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Oráculos de teste determinam se uma execução de um SUT (do inglês, System Under Test) está correta ou não. Entretanto, dependendo da natureza dos dados produzidos pelo sistema, o SUT é conhecido como sistema de saı́da complexa, tornando a automatização dos oráculos um desafio. Sistemas na área de sáude, em particular, que analisam imagens tridimensionais, exemplificam um tipo de sistema de saı́da complexa. Um dos desafios associados a sistemas que analisam imagens tridimensionais é saber se a saı́da produzida está cor- reta ou não. O fato de se tratar de um sistema de saı́da complexa torna essa tarefa mais difı́cil, fazendo com que estratégias ad-hoc e manuais sejam aplica- das. Nesse trabalho de mestrado procurou-se contribuir por meio da definição de oráculos de teste baseados na extração de caracterı́sticas das saı́das do sis- tema. A abordagem proposta foi aplicada especificamente em sistemas cujas saı́das consistem em imagens sintéticas tridimensionais de vasos sanguı́neos. Para tanto, é explorado o framework O-FIm/CO (do inglês, Oracle for Images and Complex Outputs), que utiliza conceitos de CBIR (do inglês, Content-Based Image Retrieval) como uma forma de automatizar oráculos de teste. Além de adaptações e extensões do framework, desenvolveram-se plug-ins, que repre- sentam extratores de caracterı́sticas para imagens sintéticas tridimensionais de vasos sanguı́neos. Dois estudos experimentais foram conduzidos objetivando avaliar a eficácia e a precisão dos oráculos de teste baseados em caracterı́sticas na avaliação desse tipo de imagem. Além disso, realizou-se um estudo experi- mental comparando oráculos automatizados e oráculos humanos. Os resultados evidenciam a eficácia da abordagem como uma estratégia promissora para au- tomatizar atividades de teste, contribuindo para a redução de tempo e esforços gerados por abordagens manuais durante a avaliação da qualidade de sistemas geradores de imagens médicas tridimensionais.

Context: The mobile app market is continually growing offering solutions to almost all aspects of people’s lives, e.g., healthcare, business, entertainment, as well as the stakeholders’ demand for apps that are more secure, portable, easy to use, among other non-functional requirements (NFRs). Therefore, manufacturers should guarantee that their mobile apps achieve high-quality levels. A good strategy is to include software testing and quality assurance activities during the whole life cycle of such solutions. Problem: Systematically warranting NFRs is not an easy task for any software product. Software engineers must take important decisions before adopting testing techniques and automation tools to support such endeavors. Proposal: To provide to the software engineers with a broad overview of existing dynamic techniques and automation tools for testing mobile apps regarding NFRs. Methods: We planned and conducted a Systematic Mapping Study (SMS) following well-established guidelines for executing secondary studies in software engineering. Results: We found 56 primary studies and characterized their contributions based on testing strategies, testing approaches, explored mobile platforms, and the proposed tools. Conclusions: The characterization allowed us to identify and discuss important trends and opportunities that can benefit both academics and practitioners.