@PHDTHESIS{ 2019:1046616863,
 	title = {Tomografia computadorizada aplicada a otólitos em 3D},
 	year = {2019},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/8155",
 	abstract = "Otólitos são chamados de "black box"devido serem fontes de informações biológicas que podem ser aplicadas a avaliação e manejo de estoques pesqueiros. E, uma das maneiras de estudá-los é a partir de análises de imagens. Entretanto, as imagens em 2D já foram exaustivamente exploradas, apesar de perderem informações devido os otólitos serem um objeto em 3D. Assim, o presente estudo objetivou em aplicar tomografia computadorizada para analisar otólitos sagittae. A partir de 15 configurações dos parâmetros tomográficos, concluiu-se que voltagens médias (70 e 80 kV) com filtro de alumínio com 0,5 mm de espessura são ótimos para a aquisição de imagens tomográficas de otólitos. Em seguida, estas imagens foram exploradas internamente e externamente, com aplicações em contagens de anéis de crescimento, ontogenia, comparação entre espécies e, futuramente, segmentação em camadas usando a diferença de densidades. Ademais, verificou-se a presença de cavidades internas nos indivíduos do gênero Thunnus. Também foi analisada a curvatura da superfície dos otólitos, afim de testar a capacidade de discriminação entre espécies,
 variação ontogenética e como ferramenta de segmentação do sulcus acusticus. Constatou-se que os atributos de curvatura Mean e RMS podem serem usados como assinatura única por espécie, além de discernir picos e vales no relevo dos otólitos. E, a partir disto, relacionar sua complexidade com o metabolismo dos indivíduos, como reflexo da idade. Além disso, com a segmentação em 3D será possível descrever não só a área do sulcus, mas também sua profundidade e volume. Portanto, esta tese servirá como base para estudos futuros de análise de imagens em 3D de otólitos e algumas aplicação.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada},
 	note = {Departamento de Estatística e Informática}
}