Simulação e modelagem computacional de dados de espalhamento à baixos ângulos - enfoque em estruturas de alta simetria

Esta tese apresenta uma abordagem para a criação rápida de modelos em diferentes geometrias (complexas ou de alta simetria) com objetivo de calcular a correspondente intensidade espalhada, podendo esta ser utilizada na descrição de experimentos de es- palhamento à baixos ângulos. A modelagem pode ser realizada com mais de 100 geome- trias catalogadas em um Banco de Dados, além da possibilidade de construir estruturas a partir de posições aleatórias distribuídas na superfície de uma esfera. Em todos os casos os modelos são gerados por meio do método de elementos finitos compondo uma única geometria, ou ainda, compondo diferentes geometrias, combinadas entre si a partir de um número baixo de parâmetros. Para realizar essa tarefa foi desenvolvido um programa em Fortran, chamado de Polygen, que permite modelar geometrias convexas em diferentes formas, como sólidos, cascas, ou ainda com esferas ou estruturas do tipo DNA nas arestas, além de usar esses modelos para simular a curva de intensidade espalhada para sistemas orientados e aleatoriamente orientados. A curva de intensidade de espalhamento é calculada por meio da equação de Debye e os parâmetros que compõe cada um dos modelos, podem ser otimizados pelo ajuste contra dados experimentais, por meio de métodos de minimização baseados em simulated annealing, Levenberg-Marquardt e algorítmicos genéticos. A minimização permite ajustar os parâmetros do modelo (ou composição de modelos) como tamanho, densidade eletrônica, raio das subunidades, entre outros, contribuindo para fornecer uma nova ferramenta para modelagem e análise de dados de espalhamento. Em outra etapa desta tese, é apresentado o design de modelos atomísticos e a sua respectiva simulação por Dinâmica Molecular. A geometria de dois sistemas auto-organizado de DNA na forma de octaedro truncado, um com linkers de 7 Adeninas e outro com linkers de ATATATA, foram escolhidas para realizar a modelagem atomística e a simulação por Dinâmica Molecular. Para este sistema são apresentados os resultados de Root Mean Square Deviations (RMSD), Root Mean Square Fluctuations (RMSF), raio de giro, torção das hélices duplas de DNA além da avaliação das ligações de Hidrogênio, todos obtidos por meio da análise de uma trajetória de 50 ns.

Aplicação de uma rede neural artificial para a avaliação da rugosidade e soprosidade vocal

A avaliação perceptivo-auditiva tem papel fundamental no estudo e na avaliação da voz, no entanto, por ser subjetiva está sujeita a imprecisões e variações. Por outro lado, a análise acústica permite a reprodutibilidade de resultados, porém precisa ser aprimorada, pois não analisa com precisão vozes com disfonias mais intensas e com ondas caóticas. Assim, elaborar medidas que proporcionem conhecimentos confiáveis em relação à função vocal resulta de uma necessidade antiga dentro desta linha de pesquisa e atuação clínica. Neste contexto, o uso da inteligência artificial, como as redes neurais artificiais, indica ser uma abordagem promissora. Objetivo: Validar um sistema automático utilizando redes neurais artificiais para a avaliação de vozes rugosas e soprosas. Materiais e métodos: Foram selecionadas 150 vozes, desde neutras até com presença em grau intenso de rugosidade e/ou soprosidade, do banco de dados da Clínica de Fonoaudiologia da Faculdade de Odontologia de Bauru (FOB/USP). Dessas vozes, 23 foram excluídas por não responderem aos critérios de inclusão na amostra, assim utilizaram-se 123 vozes. Procedimentos: avaliação perceptivo-auditiva pela escala visual analógica de 100 mm e pela escala numérica de quatro pontos; extração de características do sinal de voz por meio da Transformada Wavelet Packet e dos parâmetros acústicos: jitter, shimmer, amplitude da derivada e amplitude do pitch; e validação do classificador por meio da parametrização, treino, teste e avaliação das redes neurais artificiais. Resultados: Na avaliação perceptivo-auditiva encontrou-se, por meio do teste Coeficiente de Correlação Intraclasse (CCI), concordâncias inter e intrajuiz excelentes, com p = 0,85 na concordância interjuízes e p variando de 0,87 a 0,93 nas concordâncias intrajuiz. Em relação ao desempenho da rede neural artificial, na discriminação da soprosidade e da rugosidade e dos seus respectivos graus, encontrou-se o melhor desempenho para a soprosidade no subconjunto composto pelo jitter, amplitude do pitch e frequência fundamental, no qual obteve-se taxa de acerto de 74%, concordância excelente com a avaliação perceptivo-auditiva da escala visual analógica (0,80 no CCI) e erro médio de 9 mm. Para a rugosidade, o melhor subconjunto foi composto pela Transformada Wavelet Packet com 1 nível de decomposição, jitter, shimmer, amplitude do pitch e frequência fundamental, no qual obteve-se 73% de acerto, concordância excelente (0,84 no CCI), e erro médio de 10 mm. Conclusão: O uso da inteligência artificial baseado em redes neurais artificiais na identificação, e graduação da rugosidade e da soprosidade, apresentou confiabilidade excelente (CCI > 0,80), com resultados semelhantes a concordância interjuízes. Dessa forma, a rede neural artificial revela-se como uma metodologia promissora de avaliação vocal, tendo sua maior vantagem a objetividade na avaliação.

Habilidades do desenvolvimento infantil e linguagem de crianças com fissura labiopalatina

A Fissura Labiopalatina (FLP) é uma das malformações mais comuns da infância, apontada por alguns estudos como um risco para o desenvolvimento global, de fala e linguagem. O objetivo desse estudo foi caracterizar as habilidades do desenvolvimento infantil, enfocando a linguagem de crianças de 3 ano a 3 anos e 11 meses com fissura labiopalatina. A amostra foi dividida em grupo amostral (GA) com 30 crianças entre 3 anos a 3 anos e 11 meses com FLP e o grupo comparativo (GC) com 30 crianças sem FLP de 3 anos a 3 anos e 11 meses provenientes de um Banco de dados. Os grupos foram submetidos a avaliação de três instrumentos: Teste de Triagem de Desenvolvimento de Denver II; Escala ELM - Early language Milestone Scale e o Inventário MacArthur de Desenvolvimento Comunicativo (CDI´s). Houve relação entre a alteração no DNPM e nas habilidades de linguagem e a presença da FLP. Alteração nas habilidades Motor Grosso e de Linguagem, nas áreas Auditivo Expressivo (AE) e Auditivo Receptivo (AR), com prejuízo maior na AE, e no vocabulário expressivo, ambos relacionados a linguagem expressiva. Observou-se desempenho abaixo do esperado, com indicadores de risco para o desenvolvimento das habilidades comunicativas e globais, considerando a amostra estudada.