Impact of artifact correction methods on R-R interbeat signals to quantifying heart rate variability (HRV) according to linear and nonlinear methods.

In the analysis of heart rate variability (HRV) are used temporal series that contains the distances between successive heartbeats in order to assess autonomic regulation of the cardiovascular system. These series are obtained from the electrocardiogram (ECG) signal analysis, which can be affected by different types of artifacts leading to incorrect interpretations in the analysis of the HRV signals. Classic approach to deal with these artifacts implies the use of correction methods, some of them based on interpolation, substitution or statistical techniques. However, there are few studies that shows the accuracy and performance of these correction methods on real HRV signals. This study aims to determine the performance of some linear and non-linear correction methods on HRV signals with induced artefacts by quantification of its linear and nonlinear HRV parameters. As part of the methodology, ECG signals of rats measured using the technique of telemetry were used to generate real heart rate variability signals without any error. In these series were simulated missing points (beats) in different quantities in order to emulate a real experimental situation as accurately as possible. In order to compare recovering efficiency, deletion (DEL), linear interpolation (LI), cubic spline interpolation (CI), moving average window (MAW) and nonlinear predictive interpolation (NPI) were used as correction methods for the series with induced artifacts. The accuracy of each correction method was known through the results obtained after the measurement of the mean value of the series (AVNN), standard deviation (SDNN), root mean square error of the differences between successive heartbeats (RMSSD), Lomb\'s periodogram (LSP), Detrended Fluctuation Analysis (DFA), multiscale entropy (MSE) and symbolic dynamics (SD) on each HRV signal with and without artifacts. The results show that, at low levels of missing points the performance of all correction techniques are very similar with very close values for each HRV parameter. However, at higher levels of losses only the NPI method allows to obtain HRV parameters with low error values and low quantity of significant differences in comparison to the values calculated for the same signals without the presence of missing points.

Avaliação do ciclo de vida de blocos de concreto do mercado brasileiro: alvenaria e pavimentação.

A construção civil é responsável por relevante impacto ao meio ambiente, da extração das materiais-primas até a disposição dos seus resíduos em aterros. A avaliação do ciclo de vida (ACV) é uma ferramenta que possibilita a estimativa dos impactos ambientais potenciais do setor de forma sistemática. A simplificação da ACV, pelo uso de dados secundários e redução do escopo do estudo, facilita sua implementação como ferramenta de promoção da sustentabilidade. O objetivo dessa dissertação é estimar faixas dos cinco principais indicadores do setor de blocos de concreto do mercado brasileiro pela simplificação da ACV: consumo de materiais, energia incorporada, emissão de CO2, água e geração de resíduos. Este estudo foi o piloto do Projeto ACV Modular, iniciativa do Conselho Brasileiro de Construção Sustentável em parceria da Associação Brasileira de Cimento Portland e da Associação Brasileira da Indústria de Blocos de Concreto. O inventário foi desenvolvido com 33 fábricas localizadas em diferentes regiões do Brasil, estas sendo responsáveis por aproximadamente 50% da produção nacional. Os produtos selecionados foram blocos para pavimentação e alvenaria (estruturais e de vedação) considerados mais representativos no mercado. A fronteira do sistema adotada foi do berço ao portão da fábrica. O indicador de consumo de materiais não foi apresentado para garantir a confidencialidade dos dados das empresas, pois o teor de cimento foi dado direto informado no formulário. O indicador de resíduos não pode ser gerado devido a diferentes interpretações adotadas pelos fabricantes ao registrar seus dados. O indicador de água, apesar de incluir todo o consumo informado pela fábrica, apresentou valores muito baixos, alguns próximos a zero. O consumo de cimento, não o teor de clínquer, foi responsável por parcela significativa do CO2 e da energia incorporada do bloco, com participação de 62 a 99% das emissões de CO2. Assim, entre as empresas analisadas, mesmo com igual rota tecnológica, os insumos utilizados, a formulação do concreto, a eficiência de compactação da vibro prensa e o sistema produtivo tiveram maior influência nos indicadores de materiais, energia e CO2.