A recuperação da informação da memória de trabalho: evidências baseadas em tarefas de imagem mental e de memória visual

A imagem mental e a memória visual têm sido consideradas como componentes distintos na codificação da informação, e associados a processos diferentes da memória de trabalho. Evidências experimentais mostram, por exemplo, que o desempenho em tarefas de memória baseadas na geração de imagem mentais (imaginação visual) sofre a interferência do ruído visual dinâmico (RVD), mas não se observa o mesmo efeito em tarefas de memória visual baseadas na percepção visual (memória visual). Embora várias evidências mostrem que tarefas de imaginação e de memória visual sejam baseadas em processos cognitivos diferentes, isso não descarta a possibilidade de utilizarem também processos em comum e que alguns resultados experimentais que apontam diferenças entre as duas tarefas resultem de diferenças metodológicas entre os paradigmas utilizados para estuda-las. Nosso objetivo foi equiparar as tarefas de imagem mental visual e memória visual por meio de tarefas de reconhecimento, com o paradigma de dicas retroativas espaciais. Sequências de letras romanas na forma visual (tarefa de memória visual) e acústicas (tarefa de imagem mental visual) foram apresentadas em quatro localizações espaciais diferentes. No primeiro e segundo experimento analisou-se o tempo do curso de recuperação tanto para o processo de imagem quanto para o processo de memória. No terceiro experimento, comparou-se a estrutura das representações dos dois componentes, por meio da apresentação do RVD durante a etapa de geração e recuperação. Nossos resultados mostram que não há diferenças no armazenamento da informação visual durante o período proposto, porém o RVD afeta a eficiência do processo de recuperação, isto é o tempo de resposta, sendo a representação da imagem mental visual mais suscetível ao ruído. No entanto, o processo temporal da recuperação é diferente para os dois componentes, principalmente para imaginação que requer mais tempo para recuperar a informação do que a memória. Os dados corroboram a relevância do paradigma de dicas retroativas que indica que a atenção espacial é requisitada em representações de organização espacial, independente se são visualizadas ou imaginadas.

Comparação entre prótese plástica e metálica na paliação endoscópica da obstrução maligna da via biliar: revisão sistemática e metanálise baseadas em estudos randomizados

INTRODUÇÃO: A prótese biliar endoscópica é aceita em todo o mundo como a primeira escolha de tratamento paliativo na obstrução biliar maligna. Atualmente ainda persistem dois tipos de materiais utilizados em sua confecção: plástico e metal. Consequentemente, muitas dúvidas surgem quanto a qual deles é o mais benéfico para o paciente. Esta revisão reúne as informações disponíveis da mais alta qualidade sobre estes dois tipos de prótese, fornecendo informações em relação à disfunção, complicação, taxas de reintervenção, custos, sobrevida e tempo de permeabilidade; e pretende ajudar a lidar com a prática clínica nos dias de hoje. OBJETIVO: Analisar, através de metanálise, os benefícios de dois tipos de próteses na obstrução biliar maligna inoperável. MÉTODOS: Uma revisão sistemática de ensaios clínicos randomizados (RCT) foi conduzida, com a última atualização em março de 2015, utilizando EMBASE, CINAHL (EBSCO), Medline, Lilacs / Centro (BVS), Scopus, o CAPES (Brasil), e literatura cinzenta. As informações dos estudos selecionados foram extraídas tendo em vista seis desfechos: primariamente disfunção, taxas de reintervenção e complicações; e, secundariamente, custos, sobrevivência e tempo de permeabilidade. Os dados sobre as características dos participantes do RCT, critérios de inclusão e exclusão e tipos de próteses também foram extraídos. Os vieses foram avaliados principalmente através da escala de Jadad. Esta metanálise foi registrada no banco de dados PROSPERO pelo número CRD42014015078. A análise do risco absoluto dos resultados foi realizada utilizando o software RevMan 5, calculando as diferenças de risco (RD) de variáveis dicotômicas e média das diferenças (MD) de variáveis contínuas. Os dados sobre a RD e MD para cada desfecho primário foram calculados utilizando o teste de Mantel-Haenszel e a inconsistência foi avaliada com o teste Qui-quadrado (Chi2) e o método de Higgins (I2). A análise de sensibilidade foi realizada com a retirada de estudos discrepantes e a utilização do efeito aleatório. O teste t de Student foi utilizado para a comparação das médias aritméticas ponderadas, em relação aos desfechos secundários. RESULTADOS: Inicialmente foram identificados 3660 estudos; 3539 foram excluídos por título ou resumo, enquanto 121 estudos foram totalmente avaliados e foram excluídos, principalmente por não comparar próteses metálicas (SEMS) e próteses plásticas (PS), levando a treze RCT selecionados e 1133 indivíduos metanálise. A média de idade foi de 69,5 anos, e o câncer mais comum foi de via biliar (proximal) e pancreático (distal). O diâmetro de SEMS mais utilizado foi de 10 mm (30 Fr) e o diâmetro de PS mais utilizado foi de 10 Fr. Na metanálise, SEMS tiveram menor disfunção global em comparação com PS (21,6% versus 46,8% p < 0,00001) e menos reintervenções (21,6% versus 56,6% p < 0,00001), sem diferença nas complicações (13,7% versus 15,9% p = 0,16). Na análise secundária, a taxa média de sobrevida foi maior no grupo SEMS (182 contra 150 dias - p < 0,0001), com um período maior de permeabilidade (250 contra 124 dias - p < 0,0001) e um custo semelhante por paciente, embora menor no grupo SEMS (4.193,98 contra 4.728,65 Euros - p < 0,0985). CONCLUSÃO: SEMS estão associados com menor disfunção, menores taxas de reintervenção, melhor sobrevida e maior tempo de permeabilidade. Complicações e custos não apresentaram diferença

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.

Estudo do espectro Laplaciano na categorização de imagens

Uma imagem engloba informação que precisa ser organizada para interpretar e compreender seu conteúdo. Existem diversas técnicas computacionais para extrair a principal informação de uma imagem e podem ser divididas em três áreas: análise de cor, textura e forma. Uma das principais delas é a análise de forma, por descrever características de objetos baseadas em seus pontos fronteira. Propomos um método de caracterização de imagens, por meio da análise de forma, baseada nas propriedades espectrais do laplaciano em grafos. O procedimento construiu grafos G baseados nos pontos fronteira do objeto, cujas conexões entre vértices são determinadas por limiares T_l. A partir dos grafos obtêm-se a matriz de adjacência A e a matriz de graus D, as quais definem a matriz Laplaciana L=D -A. A decomposição espectral da matriz Laplaciana (autovalores) é investigada para descrever características das imagens. Duas abordagens são consideradas: a) Análise do vetor característico baseado em limiares e a histogramas, considera dois parâmetros o intervalo de classes IC_l e o limiar T_l; b) Análise do vetor característico baseado em vários limiares para autovalores fixos; os quais representam o segundo e último autovalor da matriz L. As técnicas foram testada em três coleções de imagens: sintéticas (Genéricas), parasitas intestinais (SADPI) e folhas de plantas (CNShape), cada uma destas com suas próprias características e desafios. Na avaliação dos resultados, empregamos o modelo de classificação support vector machine (SVM), o qual avalia nossas abordagens, determinando o índice de separação das categorias. A primeira abordagem obteve um acerto de 90 % com a coleção de imagens Genéricas, 88 % na coleção SADPI, e 72 % na coleção CNShape. Na segunda abordagem, obtém-se uma taxa de acerto de 97 % com a coleção de imagens Genéricas; 83 % para SADPI e 86 % no CNShape. Os resultados mostram que a classificação de imagens a partir do espectro do Laplaciano, consegue categorizá-las satisfatoriamente.