3 resultados para Weak classifiers
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Resumo:
Apoio CNPq/Capes-Procad.
Resumo:
Onicomicose é a doença ungueal mais frequente, com prevalência estimada entre 2 e 8% da população. As estratégias de tratamentos atuais incluem uso de antifúngicos tópicos e orais, ambos geralmente com baixos índices de cura. Os objetivos deste estudo foram avaliar a resposta terapêutica ao laser Nd:YAG 1.064 nm no tratamento da onicomicose, bem como o método de avaliação clínica dessa terapia e os possíveis efeitos colaterais de seu uso. Foram revisados prontuários de 20 pacientes submetidos à laserterapia. Ao todo, 34 unhas afetadas foram avaliadas de acordo com o Índice de Severidade de Onicomicose (ISO). Esse índice analisa a área de envolvimento da unha, a proximidade da doença com a matriz ungueal, a ocorrência de dermatofitoma e a presença de hiperqueratose subungueal > 2 mm, gerando uma pontuação que classifica a onicomicose como leve, moderada ou grave. A determinação do ISO foi realizada antes do tratamento e após um período de acompanhamento, em média, de oito meses. A comparação entre o ISO Inicial e o ISO Final nas 34 unhas submetidas à laserterapia mostrou diferença significativa, porém, com baixa associação entre essas variáveis. Com relação à área de envolvimento e à pontuação numérica referente ao ISO, houve, no geral, uma redução dessas medidas. Esses dados apontam para uma tendência à melhora da onicomicose por meio do tratamento com o laser Nd:YAG 1.064 nm. O ISO permitiu uma análise clínica adequada da resposta à laserterapia. Os efeitos colaterais locais apresentados durante a aplicação do laser não causaram desconforto acentuado na maioria dos pacientes, demonstrando que o procedimento é bem tolerado.
Resumo:
Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de uma plataforma multimodal de aquisição e processamento de sinais. O projeto proposto insere-se no contexto do desenvolvimento de interfaces multimodais para aplicação em dispositivos robóticos cujo propósito é a reabilitação motora adaptando o controle destes dispositivos de acordo com a intenção do usuário. A interface desenvolvida adquire, sincroniza e processa sinais eletroencefalográficos (EEG), eletromiográficos (EMG) e sinais provenientes de sensores inerciais (IMUs). A aquisição dos dados é feita em experimentos realizados com sujeitos saudáveis que executam tarefas motoras de membros inferiores. O objetivo é analisar a intenção de movimento, a ativação muscular e o início efetivo dos movimentos realizados, respectivamente, através dos sinais de EEG, EMG e IMUs. Para este fim, uma análise offline foi realizada. Nessa análise, são utilizadas técnicas de processamento dos sinais biológicos e técnicas para processar sinais provenientes de sensores inerciais. A partir destes, os ângulos da articulação do joelho também são aferidos ao longo dos movimentos. Um protocolo experimental de testes foi proposto para as tarefas realizadas. Os resultados demonstraram que o sistema proposto foi capaz de adquirir, sincronizar, processar e classificar os sinais combinadamente. Análises acerca da acurácia dos classificadores utilizados mostraram que a interface foi capaz de identificar intenção de movimento em 76, 0 ± 18, 2% dos movimentos. A maior média de tempo de antecipação ao movimento foi obtida através da análise do sinal de EEG e foi de 716, 0±546, 1 milisegundos. A partir da análise apenas do sinal de EMG, este valor foi de 88, 34 ± 67, 28 milisegundos. Os resultados das etapas de processamento dos sinais biológicos, a medição dos ângulos da articulação, bem como os valores de acurácia e tempo de antecipação ao movimento se mostraram em conformidade com a literatura atual relacionada.