Active and passive behaviors of soft tissues: Pelvic floor muscles

: A new active-contraction visco-elastic numerical model of the pelvic floor (skeletal) muscle is presented. Our model includes all elements that represent the muscle constitutive behavior, contraction and relaxation. In contrast with the previous models, the activation function can be null. The complete equations are shown and exactly linearized. Small verification and validation tests are performed and the pelvis is modeled using the data from the intra-abdominal pressure tests

Symbolic Knowledge Extraction from Trained Neural Networks Governed by Lukasiewicz Logics

This work describes a methodology to extract symbolic rules from trained neural networks. In our approach, patterns on the network are codified using formulas on a Lukasiewicz logic. For this we take advantage of the fact that every connective in this multi-valued logic can be evaluated by a neuron in an artificial network having, by activation function the identity truncated to zero and one. This fact simplifies symbolic rule extraction and allows the easy injection of formulas into a network architecture. We trained this type of neural network using a back-propagation algorithm based on Levenderg-Marquardt algorithm, where in each learning iteration, we restricted the knowledge dissemination in the network structure. This makes the descriptive power of produced neural networks similar to the descriptive power of Lukasiewicz logic language, minimizing the information loss on the translation between connectionist and symbolic structures. To avoid redundance on the generated network, the method simplifies them in a pruning phase, using the "Optimal Brain Surgeon" algorithm. We tested this method on the task of finding the formula used on the generation of a given truth table. For real data tests, we selected the Mushrooms data set, available on the UCI Machine Learning Repository.

Rendimiento escolar e tipos de errores en la lectura en los niños con alteraciones de la función visual

Se desarrolló un estudio descriptivo con el objetivo de evaluar el rendimiento escolar así como tipos de errores en la lectura en niños con alteraciones de la función visual. En el estudio participaron 672 niños del Municipio de Lisboa (7.69±1.19 años): grupo de control (función visual normal=562) y grupo experimental (alteraciones da función visual=110). Se cuestionaron 34 profesores acerca del rendimiento escolar y lectura a través de un cuestionario validado. Para la evaluación en la lectura se empleó la prueba de lectura de 34 palabras sueltas. Los niños con la función visual alterada mostraron niveles más bajos de rendimiento escolar. Estaban en el nivel "negativo" del 10,9% de los niños con la función visual alterada y sólo del 5,3% de los niños con la función visual normal. Estos niños comenten más errores en la lectura (p<0,001) con un mayor número de no palabras (3,09±5,20) en comparación con los niños con la función visual normal (1,44±3,09). Comenten también más omisiones y adiciones de letras y confusiones de grafema, teniendo dificultades en el análisis global de la palabra. Se propone un modelo de orientación para los profesores.