A marcha humana: circuitos neuronais entre estruturas corticais vs sub-corticais

As conexões entre os níveis corticais e sub-corticais na activação da marcha Humana carecem de discussão. As alterações da marcha por lesão no território da Artéria Cerebral Média (ACM) podem ser explicadas pela disfunção de circuitos neuronais dos Núcleos da Base ao córtex e Núcleos Pedúnculo-Pontino. Este trabalho tem como objectivo identificar os percursos anatómicos das principais conexões entre as estruturas encefálicas referidas no território da ACM. Com base na topografia das conexões neuronais, é aceitável que as alterações da marcha sejam explicadas por alterações na função dos Núcleos da Base, através das suas conexões, enquanto moduladores da actividade motora.

Análise electromiográfica da fase de apoio da marcha com utilização de sapatilhas MBT

As sapatilhas MBT combinam um aumento da actividade muscular dos membros inferiores com a marcha. Objectivo: Analisar influência das MBT na actividade electromiográfica do tibial anterior, gastrocnémio medial, recto femoral e bicípite femoral na fase de apoio. Metodologia: A amostra constitui-se por 30 indivíduos. Utilizou-se electromiografia de superfície e plataforma de forças. Resultados: Foram encontradas diferenças no tempo de início de activação do gastrocnémio medial (p <0,0001) e nas sequências de início de actividade (p =0,007). Conclusão: O uso das MBT diminui o tempo de início da actividade do gastrocnémio medial e altera as sequências de início de actividade.

Feature Extraction in Densely Sensed Environments: Extensions to Multiple Broadcast Domains

The vision of the Internet of Things (IoT) includes large and dense deployment of interconnected smart sensing and monitoring devices. This vast deployment necessitates collection and processing of large volume of measurement data. However, collecting all the measured data from individual devices on such a scale may be impractical and time consuming. Moreover, processing these measurements requires complex algorithms to extract useful information. Thus, it becomes imperative to devise distributed information processing mechanisms that identify application-specific features in a timely manner and with a low overhead. In this article, we present a feature extraction mechanism for dense networks that takes advantage of dominance-based medium access control (MAC) protocols to (i) efficiently obtain global extrema of the sensed quantities, (ii) extract local extrema, and (iii) detect the boundaries of events, by using simple transforms that nodes employ on their local data. We extend our results for a large dense network with multiple broadcast domains (MBD). We discuss and compare two approaches for addressing the challenges with MBD and we show through extensive evaluations that our proposed distributed MBD approach is fast and efficient at retrieving the most valuable measurements, independent of the number sensor nodes in the network.