Relatório de estágio em reabilitação neurológica

Mestrado em Fisioterapia.

Relatório de estágio em reabilitação neurológica: intervenção da fisioterapia em indivíduos com AVC em fase aguda

Mestrado em Fisioterapia

Contribuição para a adaptação e validação da versão portuguesa da Motor Assessment Scale

Introdução: A Motor Assessment Scale (MAS) tem mostrado ser um instrumento válido e fidedigno na avaliação do progresso clínico de indivíduos que sofreram um Acidente Vascular Cerebral (AVC). Objectivos: Traduzir e adaptar a MAS à realidade portuguesa e contribuir para a validação da versão portuguesa, avaliando a sua consistência interna. Metodologia: Após um processo de tradução, revisão por peritos, retroversão e comparação com a versão original, obteve-se a versão portuguesa da MAS. Procedeu-se a um estudo correlacional transversal para avaliação da consistência interna; a amostra final incluiu 30 sujeitos, 16 do sexo masculino e 14 do sexo feminino, com idades entre os 42 e 85 anos (média de 64±11,85 anos), com hemiparésia ou hemiplegia decorrente de AVC e que realizavam fisioterapia em um de 6 Hospitais seleccionados por conveniência; a média do tempo de diagnóstico foi de 306±1322,82 dias e do tempo de fisioterapia foi de 47±57,57 dias. Resultados: Obteve-se uma média de 24±14,51 pontos nas pontuações totais e um coeficiente de Alfa de Cronbach de 0,939, sem a exclusão de qualquer item; as correlações inter item variaram entre 0,395 e 0,916. Conclusões: Apesar da reduzida amostra e da sua heterogeneidade nas características e pontuações da escala, a Versão Portuguesa da MAS apresentou uma forte consistência interna, verificando-se que os itens estão, na sua maioria, muito correlacionados entre si, o que sustenta a adequação de cada item e apoia que, de forma geral, esta escala tem uma concepção lógica e estruturada.

Learning and Knowledge in the Context of Absorptive Capacity

Develop a new model of Absorptive Capacity taking into account two variables namely Learning and knowledge to explain how companies transform information into knowledge

Controlo de velocidade e monitorização de um motor de indução trifásico suportados em microcontrolador

O bom desempenho dos motores de indução trifásicos, ao nível do binário, em velocidades de funcionamento abaixo da velocidade nominal, faz deles uma boa opção para realizar o controlo de velocidade nesta gama de velocidades. Actualmente, com o rápido avanço da electrónica de potência é mais acessível a implementação de dispositivos que permitam variar a velocidade dos motores de indução trifásicos, contribuindo para que estas máquinas sejam cada vez mais utilizadas em accionamentos de velocidade variável. Este trabalho tem como objectivo o estudo prático da utilização da técnica de controlo escalar por variação simultânea da tensão e frequência (V/f) no accionamento do motor de indução trifásico. Para o efeito, foi implementado um conversor de potência compacto do tipo ondulador de tensão trifásico. Os sinais de comando para o conversor, que utilizam a modulação por largura de impulso, são gerados por um microcontrolador, que para além das capacidades normais de um dispositivo desse tipo, pemite ainda o processamento digital de sinal. O microcontrolador permite ainda a monitorização da velocidade de rotação do motor e da corrente no motor. A análise do desempenho do sistema incide essencialmente sobre o controlo da velocidade de rotação do motor, tendo sido criadas várias condições de funcionamento, com diferentes inclinações das rampas de aceleração e desaceleração.

Learning dependent sources using mixtures of Dirichlet: applications on hyperspectral unmixing

This paper is an elaboration of the DECA algorithm [1] to blindly unmix hyperspectral data. The underlying mixing model is linear, meaning that each pixel is a linear mixture of the endmembers signatures weighted by the correspondent abundance fractions. The proposed method, as DECA, is tailored to highly mixed mixtures in which the geometric based approaches fail to identify the simplex of minimum volume enclosing the observed spectral vectors. We resort then to a statitistical framework, where the abundance fractions are modeled as mixtures of Dirichlet densities, thus enforcing the constraints on abundance fractions imposed by the acquisition process, namely non-negativity and constant sum. With respect to DECA, we introduce two improvements: 1) the number of Dirichlet modes are inferred based on the minimum description length (MDL) principle; 2) The generalized expectation maximization (GEM) algorithm we adopt to infer the model parameters is improved by using alternating minimization and augmented Lagrangian methods to compute the mixing matrix. The effectiveness of the proposed algorithm is illustrated with simulated and read data.

Statistical motion learning for improved transform domain Wyner-Ziv video coding

Wyner - Ziv (WZ) video coding is a particular case of distributed video coding (DVC), the recent video coding paradigm based on the Slepian - Wolf and Wyner - Ziv theorems which exploits the source temporal correlation at the decoder and not at the encoder as in predictive video coding. Although some progress has been made in the last years, WZ video coding is still far from the compression performance of predictive video coding, especially for high and complex motion contents. The WZ video codec adopted in this study is based on a transform domain WZ video coding architecture with feedback channel-driven rate control, whose modules have been improved with some recent coding tools. This study proposes a novel motion learning approach to successively improve the rate-distortion (RD) performance of the WZ video codec as the decoding proceeds, making use of the already decoded transform bands to improve the decoding process for the remaining transform bands. The results obtained reveal gains up to 2.3 dB in the RD curves against the performance for the same codec without the proposed motion learning approach for high motion sequences and long group of pictures (GOP) sizes.

Learning techniques for automatic email message tagging

A organização automática de mensagens de correio electrónico é um desafio actual na área da aprendizagem automática. O número excessivo de mensagens afecta cada vez mais utilizadores, especialmente os que usam o correio electrónico como ferramenta de comunicação e trabalho. Esta tese aborda o problema da organização automática de mensagens de correio electrónico propondo uma solução que tem como objectivo a etiquetagem automática de mensagens. A etiquetagem automática é feita com recurso às pastas de correio electrónico anteriormente criadas pelos utilizadores, tratando-as como etiquetas, e à sugestão de múltiplas etiquetas para cada mensagem (top-N). São estudadas várias técnicas de aprendizagem e os vários campos que compõe uma mensagem de correio electrónico são analisados de forma a determinar a sua adequação como elementos de classificação. O foco deste trabalho recai sobre os campos textuais (o assunto e o corpo das mensagens), estudando-se diferentes formas de representação, selecção de características e algoritmos de classificação. É ainda efectuada a avaliação dos campos de participantes através de algoritmos de classificação que os representam usando o modelo vectorial ou como um grafo. Os vários campos são combinados para classificação utilizando a técnica de combinação de classificadores Votação por Maioria. Os testes são efectuados com um subconjunto de mensagens de correio electrónico da Enron e um conjunto de dados privados disponibilizados pelo Institute for Systems and Technologies of Information, Control and Communication (INSTICC). Estes conjuntos são analisados de forma a perceber as características dos dados. A avaliação do sistema é realizada através da percentagem de acerto dos classificadores. Os resultados obtidos apresentam melhorias significativas em comparação com os trabalhos relacionados.

Dynamic equilibrium through reinforcement learning

Reinforcement Learning is an area of Machine Learning that deals with how an agent should take actions in an environment such as to maximize the notion of accumulated reward. This type of learning is inspired by the way humans learn and has led to the creation of various algorithms for reinforcement learning. These algorithms focus on the way in which an agent’s behaviour can be improved, assuming independence as to their surroundings. The current work studies the application of reinforcement learning methods to solve the inverted pendulum problem. The importance of the variability of the environment (factors that are external to the agent) on the execution of reinforcement learning agents is studied by using a model that seeks to obtain equilibrium (stability) through dynamism – a Cart-Pole system or inverted pendulum. We sought to improve the behaviour of the autonomous agents by changing the information passed to them, while maintaining the agent’s internal parameters constant (learning rate, discount factors, decay rate, etc.), instead of the classical approach of tuning the agent’s internal parameters. The influence of changes on the state set and the action set on an agent’s capability to solve the Cart-pole problem was studied. We have studied typical behaviour of reinforcement learning agents applied to the classic BOXES model and a new form of characterizing the environment was proposed using the notion of convergence towards a reference value. We demonstrate the gain in performance of this new method applied to a Q-Learning agent.

e-learning in the classroom?

As teachers, we are challenged everyday to solve pedagogical problems and we have to fight for our students’ attention in a media rich world. I will talk about how we use ICT in Initial Teacher Training and give you some insight on what we are doing. The most important benefit of using ICT in education is that it makes us reflect on our practice. There is no doubt that our classrooms need to be updated, but we need to be critical about every peace of hardware, software or service that we bring into them. It is not only because our budgets are short, but also because e‐learning is primarily about learning, not technology. Therefore, we need to have the knowledge and skills required to act in different situations, and choose the best tool for the job. Not all subjects are suitable for e‐learning, nor do all students have the skills to organize themselves their own study times. Also not all teachers want to spend time programming or learning about instructional design and metadata. The promised land of easy use of authoring tools (e.g. eXe and Reload) that will lead to all teachers become Learning Objects authors and share these LO in Repositories, all this failed, like previously HyperCard, Toolbook and others. We need to know a little bit of many different technologies so we can mobilize this knowledge when a situation requires it: integrate e‐learning technologies in the classroom, not a flipped classroom, just simple tools. Lecture capture, mobile phones and smartphones, pocket size camcorders, VoIP, VLE, live video broadcast, screen sharing, free services for collaborative work, save, share and sync your files. Do not feel stressed to use everything, every time. Just because we have a whiteboard does not mean we have to make it the centre of the classroom. Start from where you are, with your preferred subject and the tools you master. Them go slowly and try some new tool in a non‐formal situation and with just one or two students. And you don’t need to be alone: subscribe a mailing list and share your thoughts with other teachers in a dedicated forum, even better if both are part of a community of practice, and share resources. We did that for music teachers and it was a success, in two years arriving at 1.000 members. Just do it.

A falha como motor de criação: ensaio sobre A.I.M. (ensaio longo que enquadra e justifica o objecto performativo A.I.M.)

Este projecto basear-se-á na descrição da exploração do universo da falha como um motor de criação. Para tal, foi tomado como ponto de partida as dificuldades inerentes à dislexia. Será também descrito de forma pormenorizada o tempo passado juntamente com a companhia Les Ballets C . de la B. Incluirá igualmente um diário de bordo com a descrição detalhada do projecto A.I.M.

Ressonância magnética funcional: mapeamento do córtex motor através da técnica BOLD

A ressonância magnética funcional (RMf) é hoje uma ferramenta fundamental na investigação funcional do cérebro humano, quer em indivíduos saudáveis quer em pacientes com patologias diversas. É uma técnica complexa que necessita de uma aplicação cuidada e rigorosa, e uma compreensão dos mecanismos biofísicos a ela subjacentes, de modo a serem obtidos resultados fiáveis e com melhor aceitação clínica. O efeito BOLD (Blood Oxygenation Level Dependent) é o método mais utilizado para medir e estudar a actividade cerebral e baseia-se nas alterações das propriedades magnéticas da molécula hemoglobina. Com este Projecto propomo-nos optimizar um protocolo de RMf realizada com o efeito BOLD, em voluntários saudáveis, de modo a que este possa ser aplicado em futuros estudos de pacientes com patologias. ABSTRACT - Nowadays functional magnetic resonance imaging (fMRI) is a fundamental tool for the research of human brain function of healthy subjects or patients with several pathologies. It is a complex technique that requires a careful and rigorous application, and an understanding of its biophysical mechanisms, so that reliable results can be obtained with better clinical acceptance. The BOLD effect (Blood Oxygenation Level Dependent) is the most widely used method to measure and study the brain activity and its based on changes in magnetic properties of the hemoglobin molecule. The aim of this project was to optimize a BOLD fMRI protocol on healthy subjects, so it can be applied in future studies of patients with pathologies.

Estudo para a implementação de plataformas de e-learning no sistema de formação dos recursos humanos da saúde: o caso particular dos enfermeiros de um hospital privado

Mestrado em Intervenção Sócio-Organizacional na Saúde - Área de especialização: Políticas de Administração e Gestão de Serviços de Saúde.

Experiencing flow while teaching and learning in individual tuition settings

Conferência anual da ISME

A utilização da plataforma Educast@fccn, como ferramenta de gravação de aulas no ambiente de e-learning português

Dissertação apresentada à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Audiovisual e Multimédia.