Candidata:
Maria Helena Sampaio de Mendonça Montenegro e Almeida

Data, Hora e Local:
16 de junho de 2026, às 14:30, na Sala de Atos da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

Presidente do Júri:
Doutor Carlos Miguel Ferraz Baquero-Moreno, Professor Catedrático do Departamento de Engenharia Informática da da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

Vogais:
Doutor Peter Johannes Schüffler, Professor at the Technical University of Munich, Germany;
Doutor Carlos Jorge Andrade Mariz Santiago, Assistente de Investigação no Laboratório de Robótica e Sistemas de Engenharia (LARSyS) e Professor Auxiliar Convidado do Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores do Instituto Superior Técnico da Universidade de Lisboa;
Doutor Jaime dos Santos Cardoso, Professor Catedrático do Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (Orientador);
Doutor Luís Filipe Pinto de Almeida Teixeira, Professor Associado do Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.

Resumo:

Nos últimos anos, modelos de Inteligência Artificial têm sido extensivamente explorados para tarefas de análise de imagem médica, alcançando resultados notáveis. No entanto, o raciocínio obscuro dos modelos e a falta de evidência que o suporte fazem com que clínicos e pacientes desconfiem das suas previsões, impedindo a sua adoção em contextos clínicos. Nos últimos anos, a comunidade científica tem-se focado no desenvolvimento de explicações capazes de revelar o raciocínio de um modelo. Entre os vários tipos de explicações, explicações baseadas em casos surgem como particularmente intuitivas para profissionais de saúde. Apesar destes tipos de explicações serem largamente explorados, ainda possuem limitações que comprometem a sua aplicação no mundo real. O objetivo principal desta tese é ultrapassar as limitações de explicações baseadas em casos médicas, permitindo a sua incorporação na prática clínica.

Para identificar as principais fraquezas de explicações baseadas em casos, realizámos uma revisão da literatura sobre modelos que fornecem estas explicações na área da saúde. Através da análise de trabalhos existentes, verificámos que as explicações geram preocupações sobre privacidade na partilha de imagens sensíveis de pacientes e não possuem a interatividade necessária para que clínicos se interessem pela explicação. Para além disso, a maioria dos trabalhos não avaliam nem validam as explicações através de estudos clínicos. Considerando estas limitações, propomos modelos generativos para obter explicações controláveis, interativas e que protegem a privacidade dos pacientes, para explicar as decisões de modelos de aprendizagem computacional.

Para propor um sistema de preservação de privacidade para partilhar explicações baseadas em casos de forma segura, começamos por rever a literatura científica sobre técnicas de anonimização de imagem, identificando as suas vulnerabilidades. Em particular, identificamos vulnerabilidades através da proposta de dois ataques de privacidade: um ataque direcionado a modelos generativos que geram imagens sintéticas, e um modelo de decomposição de imagens para reverter a média de imagens, frequentemente usada como estratégia de anonimização. Depois de definir os requisitos que um sistema de preservação de privacidade para explicações médicas tem de cumprir, propomos modelos de privacidade simultaneamente capazes de anonimizar imagens médicas e gerar explicações contrafactuais. O sistema proposto separa identidade e características clínicas em vetores independentes, permitindo a sua manipulação individual. Através desta estratégia, também podemos separar e manipular fatores causais, relacionados com a tarefa clínica, para obter explicações contrafactuais controláveis. Para obter explicações contrafactuais interativas, propomos modelos para manipular regiões de imagens médicas de acordo com uma máscara de segmentação, verificando o seu impacto numa previsão. Para avaliar os modelos propostos, realizámos experiências com dados médicos como radiografias torácicas, verificando a capacidade dos modelos de manipular imagens médicas considerando o objetivo de geração de explicações.

Por fim, para mostrar a grande aplicabilidade dos modelos propostos em contextos para além do seu propósito original de geração de explicações baseadas em casos, aplicámo-los como sistemas de apoio à decisão na saúde. Mais especificamente, adaptámos os modelos para prever os resultados estéticos de tratamento para cancro da mama, para facilitar a escolha de tratamento das pacientes. Realizámos também um estudo clínico com cirurgiões de mama de várias instituições de saúde para avaliar as previsões dos modelos propostos.

Para concluir, através de várias contribuições em Inteligência Artificial explicável e sistemas de suporte à decisão, esta tese contribui para o uso seguro de modelos de Inteligência Artificial confiáveis e que preservam privacidade na saúde.

Candidato:
Samuel Filipe da Silva Pereira Oliveira

Data, Hora e Local:
15 de junho de 2026, às 14:30, na Sala de Atos da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

Presidente do Júri:
Doutor António Fernando Vasconcelos Cunha Castro Coelho, Professor Associado com Agregação da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

Vogais:
Doctor Matt Chiu, Assistant Professor of Music Theory of the Baldwin Wallace University, United States of America;

Doctor Martin Alois Rohrmeier, Associate Professor of the Digital and Cognitive Musicology Lab at the EPFL – Swiss Federal Institute of Technology, Switzerland;

Doutora Isabel Maria Antunes Pires, Professora Auxiliar do Departamento de Ciências Musicais da Faculdade de Ciências Sociais e Humanas da Universidade Nova de Lisboa;

Doutor Gilberto Bernardes de Almeida, Professor Auxiliar do Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (Orientador);

Doutor António Humberto Sá Pinto, Professor Auxiliar Convidado do Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.

Resumo:

A teoria musical há muito reconhece a existência de qualidades harmónicas e desenvolveu ferramentas para a sua identificação analítica; contudo, os enquadramentos teóricos existentes não oferecem formas de medir as suas proporções relativas, representar a sua coexistência em passagens ambíguas, ou comparar a sua utilização em diferentes repertórios. Estas limitações manifestam-se de formas diferentes consoante as tradições analíticas. Por exemplo, a análise tonal capta eficazmente as relações funcionais, mas revela-se inadequada quando tríades ou colecções diatónicas surgem sem as progressões que lhes conferem funcionalidade. Por seu turno, a teoria dos conjuntos proporciona a medição rigorosa de vectores intervalares, mas não explica por que razão duas sonoridades soam diferentes apesar de partilharem vectores intervalares. O que une estas insuficiências é uma lacuna conceptual comum: nenhum destes enquadramentos trata passagens ambíguas—momentos musicais onde múltiplas qualidades harmónicas coexistem—como um recurso composicional.

Para dar resposta a estas limitações, a presente tese desenvolve o Espaço Qualia de Fourier, um enquadramento geométrico que reconceptualiza qualidades harmónicas como relações de qualia mensuráveis num espaço determinado matematicamente. Para tal, a transformada discreta de Fourier converte conjuntos de classes de altura em coeficientes que captam qualidades harmónicas específicas, os quais são depois projectados, através de redução dimensional, num espaço hexagonal, onde a proximidade sinaliza semelhança de qualia e a centralidade denota ambiguidade. Esta representação geométrica permitiu-nos realizar análises em múltiplas escalas, tal como a nível frásico, no Op. 19/1 de Schoenberg, passando por construções hierárquicas (wavescapes) em Bach, Debussy e Webern, até à análise diacrónica de corpus, que abrangeu o período de 1548 a 1968.

A aplicação desta metodologia a quatro séculos de música ocidental confirmou a dissolução progressiva das estruturas tonais tradicionais e forneceu uma nova evidência sobre princípios organizacionais alternativos: ao longo dos séculos, as sequências de qualia convergiram gradualmente para distribuições zipfianas características de sistemas de comunicação eficientes. Entre os compositores cujas distribuições mais se aproximam deste padrão, Debussy emergiu como um caso paradigmático: a análise estatística da sua prática harmónica identificou três funções sistemáticas que definem a sua utilização dos qualia, demonstrando que a sua música opera segundo princípios organizacionais identificáveis. Aspecto particularmente significativo para a reconceptualização proposta no início, a ambiguidade de qualia funciona não como indeterminação analítica, mas como um recurso composicional estrategicamente mobilizado nos repertórios examinados.

Estas conclusões comportam implicações mais amplas. A identificação de padrões semelhantes aos da linguagem na utilização dos qualia harmónicos por Debussy exemplifica o que o Espaço Qualia de Fourier torna possível: se um compositor, operando sem os constrangimentos da sintaxe tonal, utilizou qualidades harmónicas segundo princípios mensuráveis, outros poderão tê-lo feito igualmente—uma hipótese que este Espaço pode agora testar através de fronteiras estilísticas que anteriormente exigiam metodologias inteiramente distintas.

Palavras-chave: Espaço Qualia de Fourier; qualia harmónicos; ambiguidade de qualia; transformada discreta de Fourier; lei de Zipf; sintaxe harmónica; musicologia computacional.