Aplicação de uma rede neural artificial para a avaliação da rugosidade e soprosidade vocal

A avaliação perceptivo-auditiva tem papel fundamental no estudo e na avaliação da voz, no entanto, por ser subjetiva está sujeita a imprecisões e variações. Por outro lado, a análise acústica permite a reprodutibilidade de resultados, porém precisa ser aprimorada, pois não analisa com precisão vozes com disfonias mais intensas e com ondas caóticas. Assim, elaborar medidas que proporcionem conhecimentos confiáveis em relação à função vocal resulta de uma necessidade antiga dentro desta linha de pesquisa e atuação clínica. Neste contexto, o uso da inteligência artificial, como as redes neurais artificiais, indica ser uma abordagem promissora. Objetivo: Validar um sistema automático utilizando redes neurais artificiais para a avaliação de vozes rugosas e soprosas. Materiais e métodos: Foram selecionadas 150 vozes, desde neutras até com presença em grau intenso de rugosidade e/ou soprosidade, do banco de dados da Clínica de Fonoaudiologia da Faculdade de Odontologia de Bauru (FOB/USP). Dessas vozes, 23 foram excluídas por não responderem aos critérios de inclusão na amostra, assim utilizaram-se 123 vozes. Procedimentos: avaliação perceptivo-auditiva pela escala visual analógica de 100 mm e pela escala numérica de quatro pontos; extração de características do sinal de voz por meio da Transformada Wavelet Packet e dos parâmetros acústicos: jitter, shimmer, amplitude da derivada e amplitude do pitch; e validação do classificador por meio da parametrização, treino, teste e avaliação das redes neurais artificiais. Resultados: Na avaliação perceptivo-auditiva encontrou-se, por meio do teste Coeficiente de Correlação Intraclasse (CCI), concordâncias inter e intrajuiz excelentes, com p = 0,85 na concordância interjuízes e p variando de 0,87 a 0,93 nas concordâncias intrajuiz. Em relação ao desempenho da rede neural artificial, na discriminação da soprosidade e da rugosidade e dos seus respectivos graus, encontrou-se o melhor desempenho para a soprosidade no subconjunto composto pelo jitter, amplitude do pitch e frequência fundamental, no qual obteve-se taxa de acerto de 74%, concordância excelente com a avaliação perceptivo-auditiva da escala visual analógica (0,80 no CCI) e erro médio de 9 mm. Para a rugosidade, o melhor subconjunto foi composto pela Transformada Wavelet Packet com 1 nível de decomposição, jitter, shimmer, amplitude do pitch e frequência fundamental, no qual obteve-se 73% de acerto, concordância excelente (0,84 no CCI), e erro médio de 10 mm. Conclusão: O uso da inteligência artificial baseado em redes neurais artificiais na identificação, e graduação da rugosidade e da soprosidade, apresentou confiabilidade excelente (CCI > 0,80), com resultados semelhantes a concordância interjuízes. Dessa forma, a rede neural artificial revela-se como uma metodologia promissora de avaliação vocal, tendo sua maior vantagem a objetividade na avaliação.

Reproducibilidad de la batería EPESE de desempeño físico en atención primaria

Objetivo. Estimar la reproducibilidad de tres medidas objetivas de desempeño físico de personas mayores en atención primaria. Diseño. Estudio descriptivo y prospectivo con observación directa de la función física por parte de profesionales de la salud de acuerdo a un protocolo estandarizado. Emplazamiento. Tres centros de atención primaria de las provincias de Alicante y Valencia. Participantes. Muestra de 66 personas de 70 y más años, evaluadas en dos ocasiones por el mismo profesional al objeto de replicar idénticas condiciones del estudio, en un intervalo temporal de dos semanas (mediana de 14 días). Mediciones principales. Se evaluó el funcionamiento físico a través de tres pruebas objetivas de desempeño: el test de equilibrio, el de velocidad de la marcha, y la capacidad para levantarse y sentarse de una silla. Estas medidas provienen de los estudios E PESE (Established Populations for Epidemiologic Studies of the Elderly). Se ha calculado la fiabilidad test-retest mediante el coeficiente de correlación intraclase. Resultados. Los coeficientes de correlación intraclase (CCI) fueron de 0,55 para el test de equilibrio, de 0,69 para el test de levantarse de la silla, y de O, 79 para el de velocidad de la marcha. El valor para la puntuación total de la batería EPESE fue de 0,80. Conclusiones. La reproducibilidad de estas medidas de desempeño es tan aceptable como las aportadas por la bibliografía de referencia. Estas pruebas de desempeño permiten evaluar con rigor cambios importantes en funcionamiento y salud que se producen con el tiempo.

Information Guide: Shqipëria. December 2014

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Downscaled land surface temperatures obtained by a particle smoothing approach, with links to NetCDF files

This dataset contains continuous time series of land surface temperature (LST) at spatial resolution of 300m around the 12 experimental sites of the PAGE21 project (grant agreement number 282700, funded by the EC seventh Framework Program theme FP7-ENV-2011). This dataset was produced from hourly LST time series at 25km scale, retrieved from SSM/I data (André et al., 2015, doi:10.1016/j.rse.2015.01.028) and downscaled to 300m using a dynamic model and a particle smoothing approach. This methodology is based on two main assumptions. First, LST spatial variability is mostly explained by land cover and soil hydric state. Second, LST is unique for a land cover class within the low resolution pixel. Given these hypotheses, this variable can be estimated using a land cover map and a physically based land surface model constrained with observations using a data assimilation process. This methodology described in Mechri et al. (2014, doi:10.1002/2013JD020354) was applied to the ORCHIDEE land surface model (Krinner et al., 2005, doi:10.1029/2003GB002199) to estimate prior values of each land cover class provided by the ESA CCI-Land Cover product (Bontemps et al., 2013) at 300m resolution . The assimilation process (particle smoother) consists in simulating ensemble of LST time series for each land cover class and for a large number of parameter sets. For each parameter set, the resulting temperatures are aggregated considering the grid fraction of each land cover and compared to the coarse observations. Miniminizing the distance between the aggregated model solutions and the observations allow us to select the simulated LST and the corresponding parameter sets which fit the observations most closely. The retained parameter sets are then duplicated and randomly perturbed before simulating the next time window. At the end, the most likely LST of each land cover class are estimated and used to reconstruct LST maps at 300m resolution using ESA CCI-Land Cover. The resulting temperature maps on which ice pixels were masked, are provided at daily time step during the nine-year analysis period (2000-2009).

Chromatographic fractionation of bitumen from sediments and presence of glycerol ethers in immature sediments (Table 2)

Alkanes having unusual saturated isoprenoidal and methyl-branched structures have been isolated from the bitumen of several sediments. The methanogenic biomarkers 2,6,10,15,19-pentamethyleicosane and squalane were found in sediments which also contained bacteriogenic glycerol ethers. However, in one ether-containing sediment, 2,6,10,13,17,21-hexamethyldocosane was tentatively identified and this compound was found in place of the established alkane biomarkers. Other hydrocarbons found were regular C21 and C23 isoprenoid alkanes, compounds which cannot be derived from phytol; two isoprenoids of the type 3,7,11.-polymethylalkane, previously reported only in petroleums; 8-methylheptadecane, a probable biomarker for cyanobacteria and a number of its homologs and other methyl-branched alkanes. Ubiquitous branched-chain alkylbenzenes and a homology of trimethylalkylbenzenes were also isolated. Most, or all, of the compounds reported here are probably not catagenetic products but may represent direct algal or bacterial bioinputs.