Objetivos de desenvolvimento do milênio da ONU: redução da mortalidade na infância e saneamento básico urbano no estado do Pará

Saneamento básico e saúde são inseparáveis. Sob esta premissa, é conduzida a investigação contida neste estudo, que busca contribuir oferecendo à sociedade um ponto de vista interdisciplinar na formulação e acompanhamento das políticas públicas de saneamento básico urbano. O uso de indicadores urbanos é fator de melhoria no planejamento e gestão das cidades, e matéria atualíssima. Há fartura deles, entretanto este estudo busca a simplicidade cognitiva, embora sem reducionismo, e aí reside a preocupação com a interdisciplinaridade contida na abordagem desta investigação, que culmina com a proposição de modelo econométrico relacionando dados censitários sociais e sanitários. São estudadas as relações entre mortalidade na infância, população urbana, provisão de serviços urbanos de abastecimento de água, esgotamento sanitário e coleta de lixo. São verificadas as relações explicativas entre a variável de dependente constituída pelo produto mortalidade na infância x população urbana e as variáveis independentes populações urbanas atendidas com abastecimento de água, rede de esgoto e coleta de lixo. Consideradas as políticas de investimentos em saneamento expressas no Orçamento Geral do Estado do Pará para o ano de 2006 como usuais, e a partir do modelo desenvolvido, a mortalidade na infância é inferida para o ano de 2015, e comparada com a Meta dos Objetivos de Desenvolvimento do Milênio da ONU, a qual consiste na redução da mortalidade na infância em 2/3 entre os anos de 1990 e 2015. As estimativas de recursos para o atingimento dessa Meta indicam a necessidade de manter os investimentos em abastecimento de água, coleta de lixo e incrementálos em esgotamento sanitário. Como conseqüência lógica do raciocínio e das análises contidas no trabalho, é sugerido como critério de priorização no planejamento e alocação de recursos para ampliação da provisão de serviços urbanos de saneamento básico a mortalidade na infância.

Estudo de algoritmos para classificação de séries temporais: uma aplicação em qualidade de energia elétrica

Aborda a classificação automática de faltas do tipo curto-circuito em linhas de transmissão. A maioria dos sistemas de transmissão possuem três fases (A, B e C). Por exemplo, um curto-circuito entre as fases A e B pode ser identicado como uma falta\AB". Considerando a possibilidade de um curto-circuito com a fase terra (T), a tarefa ao longo desse trabalho de classificar uma série temporal em uma das 11 faltas possíveis: AT, BT, CT, AB, AC, BC, ABC, ABT, ACT, BCT, ABCT. Estas faltas são responsáveis pela maioria dos distúrbios no sistema elétrico. Cada curto-circuito é representado por uma seqüência (série temporal) e ambos os tipos de classificação, on-line (para cada curto segmento extraído do sinal) e off-line (leva em consideração toda a seqüência), são investigados. Para evitar a atual falta de dados rotulados, o simulador Alternative Transient Program (ATP) é usado para criar uma base de dados rotulada e disponibilizada em domínio público. Alguns trabalhos na literatura não fazem distinção entre as faltas ABC e ABCT. Assim, resultados distinguindo esse dois tipos de faltas adotando técnicas de pré-processamento, diferentes front ends (por exemplo wavelets) e algoritmos de aprendizado (árvores de decisão e redes neurais) são apresentados. O custo computacional estimado durante o estágio de teste de alguns classificadores é investigado e a escolha dos parâmetros dos classificadores é feita a partir de uma seleção automática de modelo. Os resultados obtidos indicam que as árvores de decisão e as redes neurais apresentam melhores resultados quando comparados aos outros classificadores.

Detecção, classificação e quantificação automática de variações de tensão de curta duração para aplicação em análise de pós-operação em sistemas de energia elétrica

A análise de ocorrências no sistema de energia elétrica é de fundamento mportância para uma operação segura, e para manter a qualidade da energia elétrica lornecida aos consumidores. As concessionárias do setor de energia elétrica usam equipamentos, chamados registradores de perturbação (RP's), para monitora diagnosticar problemas nos sistemas elétrico e de proteção. As formas de onda normalmente analisadas nos centros de operação das concessionárias, são aquelas geradas por eventos que quase sempre causam a aocrtul je linhas devido a operação dos relés comandados pelos dispositivos de proteção .Contudo, uma grande quantidade de registros armazenados que podem conte informações importantes sobre o comportamento e desempenho do sistema elétricl jeixa de ser analisada. O objetivo desse trabalho é usar os dados disponíveis nos centros de ontrole, operação das concessionárias de energia elétrica obtidos pelos RP's, para classificar e quantificar de forma automática sinais que caracterizem problemas de qualidade da energia, quanto a variações de tensão de curta duração: afundamentos, elevações e interrupções. O método proposto usa a transformada wavelet para obter um vetor característico para as tensões das fases A, B e C, e uma rede neural probabilística para classificação. Os sinais classificados como apresentando variações de curta duração são quantilicados quanto a duração e amplitude, usando-se as propriedades da análise nultiresolução da decomposição do sinal. Esses parâmetros, então, irão formar uma Jase de dados onde procedimentos de análise estatística podem ser usados para gerar relatórios com as características da qualidade da energia. Os resultados obtidos com a metodologia proposta para um sistema real são também apresentados.

Classificação fonética utilizando Boosting e SVM

Para compor um sistema de Reconhecimento Automático de Voz, pode ser utilizada uma tarefa chamada Classificação Fonética, onde a partir de uma amostra de voz decide-se qual fonema foi emitido por um interlocutor. Para facilitar a classificação e realçar as características mais marcantes dos fonemas, normalmente, as amostras de voz são pré- processadas através de um fronl-en'L Um fron:-end, geralmente, extrai um conjunto de parâmetros para cada amostra de voz. Após este processamento, estes parâmetros são insendos em um algoritmo classificador que (já devidamente treinado) procurará decidir qual o fonema emitido. Existe uma tendência de que quanto maior a quantidade de parâmetros utilizados no sistema, melhor será a taxa de acertos na classificação. A contrapartida para esta tendência é o maior custo computacional envolvido. A técnica de Seleção de Parâmetros tem como função mostrar quais os parâmetros mais relevantes (ou mais utilizados) em uma tarefa de classificação, possibilitando, assim, descobrir quais os parâmetros redundantes, que trazem pouca (ou nenhuma) contribuição à tarefa de classificação. A proposta deste trabalho é aplicar o classificador SVM à classificação fonética, utilizando a base de dados TIMIT, e descobrir os parâmetros mais relevantes na classificação, aplicando a técnica Boosting de Seleção de Parâmetros.

Aplicação de redes neurais artificiais na classificação de padrões filogeográficos com base na variabilidade genômica do DNA mitocondrial

Historicamente, o processo de formação das populações da Amazônia, assim como de todo território brasileiro, envolveu três grupos étnicos principais: o ameríndio, o europeu e o africano. Como conseqüência, estas populações possuem em geral constituição miscigenada do ponto de vista social e biológico. Desde o final do século passado, estudos do DNA mitocondrial (mtDNA) tem sido desenvolvidos com o propósito de estimar a mistura interétnica presente nestas populações. Para isto, é de fundamental importância a classificação de uma determinada linhagem de mtDNA em um dos mais de 250 haplogrupos/subclados propostos na literatura. Com o objetivo de desenvolver um sistema automatizado, preciso e acurado de classificação de seqüências (linhagens) de mtDNA, o presente trabalhou lançou mão da técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA’s) tendo como base os estudos de filogeografia. Para esta classificação, foram desenvolvidas quatro redes neurais artificiais diretas, com múltiplas camadas e algoritmo de aprendizagem de retropropagação. As entradas de cada rede equivalem às posições nucleotídicas polimórficas da região hipervariável do DNA mitocondrial, as quais retornam como saída a classificação específica de cada linhagem. Posterior ao treinamento, todas as redes apresentaram índices de acerto de 100%, demonstrando que a técnica de Rede Neural Artificial pode ser utilizada, com êxito, na classificação de padrões filogeográficos com base no DNA mitocondrial.

Um método para classificação de imagens de satélite usando Transformada Cosseno Discreta com detecção e remoção de nuvens e sombras

Apresenta-se nesta dissertação a proposta de um algoritmo supervisionado de classificação de imagens de sensoreamento remoto, composto de três etapas: remoção ou suavização de nuvens, segmentação e classificação.O método de remoção de nuvens usa filtragem homomórfica para tratar as obstruções causadas pela presença de nuvens suaves e o método Inpainting para remover ou suavizar a preseça de sombras e nuvens densas. Para as etapas de segmentação e classificação é proposto um método baseado na energia AC dos coeficientes da Transformada Cosseno Discreta (DCT). O modo de classificação adotado é do tipo supervisionado. Para avaliar o algioritmo foi usado um banco de 14 imagens captadas por vários sensores, das quais 12 possuem algum tipo de obstrução. Para avaliar a etapa de remoção ou suavização de nuvens e sombras são usados a razão sinal-ruído de pico (PSNR) e o coeficiente Kappa. Nessa fase, vários filtros passa-altas foram comparados para a escolha do mais eficiente. A segmentação das imagens é avaliada pelo método da coincidência entre bordas (EBC) e a classificação é avaliada pela medida da entropia relativa e do erro médio quadrático (MSE). Tão importante quanto as métricas, as imagens resultantes são apresentadas de forma a permitir a avaliação subjetiva por comparação visual. Os resultados mostram a eficiência do algoritmo proposto, principalmente quando comparado ao software Spring, distribuído pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).

Supressão de interferência em sistemas de banda ultra larga e classificação automática de modulação

Esta tese apresenta duas contribuições distintas na área de sistemas de comunicações sem fi o. Primeiro, é apresentada uma formulação analítica para a análise de desempenho de sistemas utilizando multiplexação multibanda por divisão ortogonal na frequência (MB-OFDM, do inglês Multi-Band Orthogonal Frequency-Division Multiplexing ) com um ltro notch para mitigar a interferência em banda estreita causada por outros sistemas que operam dentro da faixa de frequências alocada para sistemas UWB. Em seguida, um novo front end para classificação automática de modulações com o uso de aprendizado discriminativo é proposto. Esse front end pode ser utilizado por qualquer classi cador discriminativo e consiste em ordenar magnitude e fase do símbolos recebidos. Os resultados obtidos pelo classi cador proposto mostraram-se competitivos com outros algoritmos já existentes na literatura.

Classificação automática de cobertura vegetal em imagens aéreas e orbitais para uso em planejamento energético

Neste trabalho é apresentado um modelo de redes neurais que será utilizado como ferramenta para uso no planejamento energético e na construção de cenários energéticos através da identificação e agrupamento de pixels representativos de classes de água, vegetação e antropização no entorno do reservatório de Tucuruí, Estado do Pará (bacia do rio Tocantins). Para o estudo, foram utilizadas fotografias aéreas ortorretificadas e um recorte da imagem do satélite Landsat, ambos obtidos em agosto de 2001 e classificados utilizando a métrica da mínima distância no software Matlab 7.3.0 (Matrix Laboratory - software de matemática aplicada) e no Arcview 3.2a (programa de Sistemas de Informações Geográficas). Para classificação da área no Matlab, foram utilizadas redes neurais competitivas, mais especificamente as redes de Kohonen que são caracterizadas por realizar um mapeamento de um espaço de dimensão n (número de entradas) para um espaço de dimensão m (número de saídas). Os resultados obtidos no classificador utilizando rede neural e no classificador do Arcview foram semelhantes, mas houve uma divergência no que diz respeito à imagem de alta e média resolução que pode ser justificada pelo fato de que a imagem de alta resolução espacial ocasiona muita variação espectral em algumas feições, gerando dificuldades nas classificações. Esse classificador automático é uma ferramenta importante para identificar oportunidades e potenciais a serem desenvolvidos na construção de cenários energéticos programados. Os resultados deste trabalho confirmam que a imagem de média resolução ainda é a mais indicada para resolver a maioria dos problemas que envolvem identificação de cobertura do solo para utilização em planejamento energético.

Classificação de dados utilizando algoritmos genéticos e lógica difusa

Várias das técnicas tradicionais de Mineração de Dados têm sido aplicadas com êxito e outras esbarram em limitações, tanto no desempenho como na qualidade do conhecimento gerado. Pesquisas recentes têm demonstrado que as técnicas na área de IA, tais como Algoritmo Genético (AG) e Lógica Difusa (LD), podem ser utilizadas com sucesso. Nesta pesquisa o interesse é revisar algumas abordagens que utilizam AG em combinação com LD de forma híbrida para realizar busca em espaços grandes e complexos. Este trabalho apresenta o Algoritmo Genético (AG), utilizando Lógica Difusa, para a codificação, avaliação e reprodução dos cromossomos, buscando classificar dados através de regras extraídas de maneira automática com a evolução dos cromossomos. A Lógica Difusa é utilizada para deixar as regras mais claras e próximas da linguagem humana, utilizando representações lingüísticas para identificar dados contínuos.

Infecção congênita pelo citomegalovírus: estudo realizado na Fundação Santa Casa de Misericórdia do Pará

O citomegalovírus é um vírus de DNA, pertencente à família Herpesviridae, subfamília Beta-herpesvirinae. Sua distribuição é universal e pode causar infecções congênitas e perinatais, assim como durante a infância e na idade adulta. É um dos principais patógenos responsáveis pela morbidade e mortalidade em pacientes imunocomprometidos. Foi estudada a incidência da infecção congênita pelo citomegalovírus, na maternidade da Fundação Santa Casa Misericórdia do Pará, no período de novembro de 1994 a maio de 1995. A amostra trabalhada constou de 663 recém-nascidos e suas respectivas mães. O peso dos recém-nascidos variou de 900 a 5450 g, com uma média de 3046g. Em 11,4% das crianças foi observado baixo peso ao nascer. A avaliação pelo isolamento do vírus da saliva dos 663 recém-nascidos, através da inoculação em células primárias de fibroblasto de prepúcio humano, mostrou 3,2% (21) de positividade. A pesquisa de anticorpos IgM específicos para o CMV, através do método ELISA, utilizando-se sangue do cordão umbilical do mesmo grupo de recém-nascidos foi positiva em 2,1% (14). Para o diagnóstico da infecção congênita pelo CMV, a análise estatística pelo Teste de McNemar dos Pares Discordantes (p)=0,0233 e Teste do Qui-Quadrado da Homogeneidade (p)<0,01 demonstrou que o isolamento do citomegalovírus da saliva foi mais sensível que a detecção de anticorpos IgM no sangue do cordão umbilical. Dos 21 recém-nascidos infectados, 28,5% (6) apresentaram nas primeiras 24 horas de vida, sintomatologia sugestiva de infecção congênita. Os sinais e sintomas encontrados foram microcefalia (4), prematuridade (3), hepatoesplenomegalia (2), pequeno para a idade gestacional (2) e icterícia precoce (1). A pesquisa de anticorpos IgG específicos para o CMV, pelo método ELISA, foi positiva em 90,2% das puérperas. Das 21 mulheres que transmitiram o vírus para o concepto, foram detectados anticorpos IgM em 4. A entrevista pessoal com as mães dos recém-nascidos revelou nível socioeconômico baixo e assistência pré-natal deficiente, com 26,4% das puérperas sem nenhuma consulta durante o período gestacional. Em nossa amostra, a idade materna variou de 12 a 42 anos, com idade média de 22,2 anos, sendo que a idade das mães dos recém-nascidos infectados foi inferior a 25 anos.

Doenças tropicais e infecciosas como causa de morte atestada e classificada: um estudo de concordância, no estado do Pará, no período de 1996 a 2001

A falta de decisão na declaração da causa básica de morte é uma fonte de erro particularmente importante nas análises de moralidade segundo causas. O objetivo do estudo foi avaliar a concordância entre a causa de morte atestada por médicos e a classificada mediante o uso das regras internacionais de classificação de causa básica de morte e sua influência no perfil da mortalidade por doenças tropicais, infeccionas e parasitárias, no Estado do Pará, no período de 1996 a 2001. O estudo foi do tipo descritivo, exploratório, tendo como base de dados os atestados de óbitos do sistema de informações de mortalidade estadual. Utilizou-se, para seleção dos dados, recursos do programa Excel 7.0 e do EPI-INFO 6.04 e, para análise o Coeficiente de Mortalidade (CM) por causa, a concordância observada (CO) e o Kappa. Os resultados encontrados evidenciam um perfil de mortalidade semelhante para as causas atestadas e classificadas (septicemias, diarréias e gastroenterite de origem infecciosa presumível, SIDA/AIDS, tuberculose e malária), com diferenças significativas nos valores dos CM por causa nos anos estudados (1996,p=0,0426; 1997,p=0,0223; 1998, p=0,001; 1999, p=0,0023; 2000, p=0,009 e 2001, p=0,0023). Os valores, encontrados, da CO e de Kappa, refletem as limitações impostas pelo preenchimento incorreto dos atestados do óbito e para a necessidade da implantação, nos municípios, das tabulações de causa múltipla de morte

Padrões neuropatológicos nas substâncias branca e cinzenta revelados por tomografia computadorizada ou ressonância magnética e déficits neurológicos correspondentes em crianças e com encefalopatia crônica não progressiva da infância

A Encefalopatia Crônica Não Progressiva da Infância (ECNP) é a sequela neurológica com maior comprometimento motor para a criança, e continua sendo na atualidade a hipóxicoisquemia perinatal a maior causa de lesão cerebral. É conhecida como Paralisia Cerebral, sendo definida por uma sequela de agressão encefálica, caracterizada, principalmente, por um transtorno persistente, mas não invariável do tônus, da postura e do movimento, que aparece na primeira infância. A caracterização da ECNP se faz considerando as condições anatômicas, etiológicas, semiológicas e não evolutiva. Neste estudo adotou-se a classificação baseada em aspectos anatômicos e clínicos, que enfatizam o sintoma motor, enquanto elemento principal do quadro clínico. A neuroimagem tem fundamental importância para o diagnóstico e prognóstico de lesões cerebrais, exercendo a importante função de descartar ou confirmar a presença de lesões em recém-nascidos e nas crianças com alterações no desenvolvimento. A Tomografia Cerebral (TAC) e a Ressonância Magnética do Crânio (RM) vêm desempenhando enorme papel para o estudo dos vários tecidos que constituem o sistema nervoso. Assim este estudo teve o objetivo geral de avaliar os padrões neuropatológicos nas substâncias branca e cinzenta, obtidos por TAC ou RM de Crânio, de pacientes com história clínica de ECNP hipóxico-isquêmica perinatal, correlacionando os dados obtidos por neuroimagem com os padrões motores obtidos por exame clínico-neurológico. Foram obedecidas as normas vigentes para estudo em seres humanos impostas pela Resolução CNS 196/96, submetida ao Comitê de Ética e Pesquisa da Plataforma Brasil sob o Nº 112168. A população foi constituída por pacientes com idade de zero a sete anos, de ambos os sexos, atendidos no Ambulatório de Paralisia Cerebral do Projeto Caminhar do Hospital Universitário Bettina Ferro de Souza (HUBFS), com diagnóstico de ECNP. A amostra do estudo foi composta por 15 crianças com diagnóstico de ECNP por Hipóxia neonatal. Para o diagnóstico radiológico em neuroimagem foram utilizados os dados dos laudos da TAC e da RM de Crânio. A avaliação clínico-neurológica utilizou para a avaliação do movimento o modelo da escala Gross Motor Function Classification System (GMFCS E&R), elaborada por Palisano, que gradua a criança em cinco níveis no qual o Nível I corresponde à normalidade e o Nível V a maior gravidade de limitação. Das 15 crianças avaliadas quanto ao movimento e a relação do Nível de Motricidade pela GMFCS E&R 05 crianças apresentavam nível V, 04 crianças nível IV, 05 crianças nível III e 01 criança nível II. Quanto ao imageamento cerebral 46% realizaram TAC e 54% RM do Crânio. A RM de Crânio apresentou-se neste estudo como a imagem de eleição, pois das 8 crianças que realizaram o exame, 6 apresentavam alterações. Ficou evidente que o exame por imagem de eleição para a criança que apresenta Encefalopatia Crônica não Progressiva é a RM de Crânio, podendo se adotar como protocolo para a conclusão diagnóstica, evitando expor a criança a uma carga elevada de RX como ocorre na TAC, e ainda, evitando gastos desnecessários para a saúde pública.

Classificação multivariada de ervas medicinais da Região Amazônica e suas infusões de acordo com sua composição mineral

ABSTRACT: In this study, the mineral composition of leaves and teas of medicinal plants was evaluated. Ca, Cu, Fe, Mg, Mn e Zn were determined in the samples using flame atomic absorption spectrometry. Principal component analysis was applied to discriminate the samples studied. The samples were divided within the 2 groups according to their mineral composition. Copper and iron were the variables that contributed most to the separation of the samples followed by Ca, Mg, Mn and Zn. The information in the principal component analysis was confirmed by the dendrogram obtained by hierarchical cluster analysis.

Busca e classificação sistemática das proteínas oxigenases com ferro não hêmico em plantas

As proteínas oxigenases com ferro não hêmico compartilham um domínio conservado composto por oito histidinas, podem ser encontradas em organismos eucariotos e procariotos, e participam de importantes vias de biossíntese lipídica. Para compreender a relação evolutiva existente entre essas proteínas, foram realizadas análises comparativa e filogenética em procariotos e eucariotos que permitiram uma classificação dessa família, até então inexistente. A busca de seqüências resultou, após a curadoria, em uma coleção de 448 proteínas, pertencentes a 58 organismos previamente selecionados dentro dos principais taxa. O alinhamento múltiplo de seqüências gerado com a ferramenta MAFFT (BLOSUM 62; L-INS-i) mostrou a presença do domínio de histidinas com espaçamento conservado entre os motivos. A classificação das proteínas feita com o software CLANS gerou 28 grupos a partir da similaridade entre pares de seqüências. Dentre esses, 2 contêm seqüências que não tiveram similaridade com proteínas já caracterizadas e 48 seqüências não foram atribuídas a quaisquer dos grupos formados. As seqüências de plantas, representadas por 119 seqüências da coleção, foram distribuídas em 7 grupos correspondentes às funções C4 metilesterol monoxigenase, C5 esterol desaturase, ácido graxo hidroxilase, esfingolipídeo C4 monooxigenase, aldeído decarbonilase, β-caroteno hidroxilase e Acil-ACP desaturase. A análise filogenética, utilizando o método de máxima verossimilhança com a ferramenta PhyML, mostrou a formação de grupos bem definidos e que foram similares aos gerados por CLANS. Esses resultados começam a preencher a lacuna existente até o momento acerca da relação evolutiva e da classificação das oxigenases com ferro não hêmico. Além disso, sugerem que dentro dessa família ainda há proteínas com funções desconhecidas, reforçando a necessidade de realizar mais estudos de caracterização funcional das mesmas.