Aplicação de medidas de ajuste de risco para a mortalidade após fratura proximal de fêmur

OBJETIVO: Analisar os fatores associados à mortalidade em pacientes para tratamento da fratura proximal do fêmur e as diferentes formas de ajuste de risco. MÉTODOS: Estudo de coorte não-concorrente com 390 pacientes com 50 anos ou mais. Os pacientes foram identificados no Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde, internados para correção cirúrgica da fratura proximal do fêmur em um hospital universitário do município do Rio de Janeiro, entre 1995 e 2000. Foram levantados dados complementares nos prontuários desses pacientes e elaborados modelos de regressão logística para a chance de óbito em 90 dias após a data da admissão, segundo perfil dos pacientes e do tratamento. Foram calculados índices de classificação da gravidade do paciente. RESULTADOS: A taxa de mortalidade foi de 7,4% e os fatores que tiveram efeito sobre o óbito foram: idade (OR=1,06; IC 95%: 1,02;1,11), quantidade de comorbidades (OR=1,44; IC 95%: 1,12;1,69), índice de comorbidade de Charlson acima de 2 (OR=6,67; IC 95%: 2,98;22,16) e intervalo de tempo para a realização da cirurgia (OR=1,04; IC 95%:1,02;1,07). CONCLUSÕES: A quantidade de comorbidades e o índice de comorbidade de Charlson auxiliaram na predição da mortalidade.

Expression of YAP4 in Saccharomyces cerevisiae under osmotic stress

YAP4, a member of the yeast activator protein (YAP) gene family, is induced in response to osmotic shock in the yeast Saccharomyces cerevisiae. The null mutant displays mild and moderate growth sensitivity at 0.4 M and 0.8 M NaCl respectively, a fact that led us to analyse YAP4 mRNA levels in the hog1 (high osmolarity glycerol) mutant. The data obtained show a complete abolition of YAP4 gene expression in this mutant, placing YAP4 under the HOG response pathway. YAP4 overexpression not only suppresses the osmosensitivity phenotype of the yap4 mutant but also relieves that of the hog1 mutant. Induction, under the conditions tested so far, requires the presence of the transcription factor Msn2p, but not of Msn4p, as YAP4 mRNA levels are depleted by at least 75% in the msn2 mutant. This result was further substantiated by the fact that full YAP4 induction requires the two more proximal stress response elements. Furthermore we find that GCY1, encoding a putative glycerol dehydrogenase, GPP2, encoding a NAD-dependent glycerol-3-phosphate phosphatase, and DCS2, a homologue to a decapping enzyme, have decreased mRNA levels in the yap4 -deleted strain. Our data point to a possible, as yet not entirely understood, role of the YAP4 in osmotic stress response.

Soluções de transporte ferroviário: simulação de marcha e de tráfego de veículos de tração diesel e elétrica

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Modelo de data mining para deteção de embolias pulmonares

Trabalho de Projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

Sistema de modelização tridimensional de galerias subterrâneas

A presente dissertação apresenta uma solução para o problema de modelização tridimensional de galerias subterrâneas. O trabalho desenvolvido emprega técnicas provenientes da área da robótica móvel para obtenção um sistema autónomo móvel de modelização, capaz de operar em ambientes não estruturados sem acesso a sistemas de posicionamento global, designadamente GPS. Um sistema de modelização móvel e autónomo pode ser bastante vantajoso, pois constitui um método rápido e simples de monitorização das estruturas e criação de representações virtuais das galerias com um elevado nível de detalhe. O sistema de modelização desloca-se no interior dos túneis para recolher informações sensoriais sobre a geometria da estrutura. A tarefa de organização destes dados com vista _a construção de um modelo coerente, exige um conhecimento exacto do percurso praticado pelo sistema, logo o problema de localização da plataforma sensorial tem que ser resolvido. A formulação de um sistema de localização autónoma tem que superar obstáculos que se manifestam vincadamente nos ambientes underground, tais como a monotonia estrutural e a já referida ausência de sistemas de posicionamento global. Neste contexto, foi abordado o conceito de SLAM (Simultaneous Loacalization and Mapping) para determinação da localização da plataforma sensorial em seis graus de liberdade. Seguindo a abordagem tradicional, o núcleo do algoritmo de SLAM consiste no filtro de Kalman estendido (EKF { Extended Kalman Filter ). O sistema proposto incorpora métodos avançados do estado da arte, designadamente a parametrização em profundidade inversa (Inverse Depth Parametrization) e o método de rejeição de outliers 1-Point RANSAC. A contribuição mais importante do método por nós proposto para o avanço do estado da arte foi a fusão da informação visual com a informação inercial. O algoritmo de localização foi testado com base em dados reais, adquiridos no interior de um túnel rodoviário. Os resultados obtidos permitem concluir que, ao fundir medidas inerciais com informações visuais, conseguimos evitar o fenómeno de degeneração do factor de escala, comum nas aplicações de localização através de sistemas puramente monoculares. Provámos simultaneamente que a correcção de um sistema de localização inercial através da consideração de informações visuais é eficaz, pois permite suprimir os desvios de trajectória que caracterizam os sistemas de dead reckoning. O algoritmo de modelização, com base na localização estimada, organiza no espaço tridimensional os dados geométricos adquiridos, resultando deste processo um modelo em nuvem de pontos, que posteriormente _e convertido numa malha triangular, atingindo-se assim uma representação mais realista do cenário original.

Dependent component analysis: a hyperspectral unmixing algorithm

Linear unmixing decomposes a hyperspectral image into a collection of reflectance spectra of the materials present in the scene, called endmember signatures, and the corresponding abundance fractions at each pixel in a spatial area of interest. This paper introduces a new unmixing method, called Dependent Component Analysis (DECA), which overcomes the limitations of unmixing methods based on Independent Component Analysis (ICA) and on geometrical properties of hyperspectral data. DECA models the abundance fractions as mixtures of Dirichlet densities, thus enforcing the constraints on abundance fractions imposed by the acquisition process, namely non-negativity and constant sum. The mixing matrix is inferred by a generalized expectation-maximization (GEM) type algorithm. The performance of the method is illustrated using simulated and real data.

Vertex component analysis: a fast algorithm to extract endmembers spectra from hyperspectral data

Chapter in Book Proceedings with Peer Review First Iberian Conference, IbPRIA 2003, Puerto de Andratx, Mallorca, Spain, JUne 4-6, 2003. Proceedings

Vertex component analysis: a fast algorithm to unmix hyperspectral data

Given a set of mixed spectral (multispectral or hyperspectral) vectors, linear spectral mixture analysis, or linear unmixing, aims at estimating the number of reference substances, also called endmembers, their spectral signatures, and their abundance fractions. This paper presents a new method for unsupervised endmember extraction from hyperspectral data, termed vertex component analysis (VCA). The algorithm exploits two facts: (1) the endmembers are the vertices of a simplex and (2) the affine transformation of a simplex is also a simplex. In a series of experiments using simulated and real data, the VCA algorithm competes with state-of-the-art methods, with a computational complexity between one and two orders of magnitude lower than the best available method.

Leilão de direitos de transmissão financeiros de energia eléctrica em ambiente de mercado

Os direitos de transmissão (Transmission Rigths – TRs) correspondem, na sua essência, a contratos que conferem aos seus proprietários o direito de transmitir energia eléctrica, por um determinado caminho, a um preço fixo. Na actualidade vive-se uma era de liberalização dos mercados de energia eléctrica nos quais, no caso concreto dos mercados de TRs, os diversos agentes podem ceder os TRs que possuem a outros agentes desde que cumpram certos requisitos impostos pelo sistema na figura do seu operador de sistema (Independent System Operator – ISO). Neste sentido, o ISO oferece, aos diversos agentes do mercado, algumas ferramentas que lhes permite transaccionar, sob sua orientação, os seus respectivos TRs fazendo-se cumprir todos os requisitos indispensáveis para o efeito. A mais popular dessas ferramentas, nos principais mercados energético da actualidade, é o leilão. Com o presente trabalho de dissertação é pretendido apresentar-se um modelo para a resolução do problema inerente a um leilão de TRs em ambiente de mercado, neste caso concreto de direitos de transmissão financeiros de energia eléctrica (Financial Transmission Rigths – FTRs). Neste sentido foi desenvolvido um simulador informático (SIM_AuctFTR) que implementa um modelo para este tipo de problemas. Este trabalho foi estruturado essencialmente em três etapas com objectivos inerentes. Assim, numa primeira fase da realização deste trabalho, foi realizado um estudo de diversos conceitos e metodologias inerentes ao problema de leilão de FTRs em ambiente de mercado, suportado por uma sólida base bibliográfica. A segunda fase tratou-se do desenvolvimento do algoritmo da aplicação computacional que solucione um problema de um leilão de FTRs. O SIM_AuctFTR foi desenvolvido sobre o pressuposto da maximização dos rendimentos financeiros provenientes da atribuição dos FTRs propostos a leilão, tendo estes últimos de coabitar no sistema respeitando as restrições técnicas a que este são inerentes, mesmo na eventualidade da ocorrência de contingências de nível ‘n-1’. Por último, numa terceira fase, partindo da aplicação desenvolvida, foram realizados 4 casos de estudos com outras tantas redes eléctricas de forma a testar a robustez da ferramenta desenvolvida.

A SON Enhanced Algorithm for Observed Time Differences Based Geolocation in Real 3G Networks

Conferência - 16th International Symposium on Wireless Personal Multimedia Communications (WPMC)- Jun 24-27, 2013

Deteção e acompanhamento de movimento através de uma câmara de vídeo

A deteção e seguimento de pessoas tem uma grande variedade de aplicações em visão computacional. Embora tenha sido alvo de anos de investigação, continua a ser um tópico em aberto, e ainda hoje, um grande desafio a obtenção de uma abordagem que inclua simultaneamente exibilidade e precisão. O trabalho apresentado nesta dissertação desenvolve um caso de estudo sobre deteção e seguimento automático de faces humanas, em ambiente de sala de reuniões, concretizado num sistema flexível de baixo custo. O sistema proposto é baseado no sistema operativo GNU's Not Unix (GNU) linux, e é dividido em quatro etapas, a aquisição de vídeo, a deteção da face, o tracking e reorientação da posição da câmara. A aquisição consiste na captura de frames de vídeo das três câmaras Internet Protocol (IP) Sony SNC-RZ25P, instaladas na sala, através de uma rede Local Area Network (LAN) também ele já existente. Esta etapa fornece os frames de vídeo para processamento à detecção e tracking. A deteção usa o algoritmo proposto por Viola e Jones, para a identificação de objetos, baseando-se nas suas principais características, que permite efetuar a deteção de qualquer tipo de objeto (neste caso faces humanas) de uma forma genérica e em tempo real. As saídas da deteção, quando é identificado com sucesso uma face, são as coordenadas do posicionamento da face, no frame de vídeo. As coordenadas da face detetada são usadas pelo algoritmo de tracking, para a partir desse ponto seguir a face pelos frames de vídeo subsequentes. A etapa de tracking implementa o algoritmo Continuously Adaptive Mean-SHIFT (Camshift) que baseia o seu funcionamento na pesquisa num mapa de densidade de probabilidade, do seu valor máximo, através de iterações sucessivas. O retorno do algoritmo são as coordenadas da posição e orientação da face. Estas coordenadas permitem orientar o posicionamento da câmara de forma que a face esteja sempre o mais próximo possível do centro do campo de visão da câmara. Os resultados obtidos mostraram que o sistema de tracking proposto é capaz de reconhecer e seguir faces em movimento em sequências de frames de vídeo, mostrando adequabilidade para aplicação de monotorização em tempo real.

Exploração da Point Cloud Library aplicada à percepção em sistemas autónomos

A navegação e a interpretação do meio envolvente por veículos autónomos em ambientes não estruturados continua a ser um grande desafio na actualidade. Sebastian Thrun, descreve em [Thr02], que o problema do mapeamento em sistemas robóticos é o da aquisição de um modelo espacial do meio envolvente do robô. Neste contexto, a integração de sistemas sensoriais em plataformas robóticas, que permitam a construção de mapas do mundo que as rodeia é de extrema importância. A informação recolhida desses dados pode ser interpretada, tendo aplicabilidade em tarefas de localização, navegação e manipulação de objectos. Até à bem pouco tempo, a generalidade dos sistemas robóticos que realizavam tarefas de mapeamento ou Simultaneous Localization And Mapping (SLAM), utilizavam dispositivos do tipo laser rangefinders e câmaras stereo. Estes equipamentos, para além de serem dispendiosos, fornecem apenas informação bidimensional, recolhidas através de cortes transversais 2D, no caso dos rangefinders. O paradigma deste tipo de tecnologia mudou consideravelmente, com o lançamento no mercado de câmaras RGB-D, como a desenvolvida pela PrimeSense TM e o subsequente lançamento da Kinect, pela Microsoft R para a Xbox 360 no final de 2010. A qualidade do sensor de profundidade, dada a natureza de baixo custo e a sua capacidade de aquisição de dados em tempo real, é incontornável, fazendo com que o sensor se tornasse instantaneamente popular entre pesquisadores e entusiastas. Este avanço tecnológico deu origem a várias ferramentas de desenvolvimento e interacção humana com este tipo de sensor, como por exemplo a Point Cloud Library [RC11] (PCL). Esta ferramenta tem como objectivo fornecer suporte para todos os blocos de construção comuns que uma aplicação 3D necessita, dando especial ênfase ao processamento de nuvens de pontos de n dimensões adquiridas a partir de câmaras RGB-D, bem como scanners laser, câmaras Time-of-Flight ou câmaras stereo. Neste contexto, é realizada nesta dissertação, a avaliação e comparação de alguns dos módulos e métodos constituintes da biblioteca PCL, para a resolução de problemas inerentes à construção e interpretação de mapas, em ambientes indoor não estruturados, utilizando os dados provenientes da Kinect. A partir desta avaliação, é proposta uma arquitectura de sistema que sistematiza o registo de nuvens de pontos, correspondentes a vistas parciais do mundo, num modelo global consistente. Os resultados da avaliação realizada à biblioteca PCL atestam a sua viabilidade, para a resolução dos problemas propostos. Prova da sua viabilidade, são os resultados práticos obtidos, da implementação da arquitectura de sistema proposta, que apresenta resultados de desempenho interessantes, como também boas perspectivas de integração deste tipo de conceitos e tecnologia em plataformas robóticas desenvolvidas no âmbito de projectos do Laboratório de Sistemas Autónomos (LSA).

Implementação em hardware reconfigurável de método de separação de dados hiperespetrais

Relatório do Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Electrónica e Telecomunicações

Sistema de reconhecimento de impressões digitais baseado em FPGA

Trabalho de Projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Eletrónica e Telecomunicações

Uncertainty assessment approach for composite structures based on global sensitivity indices

The problem of uncertainty propagation in composite laminate structures is studied. An approach based on the optimal design of composite structures to achieve a target reliability level is proposed. Using the Uniform Design Method (UDM), a set of design points is generated over a design domain centred at mean values of random variables, aimed at studying the space variability. The most critical Tsai number, the structural reliability index and the sensitivities are obtained for each UDM design point, using the maximum load obtained from optimal design search. Using the UDM design points as input/output patterns, an Artificial Neural Network (ANN) is developed based on supervised evolutionary learning. Finally, using the developed ANN a Monte Carlo simulation procedure is implemented and the variability of the structural response based on global sensitivity analysis (GSA) is studied. The GSA is based on the first order Sobol indices and relative sensitivities. An appropriate GSA algorithm aiming to obtain Sobol indices is proposed. The most important sources of uncertainty are identified.