Sistema inteligente para o processamento de imagens digitais intrabucais oclusais

Several are the areas in which digital images are used in solving day-to-day problems. In medicine the use of computer systems have improved the diagnosis and medical interpretations. In dentistry it’s not different, increasingly procedures assisted by computers have support dentists in their tasks. Set in this context, an area of dentistry known as public oral health is responsible for diagnosis and oral health treatment of a population. To this end, oral visual inspections are held in order to obtain oral health status information of a given population. From this collection of information, also known as epidemiological survey, the dentist can plan and evaluate taken actions for the different problems identified. This procedure has limiting factors, such as a limited number of qualified professionals to perform these tasks, different diagnoses interpretations among other factors. Given this context came the ideia of using intelligent systems techniques in supporting carrying out these tasks. Thus, it was proposed in this paper the development of an intelligent system able to segment, count and classify teeth from occlusal intraoral digital photographic images. The proposed system makes combined use of machine learning techniques and digital image processing. We first carried out a color-based segmentation on regions of interest, teeth and non teeth, in the images through the use of Support Vector Machine. After identifying these regions were used techniques based on morphological operators such as erosion and transformed watershed for counting and detecting the boundaries of the teeth, respectively. With the border detection of teeth was possible to calculate the Fourier descriptors for their shape and the position descriptors. Then the teeth were classified according to their types through the use of the SVM from the method one-against-all used in multiclass problem. The multiclass classification problem has been approached in two different ways. In the first approach we have considered three class types: molar, premolar and non teeth, while the second approach were considered five class types: molar, premolar, canine, incisor and non teeth. The system presented a satisfactory performance in the segmenting, counting and classification of teeth present in the images.

Sistema inteligente para o processamento de imagens digitais intrabucais oclusais

Several are the areas in which digital images are used in solving day-to-day problems. In medicine the use of computer systems have improved the diagnosis and medical interpretations. In dentistry it’s not different, increasingly procedures assisted by computers have support dentists in their tasks. Set in this context, an area of dentistry known as public oral health is responsible for diagnosis and oral health treatment of a population. To this end, oral visual inspections are held in order to obtain oral health status information of a given population. From this collection of information, also known as epidemiological survey, the dentist can plan and evaluate taken actions for the different problems identified. This procedure has limiting factors, such as a limited number of qualified professionals to perform these tasks, different diagnoses interpretations among other factors. Given this context came the ideia of using intelligent systems techniques in supporting carrying out these tasks. Thus, it was proposed in this paper the development of an intelligent system able to segment, count and classify teeth from occlusal intraoral digital photographic images. The proposed system makes combined use of machine learning techniques and digital image processing. We first carried out a color-based segmentation on regions of interest, teeth and non teeth, in the images through the use of Support Vector Machine. After identifying these regions were used techniques based on morphological operators such as erosion and transformed watershed for counting and detecting the boundaries of the teeth, respectively. With the border detection of teeth was possible to calculate the Fourier descriptors for their shape and the position descriptors. Then the teeth were classified according to their types through the use of the SVM from the method one-against-all used in multiclass problem. The multiclass classification problem has been approached in two different ways. In the first approach we have considered three class types: molar, premolar and non teeth, while the second approach were considered five class types: molar, premolar, canine, incisor and non teeth. The system presented a satisfactory performance in the segmenting, counting and classification of teeth present in the images.

Avaliação de sustentabilidade ambiental do sistema de abastecimento de água e esgotamento sanitário de Uberaba - MG

This paper analyses the sustainability under the environmental (ecological) perspective of Water Supply and Sanitary Sewers Systems from Uberaba city, MG. It was accomplished in this analysis, An Environmental Sustainability Assessment of those systems, by the means of specific sustainability indicators proposed for Uberaba, but which may be used for other simi-lar cities. To the characterization of the systems, visitations were made to the main units as well as a documental was elaborated. The definition of the level or stage of the sustainability by the indicators was made based on a literature review, on interviews with the technicians and managers of the systems and based on the characterization and observation of the system reality, being attributed to them the following classification: Non Sustainable, Low Sustaina-bility, Medium Sustainability and High Sustainability. It was verified that the indicators that have lower compatibility to the process of sustainability to the studied systems are those rela-ted to the water physical losses, to the water per capita consumption, to the electricity con-sumption and to the sludge from the water treatment plants disposal untreated into a water body, for the Water Supply System. And those ones related to the attendance with sewage treatment, to the electricity consumption and to the usage of the treated sewage, for the Sani-tary Sewers, all of them classified as Non Sustainable.

Classificação de atividade eletromiográfia facial de indivíduos saudáveis e com hanseníese por meio de máquina de vetores de suporte

A number of studies in the areas of Biomedical Engineering and Health Sciences have employed machine learning tools to develop methods capable of identifying patterns in different sets of data. Despite its extinction in many countries of the developed world, Hansen’s disease is still a disease that affects a huge part of the population in countries such as India and Brazil. In this context, this research proposes to develop a method that makes it possible to understand in the future how Hansen’s disease affects facial muscles. By using surface electromyography, a system was adapted so as to capture the signals from the largest possible number of facial muscles. We have first looked upon the literature to learn about the way researchers around the globe have been working with diseases that affect the peripheral neural system and how electromyography has acted to contribute to the understanding of these diseases. From these data, a protocol was proposed to collect facial surface electromyographic (sEMG) signals so that these signals presented a high signal to noise ratio. After collecting the signals, we looked for a method that would enable the visualization of this information in a way to make it possible to guarantee that the method used presented satisfactory results. After identifying the method's efficiency, we tried to understand which information could be extracted from the electromyographic signal representing the collected data. Once studies demonstrating which information could contribute to a better understanding of this pathology were not to be found in literature, parameters of amplitude, frequency and entropy were extracted from the signal and a feature selection was made in order to look for the features that better distinguish a healthy individual from a pathological one. After, we tried to identify the classifier that best discriminates distinct individuals from different groups, and also the set of parameters of this classifier that would bring the best outcome. It was identified that the protocol proposed in this study and the adaptation with disposable electrodes available in market proved their effectiveness and capability of being used in different studies whose intention is to collect data from facial electromyography. The feature selection algorithm also showed that not all of the features extracted from the signal are significant for data classification, with some more relevant than others. The classifier Support Vector Machine (SVM) proved itself efficient when the adequate Kernel function was used with the muscle from which information was to be extracted. Each investigated muscle presented different results when the classifier used linear, radial and polynomial kernel functions. Even though we have focused on Hansen’s disease, the method applied here can be used to study facial electromyography in other pathologies.

Classificação de atividade eletromiográfia facial de indivíduos saudáveis e com hanseníase por meio de máquina de vetores de suporte

A number of studies in the areas of Biomedical Engineering and Health Sciences have employed machine learning tools to develop methods capable of identifying patterns in different sets of data. Despite its extinction in many countries of the developed world, Hansen’s disease is still a disease that affects a huge part of the population in countries such as India and Brazil. In this context, this research proposes to develop a method that makes it possible to understand in the future how Hansen’s disease affects facial muscles. By using surface electromyography, a system was adapted so as to capture the signals from the largest possible number of facial muscles. We have first looked upon the literature to learn about the way researchers around the globe have been working with diseases that affect the peripheral neural system and how electromyography has acted to contribute to the understanding of these diseases. From these data, a protocol was proposed to collect facial surface electromyographic (sEMG) signals so that these signals presented a high signal to noise ratio. After collecting the signals, we looked for a method that would enable the visualization of this information in a way to make it possible to guarantee that the method used presented satisfactory results. After identifying the method's efficiency, we tried to understand which information could be extracted from the electromyographic signal representing the collected data. Once studies demonstrating which information could contribute to a better understanding of this pathology were not to be found in literature, parameters of amplitude, frequency and entropy were extracted from the signal and a feature selection was made in order to look for the features that better distinguish a healthy individual from a pathological one. After, we tried to identify the classifier that best discriminates distinct individuals from different groups, and also the set of parameters of this classifier that would bring the best outcome. It was identified that the protocol proposed in this study and the adaptation with disposable electrodes available in market proved their effectiveness and capability of being used in different studies whose intention is to collect data from facial electromyography. The feature selection algorithm also showed that not all of the features extracted from the signal are significant for data classification, with some more relevant than others. The classifier Support Vector Machine (SVM) proved itself efficient when the adequate Kernel function was used with the muscle from which information was to be extracted. Each investigated muscle presented different results when the classifier used linear, radial and polynomial kernel functions. Even though we have focused on Hansen’s disease, the method applied here can be used to study facial electromyography in other pathologies.

Desempenho produtivo, classificação e qualidade de carcaça de suínos de diferentes linhas genéticas em engorda intensiva

Compararam-se o ganho médio diário (GMD), índice de conversão alimentar (IC) e classificação da carcaça (CC) entre dois tipos de cruzamento comercial (A e B), ambos obtidos pelo cruzamento terminal de varrascos Piétrain com porcas F1 Large White x Landrace. Procurou-se identificar os principais efeitos ambientais que influenciam os referidos carateres. Utilizou-se um total de 200 suínos (machos e fêmeas), de dois cruzamentos comerciais distintos, provenientes de duas unidades de multiplicação comerciais. Determinou-se o GMD e o IC em dois períodos diferentes (63-119 e 120-158 dias de vida). No final do ensaio, efetuou-se a CC, segundo o sistema SEUROP. Procedeu-se a uma análise de variância com o objetivo de identificar os principais efeitos ambientais que influenciam o GMD, IC e CC. Determinou-se o coeficiente de regressão do GMD no peso vivo no início da engorda. Globalmente, observou-se uma superioridade do cruzado B no que concerne ao GMD (+74,6 g) (p<0,01) e ao IC (-0,07) (p<0,05). O GMD dos animais registou um acréscimo médio de 5,8 g por kg de acréscimo do PV no início do ensaio. A superioridade do cruzado B foi ainda evidenciada na classificação de carcaça SEUROP, com um acréscimo significativo (p<0,01) de 2,3% em carne magra.

Diagnóstico de consumos anómalos de energia: abordagem por classificação

Durante o período de funcionamento de uma instalação eléctrica podem ocorrer várias anomalias. Enquanto muitas delas apenas são identificadas tardiamente, outras acabam por nunca serem identificadas como um potencial problema. A identificação atempada dessas anomalias permite a realização de um diagnóstico que leve à correcção das suas causas evitando assim os desperdícios e prejuízos inerentes. A identificação de um consumo anómalo pode ser realizada, de forma automática ou semi automática através de sistemas de apoio que permitam sinalizar falhas ou comportamentos anormais. O trabalho apresentado nesta dissertação pretende possibilitar esta sinalização apenas através da análise dos dados de consumo medidos em tempo real e comparados com dados históricos através de uma abordagem baseada em classificação, recorrendo a métodos de clustering. Foram testadas diferentes abordagens em três casos distintos, dois relativos a consumidores residenciais para os quais existiam registos de consumo durante um período alargado, e um relativo a uma instalação desportiva, para a qual é possível aceder em tempo real ao sistema de gestão de consumos via web. O sistema implementado proporciona vários tipos de informação ao utilizador, permitindo visualizar graficamente a existência de uma potencial anomalia quando a disparidade entre a classificação do consumo no instante e a classe do consumo de referência for significativa.

Classificação bibliográfica: as diversas contribuições para o tratamento da informação

PEREIRA, Edinete do Nascimento et al. Classificação bibliográfica: as diversas contribuições para o tratamento da informação. In: SEMINÁRIO DE PESQUISA DO CCSA, 15., 2009. Anais... Natal: UFRN, 2009.

Classificação das ciências, visibilidade dos diferentes domínios científicos e impacto no desenvolvimento científico

Enquadramento: A classificação das ciências é um instrumento de trabalho muito importante para os processos de organização, avaliação e financiamento das atividades de investigação e desenvolvimento. Com estas classificações é possível obter dados para apoio a tomadas de decisão estratégicas sobre políticas de financiamento, considerando critérios de produtividade, de equidade no acesso e de relação entre o investimento e os resultados produzidos. Os sistemas de classificação das ciências têm evoluído com o tempo acompanhando o próprio trajeto de individualização de um determinado ramo do conhecimento científico e a sua capacidade para se fazer reconhecido pela comunidade científica e social, dependendo tanto de critérios epistemológicos quanto culturais e políticos. Objetivo e Principais tópicos em análise: Reflexão sobre a classificação das ciências em Portugal e sugestão de alternativas baseadas noutras experiências a nível mundial. Conclusão: Sendo este um sistema que se autorreforça, em que mais poder e visibilidade gera mais recursos e maior visibilidade, é fundamental que a enfermagem veja reconhecido o seu lugar como área científica para que possa desenvolver cabalmente o seu mandato social.

O sistema de Triagem de Manchester e a pessoa com Enfarte Agudo do Miocárdio

O Enfarte Agudo do Miocárdio (EAM) continua a ser uma causa de mortalidade e morbilidade importante na população portuguesa apesar da tendência constante de decréscimo verificada nos últimos anos. Isto deve-se à eficácia das medidas genéricas de prevenção desde a adopção de estilos de vida mais saudáveis à correção dos factores de risco modificáveis, associada a um avanço significativo na terapêutica de revascularização. O objetivo geral do nosso estudo foi avaliar as caraterísticas sociodemográficas e clínicas do doente com Enfarte Agudo do Miocárdio e relacioná-las com a classificação de risco efetuada aquando da triagem pelo STM. Trata-se de estudo retrospetivo com abordagem quantitativa, do tipo exploratório, descritivo e analítico. A recolha dos dados foi realizada através do Software ALERT®. Foram incluídos todos os doentes que deram entrada no serviço de urgência do CHUC - HUC a quem foi diagnosticado Enfarte Agudo do Miocárdio no período compreendido entre 01 de janeiro de 2010 e 31 de dezembro de 2012, num total de 1133 casos. A população é coincidente com a amostra. A maioria dos doentes com EAM era do sexo masculino, com idade superior a 72 anos, vindos do domicílio, acompanhados por bombeiro ou familiar; 62,7% foram triados por ?dor torácica?, pedido ECG e atribuída uma prioridade emergente/muito urgente, ficaram internados na UCIC por um período de 3 a 9 dias e 72,9% regressou a casa. O STM mostrou-se sensível no que concerne ao grupo etário e ao sexo, foi capaz de fazer a distinção entre: doentes que tinham alta e baixa probabilidade de morrer; indivíduos que ficaram hospitalizados e aqueles que tiveram alta. É efectivo para classificar casos graves de dor torácica típica, resultando numa intervenção rápida e consequente redução da mortalidade e morbilidade dos doentes.

Classificação bibliográfica: as diversas contribuições para o tratamento da informação

PEREIRA, Edinete do Nascimento et al. Classificação bibliográfica: as diversas contribuições para o tratamento da informação. In: SEMINÁRIO DE PESQUISA DO CCSA, 15., 2009. Anais... Natal: UFRN, 2009.

Desempenho produtivo, classificação e qualidade de carcaça de suínos de diferentes linhas genéticas em engorda intensiva

Compararam-se o ganho médio diário (GMD), índice de conversão alimentar (IC) e classificação da carcaça (CC) entre dois tipos de cruzamento comercial (A e B), ambos obtidos pelo cruzamento terminal de varrascos Piétrain com porcas F1 Large White x Landrace. Procurou-se identificar os principais efeitos ambientais que influenciam os referidos carateres. Utilizou-se um total de 200 suínos (machos e fêmeas), de dois cruzamentos comerciais distintos, provenientes de duas unidades de multiplicação comerciais. Determinou-se o GMD e o IC em dois períodos diferentes (63-119 e 120-158 dias de vida). No final do ensaio, efetuou-se a CC, segundo o sistema SEUROP. Procedeu-se a uma análise de variância com o objetivo de identificar os principais efeitos ambientais que influenciam o GMD, IC e CC. Determinou-se o coeficiente de regressão do GMD no peso vivo no início da engorda. Globalmente, observou-se uma superioridade do cruzado B no que concerne ao GMD (+74,6 g) (p<0,01) e ao IC (-0,07) (p<0,05). O GMD dos animais registou um acréscimo médio de 5,8 g por kg de acréscimo do PV no início do ensaio. A superioridade do cruzado B foi ainda evidenciada na classificação de carcaça SEUROP, com um acréscimo significativo (p<0,01) de 2,3% em carne magra.

LINGUAGENS DOCUMENTÁRIAS E OS SISTEMAS DE CLASSIFICAÇÃO BIBLIOGRÁFICA: ESTUDO DE PROPOSTAS DE EXPANSÃO E AMPLIAÇÃO DA CDD E DA CDU

As linguagens documentárias, com o intuito de facilitar o acesso ao documento por parte do usuário, configuram-se em um complexo sistema de representação do conhecimento. Entretanto, com a constante expansão dos vários ramos do saber e, por conseguinte, de suas publicações, surge a necessidade de desenvolver notações para classificar novos temas ou simplesmente melhorar a representação quanto a sua especificidade. Diante deste fenômeno, o presente artigo visa fazer um levantamento e uma análise de propostas de expansão da Classificação Decimal Universal e da Classificação Decimal de Dewey, com o fito de demonstrar não só a viabilidade da ampliação de quaisquer classificações previamente existentes, mas, principalmente, de manter atualizadas as classificações bibliográficas, cujo intuito é representar o conhecimento e, se este se modifica, é importante que as classificações sigam em paralelo. Para viabilizar o presente artigo, fez-se uma pesquisa bibliográfica para identificar e analisar propostas de expansão/atualização dos sistemas de classificação bibliográfica já existentes, mais precisamente as de Carvalho e Holanda (para a área do Direito), Tabosa e Cardoso (coelhos de raça) e Albuquerque (literatura popular e de cordel). Este trabalho não tem a pretensão de solucionar as possíveis vacâncias nas classificações bibliográficas, mas de sensibilizar o leitor para a importância da atualização contínua nessas representações, com o objetivo de manter o usuário em constante condição de localizar a informação de que precisa com maior facilidade, uma vez que a ciência e a sociedade estão em constante transformação, o que exige dos instrumentos e técnicas utilizados para representar informação flexibilidade e adaptabilidade.

Classificação de veículos híbridos - evolução crescente do grau de electrificação

Em resposta aos impactos ambientais e limitações dos combustíveis fósseis, assistiu-se nas últimas décadas a um acentuado desenvolvimento dos veículos híbridos elétricos convencionais. A sua proliferação encontra-se hoje bem disseminada, em praticamente todas as gamas, refletindo a confiança dos consumidores. Com vista a atenuar ainda mais o uso dos combustíveis fósseis, a tendência é de aumentar o nível de eletrificação nas versões híbridas mais recentes, bem como da oferta de versões puramente elétricas. No entanto, a evolução dos últimos anos, quer ao nível da aposta por parte dos fabricantes, quer ao nível do volume de vendas, parece indiciar uma nova fase de proliferação destes veículos, a qual se encontra ainda a dar os primeiros passos. Este artigo apresenta uma classificação dos veículos híbridos, em função do nível de eletrificação do sistema de propulsão. Após uma breve referência aos veículos puramente elétricos, fazem-se algumas considerações acerca do impacto mundial dos veículos híbridos Plug-in e puramente elétricos, nos últimos 5 anos.

Classificação hierárquica com distribuições a posteriori: um estudo de simulação em padrões temporais de VIH

O objetivo deste trabalho é avaliar diferentes abordagens para identificação de grupos de pacientes VIH com padrões temporais de evolução da doença similares. Foi considerado um sistema de equações diferenciais ordinárias para caracterizar a comportamento ao longo do tempo de um paciente VIH sob tratamento antiretroviral - TAR de longo prazo, com 5 parâmetros estimados a partir de metodologia Bayesiana. As distribuições a posteriori foram usadas para quantificar distâncias (univariadas) entre pacientes, através do valor médio da distribuição a posteriori, e considerando a distância entre as distribuições a posteriori para cada parâmetro. O resultado do agrupamento hierárquico obtido pelas duas abordagens sugere que o uso de uma distância que considere a distribuição a posteriori é preferível. Trabalho futuro irá considerar distâncias multivariadas em vez de distâncias univariadas.