Tutorials fornecidos pelo Jena 

V2.2 Modelar API em UML para inserir e retirar informações da triple Store usando Java + Jena 

V2.3 Elaborar drivers para API de forma a viabilizar seu teste unitário por outros elementos do grupo.

V2.4 implementar API em Java

V3. Construir pequena aplicação usando ontologia cognitiva SOAR  4 semanas: inicio = 06/11/2017  fim = 08/12/2017

References:

[1] E. Prestes, J. L. Carbonera, S. R. Fiorini, V. A. M. Jorge, M. Abel, R. Madhavan, A. Locoro, P. Goncalves, M. E. Barreto, M. Habib, A. Chibani, S. Gerard, Y. Amirat, and C.Schlenoff, “Towards a core ontology for robotics and automation,” Robotics and Autonomous Systems, vol. 161, pp. 1193–1204, 2013.