Habilidades de processamento fonológico e de escrita em crianças com distúrbio específico de linguagem: um estudo comparativo com a normalidade

Introdução: Crianças com distúrbio específico de linguagem (DEL) são propensas a apresentar dificuldade no processo de alfabetização devido às múltiplas alterações de linguagem que possuem. Este estudo comparou e caracterizou o desempenho de crianças com DEL e em desenvolvimento típico de linguagem em atividades de aliteração, rima, memória de curto prazo fonológica, ditado de palavras e de pseudopalavras. A principal hipótese do estudo era de que o grupo DEL apresentaria desempenho inferior do que o grupo em desenvolvimento típico em todas as habilidades estudadas. Método: Participaram do estudo 12 crianças com DEL (GP) e 48 em desenvolvimento típico (GC) com idade entre 7 anos e 9 anos e 11 meses. Todos os sujeitos cursavam o 2º ou 3º ano do ensino fundamental I e apresentavam audição e rendimento intelectual não-verbal preservados. Para a seleção dos grupos foram utilizadas medidas de vocabulário receptivo, fonologia e nível socioeconômico. Já as medidas experimentais avaliadas foram testes padronizados de aliteração, rima, memória de curto prazo fonológica e a aplicação de um ditado de palavras e de pseudopalavras elaborados para esta pesquisa. Resultados: ambos os grupos apresentaram pior desempenho em tarefas de rima do que de aliteração e o GP apresentou desempenho inferior em ambas as tarefas quando comparado ao GC. A análise dos distratores nas atividades de aliteração e rima apontou que em tarefas de aliteração, o GP cometeu mais erros de tipologia semântico enquanto na prova de rima foram mais erros de tipologia fonológico. O GP obteve desempenho inferior ao GC nas avaliações da memória de curto prazo fonológica, ditado de palavras e de pseudopalavras. O GP evidenciou maior dificuldade no ditado de pseudopalavras no que no de palavras e o GC não apresentou diferença significativa no desempenho dos ditados. No ditado de palavras, o GP cometeu mais erros na palavra toda enquanto no ditado de pseudopalavras ocorreram mais erros na palavra toda e na sílaba final. Na comparação do desempenho dos grupos de acordo com a escolaridade, notou-se que os sujeitos do GC do 2º e 3º ano não evidenciaram diferença significativa em seu desempenho nas tarefas, enquanto os sujeitos do GP do 3º ano apresentaram melhor desempenho do que os do 2º ano em todas as medidas experimentais, com exceção da memória de curto prazo fonológica. Conclusões: o GP apresentou dificuldade em tarefas de processamento fonológico e de escrita que foram realizadas com relativa facilidade pelo GC. Os sujeitos com DEL evidenciaram uma análise mais global dos estímulos apresentados nas tarefas de consciência fonológica, o que os fez desprezar aspectos segmentais importantes. A dificuldade em abordar as informações de modo analítico, somado a alterações linguísticas e do processamento fonológico, levou o GP a apresentar maior taxa de erros nas tarefas de ditado. Apesar das alterações apontadas, os sujeitos do GP do 3º ano obtiveram melhor desempenho do que os do 2º ano em todas as habilidades com exceção da memória de curto prazo fonológica, que é sua marca clínica. Estes dados reforçam a necessidade do diagnóstico e intervenção precoces para esta população, onde as habilidades abordadas neste estudo devem ser incluídas no processo terapêutico

Análise de grandezas cinemáticas e dinâmicas inerentes à hemiparesia através da descoberta de conhecimento em bases de dados

Em virtude de uma elevada expectativa de vida mundial, faz-se crescente a probabilidade de ocorrer acidentes naturais e traumas físicos no cotidiano, o que ocasiona um aumento na demanda por reabilitação. A terapia física, sob o paradigma da reabilitação robótica com serious games, oferece maior motivação e engajamento do paciente ao tratamento, cujo emprego foi recomendado pela American Heart Association (AHA), apontando a mais alta avaliação (Level A) para pacientes internados e ambulatoriais. No entanto, o potencial de análise dos dados coletados pelos dispositivos robóticos envolvidos é pouco explorado, deixando de extrair informações que podem ser de grande valia para os tratamentos. O foco deste trabalho consiste na aplicação de técnicas para descoberta de conhecimento, classificando o desempenho de pacientes diagnosticados com hemiparesia crônica. Os pacientes foram inseridos em um ambiente de reabilitação robótica, fazendo uso do InMotion ARM, um dispositivo robótico para reabilitação de membros superiores e coleta dos dados de desempenho. Foi aplicado sobre os dados um roteiro para descoberta de conhecimento em bases de dados, desempenhando pré-processamento, transformação (extração de características) e então a mineração de dados a partir de algoritmos de aprendizado de máquina. A estratégia do presente trabalho culminou em uma classificação de padrões com a capacidade de distinguir lados hemiparéticos sob uma precisão de 94%, havendo oito atributos alimentando a entrada do mecanismo obtido. Interpretando esta coleção de atributos, foi observado que dados de força são mais significativos, os quais abrangem metade da composição de uma amostra.

Uma nova arquitetura para Internet das Coisas com análise e reconhecimento de padrões e processamento com Big Data.

A Internet das Coisas é um novo paradigma de comunicação que estende o mundo virtual (Internet) para o mundo real com a interface e interação entre objetos. Ela possuirá um grande número de dispositivos heteregôneos interconectados, que deverá gerar um grande volume de dados. Um dos importantes desafios para seu desenvolvimento é se guardar e processar esse grande volume de dados em aceitáveis intervalos de tempo. Esta pesquisa endereça esse desafio, com a introdução de serviços de análise e reconhecimento de padrões nas camadas inferiores do modelo de para Internet das Coisas, que procura reduzir o processamento nas camadas superiores. Na pesquisa foram analisados os modelos de referência para Internet das Coisas e plataformas para desenvolvimento de aplicações nesse contexto. A nova arquitetura de implementada estende o LinkSmart Middeware pela introdução de um módulo para reconhecimento de padrões, implementa algoritmos para estimação de valores, detecção de outliers e descoberta de grupos nos dados brutos, oriundos de origens de dados. O novo módulo foi integrado à plataforma para Big Data Hadoop e usa as implementações algorítmicas do framework Mahout. Este trabalho destaca a importância da comunicação cross layer integrada à essa nova arquitetura. Nos experimentos desenvolvidos na pesquisa foram utilizadas bases de dados reais, provenientes do projeto Smart Santander, de modo a validar da nova arquitetura de IoT integrada aos serviços de análise e reconhecimento de padrões e a comunicação cross-layer.

Aditivos (ionóforo e não ionóforo), processamento de grãos de milho e concentrações de fibra insolúvel em detergente neutro (FDN) de silagem de milho em dietas para bovinos em terminação

Foram conduzidos dois experimentos com o intuito de se avaliar o desempenho, características de carcaça e parâmetros ruminais de bovinos Nelore recebendo dietas contendo grãos de milho flint processados de diferentes formas em associação a diferentes aditivos e níveis de FDN de silagem de milho (FDNf). No Experimento 1, 239 tourinhos (PCI=350±26,79kg) foram alojados em 40 baias de acordo com o peso corporal inicial e receberam dietas contendo dois tipos de processamento dos grãos de milho (moagem fina e floculação) e diferentes aditivos (monensina sódica; 25 ppm e formulação A062 a base de virginiamicina; produto teste, não comercial, fornecido pela Ourofino Saúde Animal; nas dosagens de 17 e 25 ppm), totalizando 8 tratamentos. Os dados foram analisados pelo PROC MIXED do SAS. A floculação aumentou o peso final, o ganho de peso diário, a eficiência alimentar, o peso da carcaça quente e tendeu a aumentar o rendimento de carcaça em comparação a moagem fina. Houve tendência de interação entre processamento e fornecimento de aditivos para a ingestão de matéria seca e ganho de peso diário. A floculação reduziu o teor de amido fecal, aumentou a digestibilidade do amido no trato total, aumentou os valores de energia liquida para manutenção e ganho da dieta e o numero médio de papilas ruminais. Os aditivos aumentaram a altura, largura e área das papilas e reduziram a espessura de faixa de queratina em relação ao tratamento controle. Houve tendência das formulações a base de virginiamicina aumentarem o peso da carcaça quente dos animais em comparação com a monensina sódica, mas não em relação ao tratamento controle sem aditivo. A floculação foi mais efetiva para aumentar a digestiblidade do amido no trato total, o valor energético do milho e o desempenho dos bovinos enquanto que os aditivos não foram efetivos para aumentar o valor energético das dietas e a eficiência alimentar dos animais. No Experimento 2, 237 tourinhos (PCI=350±28,49kg) foram alojados em 32 baias de acordo com o peso corporal inicial e receberam dietas contendo dois tipos de processamento (moagem grosseira e floculação) e diferentes níveis de FDNf (4; 7; 10 e 13% MS), totalizando 8 tratamentos. Os dados foram analisados pelo PROC MIXED do SAS. A floculação tendeu a aumentar a eficiência alimentar, o peso da carcaça quente e a espessura de gordura subcutânea, reduziu o teor de amido fecal, aumentou a digestibilidade do amido no trato total como também aumentou os valores de energia liquida para manutenção e para ganho das dietas. Os níveis de FDNf afetaram ingestão de matéria seca e o peso da carcaça quente independente do método de processamento. Houve tendência de aumento linear no GPD e tendência de redução quadrática na eficiência alimentar com inclusão crescente de FDNf. A inclusão de silagem de milho em dietas com alto teor de milho flint reduziu a eficiência alimentar dos animais, mas aumentou o peso da carcaça quente. A floculação aumentou o valor energético do cereal para tourinhos Nelore em dietas com alto teor de energia.

A regulamentação de proteção de dados pessoais no Brasil e na Europa: uma análise comparativa

Trabalho apresentado no III Simpósio Internacional LAVITS: Vigilância, Tecnopolíticas, Territórios 13 à 15 de Maio, 2015. Rio de Janeiro, Brasil

Análise geoambiental da plataforma continental Rasa Equatorial, por meio de sensoriamento remoto e dados sedimentológicos: parrachos de Rio do Fogo-RN, Brasil

In the shallow continental shelf in Northeastern Rio Grande do Norte - Brazil, important underwater geomorphological features can be found 6km from the coastline. They are coral reefs, locally known as “parrachos”. The present study aims to characterize and analyze the geomorphological feature as well as the ones of the benthic surface, and the distribution of biogenic sediments found in parrachos at Rio do Fogo and associated shallow platforms, by using remote sensing products and in situ data collections. This was made possible due to sedimentological, bathymetric and geomorphological maps elaborated from composite bands of images from the satellite sensors ETM+/Landsat-7, OLI/Landsat-8, MS/GeoEye and PAN/WordView-1, and analysis of bottom sediments samples. These maps were analyzed, integrally interpreted and validated in fieldwork, thus permitting the generation of a new geomorphological zoning of the shallow shelf in study and a geoenvironmental map of the Parrachos in Rio do Fogo. The images used were subject to Digital Image Processing techniques. All obtained data and information were stored in a Geographic Information System (GIS) and can become available to the scientific community. This shallow platform has a carbonate bottom composed mostly by algae. Collected and analyzed sediment samples can be classified as biogenic carbonatic sands, as they are composed 75% by calcareous algae, according to the found samples. The most abundant classes are green algae, red algae, nonbiogenic sediments (mineral grains), ancient algae and molluscs. At the parrachos the following was mapped: Barreta Channel, intertidal reefs, submerged reefs, the spur and grooves, the pools, the sandy bank, the bank of algae, sea grass, submerged roads and Rio do Fogo Channel. This work presents new information about geomorphology and evolution in the study area, and will be guiding future decision making in the handling and environmental management of the region

Metodologia númerico-experimental para avaliação da espessura de filmes de nitreto de titânio obtidos por processamento a plasma

In recent decades, changes in the surface properties of materials have been used to improve their tribological characteristics. However, this improvement depends on the process, treatment time and, primarily, the thickness of this surface film layer. Physical vapor deposition (PVD) of titanium nitrate (TiN) has been used to increase the surface hardness of metallic materials. Thus, the aim of the present study was to propose a numerical-experimental method to assess the film thickness (l) of TiN deposited by PVD. To reach this objective, experimental results of hardness (H) assays were combined with a numerical simulation to study the behavior of this property as a function of maximum penetration depth of the indenter (hmax) into the film/substrate conjugate. Two methodologies were adopted to determine film thickness. The first consists of the numerical results of the H x hmax curve with the experimental curve obtained by the instrumental indentation test. This methodology was used successfully in a TiN-coated titanium (Ti) conjugate. A second strategy combined the numerical results of the Hv x hmax curve with Vickers experimental hardness data (Hv). This methodology was applied to a TiN-coated M2 tool steel conjugate. The mechanical properties of the materials studied were also determined in the present study. The thicknesses results obtained for the two conjugates were compatible with their experimental data.

Estudo e aplicação da transformada de Fourier na regularização de dados sísmicos na exploração de petróleo

In the oil prospection research seismic data are usually irregular and sparsely sampled along the spatial coordinates due to obstacles in placement of geophones. Fourier methods provide a way to make the regularization of seismic data which are efficient if the input data is sampled on a regular grid. However, when these methods are applied to a set of irregularly sampled data, the orthogonality among the Fourier components is broken and the energy of a Fourier component may "leak" to other components, a phenomenon called "spectral leakage". The objective of this research is to study the spectral representation of irregularly sampled data method. In particular, it will be presented the basic structure of representation of the NDFT (nonuniform discrete Fourier transform), study their properties and demonstrate its potential in the processing of the seismic signal. In this way we study the FFT (fast Fourier transform) and the NFFT (nonuniform fast Fourier transform) which rapidly calculate the DFT (discrete Fourier transform) and NDFT. We compare the recovery of the signal using the FFT, DFT and NFFT. We approach the interpolation of seismic trace using the ALFT (antileakage Fourier transform) to overcome the problem of spectral leakage caused by uneven sampling. Applications to synthetic and real data showed that ALFT method works well on complex geology seismic data and suffers little with irregular spatial sampling of the data and edge effects, in addition it is robust and stable with noisy data. However, it is not as efficient as the FFT and its reconstruction is not as good in the case of irregular filling with large holes in the acquisition.

Estudo e aplicação da transformada de Fourier na regularização de dados sísmicos na exploração de petróleo

In the oil prospection research seismic data are usually irregular and sparsely sampled along the spatial coordinates due to obstacles in placement of geophones. Fourier methods provide a way to make the regularization of seismic data which are efficient if the input data is sampled on a regular grid. However, when these methods are applied to a set of irregularly sampled data, the orthogonality among the Fourier components is broken and the energy of a Fourier component may "leak" to other components, a phenomenon called "spectral leakage". The objective of this research is to study the spectral representation of irregularly sampled data method. In particular, it will be presented the basic structure of representation of the NDFT (nonuniform discrete Fourier transform), study their properties and demonstrate its potential in the processing of the seismic signal. In this way we study the FFT (fast Fourier transform) and the NFFT (nonuniform fast Fourier transform) which rapidly calculate the DFT (discrete Fourier transform) and NDFT. We compare the recovery of the signal using the FFT, DFT and NFFT. We approach the interpolation of seismic trace using the ALFT (antileakage Fourier transform) to overcome the problem of spectral leakage caused by uneven sampling. Applications to synthetic and real data showed that ALFT method works well on complex geology seismic data and suffers little with irregular spatial sampling of the data and edge effects, in addition it is robust and stable with noisy data. However, it is not as efficient as the FFT and its reconstruction is not as good in the case of irregular filling with large holes in the acquisition.

Classificador máquina de suporte vetorial com análise de Fourier aplicada em dados de EEG e EMG

The classifier support vector machine is used in several problems in various areas of knowledge. Basically the method used in this classier is to end the hyperplane that maximizes the distance between the groups, to increase the generalization of the classifier. In this work, we treated some problems of binary classification of data obtained by electroencephalography (EEG) and electromyography (EMG) using Support Vector Machine with some complementary techniques, such as: Principal Component Analysis to identify the active regions of the brain, the periodogram method which is obtained by Fourier analysis to help discriminate between groups and Simple Moving Average to eliminate some of the existing noise in the data. It was developed two functions in the software R, for the realization of training tasks and classification. Also, it was proposed two weights systems and a summarized measure to help on deciding in classification of groups. The application of these techniques, weights and the summarized measure in the classier, showed quite satisfactory results, where the best results were an average rate of 95.31% to visual stimuli data, 100% of correct classification for epilepsy data and rates of 91.22% and 96.89% to object motion data for two subjects.

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.

Estimação do subespaço de sinal em dados hiperespectrais

A redução de dimensionalidade é uma tarefa crucial no processamento e análise de dados hiperespectrais. Esta comunicação propõe um método de estimação do subespaço de sinal baseado no erro quadrático médio. O método consiste em primeiro estimar as matrizes de correlação do sinal e do ruído e em segundo seleccionar o conjunto de vectores próprios que melhor representa o subespaço de sinal. O eficiência deste método é ilustrada em imagens hiperespectrais sintéticas e reais.

Influência da experiência profissional e das características visuais do operador no processamento da cintigrafia de perfusão do miocárdio

A cintigrafia de perfusão do miocárdio (CPM) é uma técnica usada no diagnóstico e estratificação de risco em pacientes com suspeita ou conhecida doença arterial coronária. O processamento da CPM é realizado maioritariamente de forma semi-automática. Neste permanecem passos manuais, que envolvem: delimitação da área de reconstrução; reorientação e ajustamento dos limites do miocárdio (longo eixo vertical - LEV; longo eixo horizontal - LEH; curto eixo. O desempenho dos técnicos de Medicina Nuclear (TMN) pode ser afetado por: fatores ambientais; fatores individuais (experiência profissional e características visuais). Acredita-se que a perceção visual ao nível do processamento da CPM se encontra relacionada com o estado de visão binocular. Assim, diferentes TMN que processem os mesmos dados poderão obter diferentes estimativas dos parâmetros quantitativos. Questão de investigação: Será que a experiência profissional e as características visuais do operador interferem na determinação dos PQ no processamento da CPM? Objetivos do estudo: Avaliar a influência da experiência profissional e das características visuais dos TMN na determinação dos PQ obtidos na CPM; e Analisar a variabilidade intra e inter-operador na determinação dos PQ obtidos na CPM.

Adoecimento osteomuscular de trabalhadores portuários avulsos e o processamento do raciocínio clínico da enfermagem

Introdução: O trabalho portuário é composto por condicionantes socioambientais necessários à manutenção das funções operativas, mas que influenciam na produção de doenças osteomusculares. O conhecimento desses condicionantes instrumentaliza o raciocínio clínico da Enfermagem para o planejamento de ações em saúde. Desta forma, defende-se a tese de que “O conhecimento dos condicionantes socioambientais e pessoais do adoecimento osteomuscular do trabalhador portuário avulso fornece elementos ao processamento do raciocínio clínico da Enfermagem, para assistência em saúde do trabalhador”. Objetivos: identificar evidências científicas de adoecimento ocupacional do trabalhador portuário publicadas na literatura cientifica; caracterizar o tipo, a localização e a intensidade de sintomas osteomusculares relacionados com os condicionantes socioambientais do trabalho portuário; Relacionar as doenças osteomusculares autorreferidas por trabalhadores portuários e os condicionantes socioambientais deste trabalho. Percurso Metodológico: o estudo apresentou revisão sistemática, fundamentada no método Cochrane; e estudos descritivos e exploratórios de abordagem quantitativa, realizado por meio de entrevista semi-estruturada com 232 trabalhadores portuários avulsos. Os dados foram analisados no software Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) 21.0, por frequência simples, proporções e testes inferenciais não-paramétricos. A tese integra o macro projeto de pesquisa “Saúde do Trabalhador, Riscos, Acidentes e Doenças Relacionadas ao Trabalho: Estudo com Trabalhadores em um Porto no Extremo Sul do Brasil”, aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Universidade Federal do Rio Grande (CEPAS-FURG) sob parecer número 118/2013. Resultados: Na revisão sistemática, selecionaram-se 16 publicações; todas as publicações pertenceram ao nível de evidência quatro, destacando o câncer pulmonar, doenças osteomusculares e isquêmicas, com nexo causal em riscos químicos oriundos da exaustão veicular e das cargas transportadas. Nos estudos descritivos, os sintomas prevalentes foram a dor leve em membros superiores (51,7%) e intensa a insuportável na coluna vertebral (19%). Os dois adoecimentos mais autorreferidos foram lombocitalgia (36,8%; n=50 – em terra e 28,1%; n=27 – a bordo) e tendinite (27,9% - em terra e 31,3% - a bordo). Discussão: O câncer pulmonar ocupacional foi causado por componentes químicos da exaustão veicular e do amianto transportado nas operações portuárias. Com relação à saúde muscular, a idade, o tempo e a jornada de trabalho mostraram-se condicionantes importantes na identificação de sintomas e adoecimentos, e o quanto estes fatores interveem na percepção da intensidade, contribuindo no autocuidado para prevenção e tratamento. Conclusão: O conhecimento dos condicionantes socioambientais relacionados ao trabalhador e caracterizados nos ambientes de trabalho deve ser atual e pregresso, o que somado à apreensão dos sintomas e adoecimentos autorreferidos pelos trabalhadores instrumentalizou o RC, identificando uma atuação profissional em longo prazo para dirimir os adoecimentos identificados. As características clínicas obtidas, em conjunto com a literatura, conduziram ao processamento do RC da enfermagem nesta realidade, sendo a informação em saúde um ponto chave para a promoção da saúde muscular dos trabalhadores.