Morfometria do trato vocal por ressonância magnética: simulação de padrões patológicos articulatórios

Introdução – A análise da forma ou morfometria de estruturas anatómicas, como o trato vocal, pode ser efetuada a partir de imagens bidimensionais (2D) como de aquisições volumétricas (3D) de ressonância magnética (RM). Esta técnica de imagem tem vindo a ter uma utilização crescente no estudo da produção da fala. Objetivos – Demonstrar como pode ser efetuada a morfometria do trato vocal a partir da imagem por ressonância magnética e ainda apresentar padrões anatómicos normais durante a produção das vogais [i a u] e dois padrões articulatórios patológicos em contexto simulado. Métodos – As imagens consideradas foram recolhidas a partir de aquisições 2D (Turbo Spin-eco) e 3D (Flash Gradiente-Eco) de RM em quatro sujeitos durante a produção das vogais em estudo; adicionalmente procedeu-se à avaliação de duas perturbações articulatórias usando o mesmo protocolo de RM. A morfometria do trato vocal foi extraída com recurso a técnicas manuais (para extração de cinco medidas articulatórias) e automáticas (para determinação de volumes) de processamento e análise de imagem. Resultados – Foi possível analisar todo o trato vocal, incluindo a posição e a forma dos articuladores, tendo por base cinco medidas descritivas do posicionamento destes órgãos durante a produção das vogais. A determinação destas medições permitiu identificar quais as estratégias mais comummente adotadas na produção de cada som, nomeadamente a postura articulatória e a variação de cada medida para cada um dos sujeitos em estudo. No contexto de voz falada intersujeitos, foi notória a variabilidade nos volumes estimados do trato vocal para cada som e, em especial, o aumento do volume do trato vocal na perturbação articulatória de sigmatismo. Conclusão – A imagem por RM é, sem dúvida, uma técnica promissora no estudo da fala, inócua, não-invasiva e que fornece informação fiável da morfometria do trato vocal.

Three-dimensional modeling of tongue during speech using MRI data

The tongue is the most important and dynamic articulator for speech formation, because of its anatomic aspects (particularly, the large volume of this muscular organ comparatively to the surrounding organs of the vocal tract) and also due to the wide range of movements and flexibility that are involved. In speech communication research, a variety of techniques have been used for measuring the three-dimensional vocal tract shapes. More recently, magnetic resonance imaging (MRI) becomes common; mainly, because this technique allows the collection of a set of static and dynamic images that can represent the entire vocal tract along any orientation. Over the years, different anatomical organs of the vocal tract have been modelled; namely, 2D and 3D tongue models, using parametric or statistical modelling procedures. Our aims are to present and describe some 3D reconstructed models from MRI data, for one subject uttering sustained articulations of some typical Portuguese sounds. Thus, we present a 3D database of the tongue obtained by stack combinations with the subject articulating Portuguese vowels. This 3D knowledge of the speech organs could be very important; especially, for clinical purposes (for example, for the assessment of articulatory impairments followed by tongue surgery in speech rehabilitation), and also for a better understanding of acoustic theory in speech formation.

Association between grip strength, anthropometric data and functional capacity

The hand is one of the most important instruments of the human body, mainly due to the possibility of grip movements. Grip strength has been described as an important predictor of functional capacity. There are several factors that may influence it, such as gender, age and anthropometric characteristics. Functional capacity refers to the ability to perform daily activities which allow the individual to self-care and to live with autonomy. Composite Physical Function (CPF) scale is an evaluation tool for functional capacity that includes daily activities, self-care, sports activities, upper limb function and gait capacity. In 2011, Portugal had 15% of young population (0-14years) and 19% of elderly population (over 65 years). Considering the double-ageing phenomen, it is important to understand the effect of the grip strength in elderly individuals, considering their characteristics, as the need to maintainin dependency as long as possible.

Estratégias de implementação de plataformas de e-maintenance na indústria: desenvolvimento de uma aplicação para um sistema logístico de viaturas

Mestrado em Engenharia Electrotécnica – Sistemas Eléctricos de Energia

Contributo para a estimativa da idade fetal à data da morte na população portuguesa

A estimativa da idade gestacional (IG) em restos cadavéricos fetais é importante em contextos forenses. Para esse efeito, os especialistas forenses recorrem à avaliação do padrão de calcificação dentária e/ou ao estudo do esqueleto. Neste último, o comprimento das diáfises de ossos longos é um dos métodos mais utilizados, sendo utilizadas equações de regressão de obras pouco atuais ou baseadas em dados ecográficos, cujas medições diferem das efetuadas diretamente no osso. Este trabalho tem como objetivo principal a obtenção de equações de regressão para a população Portuguesa, com base na medição das diáfises de fémur, tíbia e úmero, utilizando radiografias postmortem. A amostra é constituída por 80 fetos de IG conhecida. Tratando-se de um estudo retrospectivo, os casos foram selecionados com base nas informações clínicas e anatomopatológicas, excluindo-se aqueles cujo normal crescimento se encontrava efetiva ou potencialmente comprometido. Os resultados confirmaram uma forte correlação entre o comprimento das diáfises estudadas e a IG, apresentando o fémur a correlação mais forte (r=0.967; p <0,01). Assim, foi possível obter uma equação de regressão para cada um dos ossos estudados. Concluindo, os objetivos do estudo foram atingidos com a obtenção das equações de regressão para os ossos estudados. Pretende-se, futuramente, alargar a amostra para validar e consolidar os resultados obtidos neste estudo.

Assessment of data-driven modeling strategies for water delivery canals

The aim of this paper is to develop models for experimental open-channel water delivery systems and assess the use of three data-driven modeling tools toward that end. Water delivery canals are nonlinear dynamical systems and thus should be modeled to meet given operational requirements while capturing all relevant dynamics, including transport delays. Typically, the derivation of first principle models for open-channel systems is based on the use of Saint-Venant equations for shallow water, which is a time-consuming task and demands for specific expertise. The present paper proposes and assesses the use of three data-driven modeling tools: artificial neural networks, composite local linear models and fuzzy systems. The canal from Hydraulics and Canal Control Nucleus (A parts per thousand vora University, Portugal) will be used as a benchmark: The models are identified using data collected from the experimental facility, and then their performances are assessed based on suitable validation criterion. The performance of all models is compared among each other and against the experimental data to show the effectiveness of such tools to capture all significant dynamics within the canal system and, therefore, provide accurate nonlinear models that can be used for simulation or control. The models are available upon request to the authors.

Automatic synthesis of VHDL Hardware Components from IOPT Petri Net models

Conferência: 39th Annual Conference of the IEEE Industrial-Electronics-Society (IECON), Vienna, Austria, Nov 10-14, 2013

Automatic diagnosis of liver steatosis by ultrasound using autoregressive tissue characterization

Liver steatosis is mainly a textural abnormality of the hepatic parenchyma due to fat accumulation on the hepatic vesicles. Today, the assessment is subjectively performed by visual inspection. Here a classifier based on features extracted from ultrasound (US) images is described for the automatic diagnostic of this phatology. The proposed algorithm estimates the original ultrasound radio-frequency (RF) envelope signal from which the noiseless anatomic information and the textural information encoded in the speckle noise is extracted. The features characterizing the textural information are the coefficients of the first order autoregressive model that describes the speckle field. A binary Bayesian classifier was implemented and the Bayes factor was calculated. The classification has revealed an overall accuracy of 100%. The Bayes factor could be helpful in the graphical display of the quantitative results for diagnosis purposes.

Sistema de animação de personagens virtuais para comunicação não verbal

O principal objectivo da animação de personagens virtuais é o de contar uma história através da utilização de personagens virtuais emocionalmente expressivos. Os personagens têm personalidades distintas, e transmitem as suas emoções e processos de pensamento através dos seus comportamentos (comunicação não verbal). As suas acções muitas das vezes constituem a geração de movimentos corporais complexos. Existem diversas questões a considerar quando se anima uma entidade complexa, tais como, a posição das zonas móveis e as suas velocidades. Os personagens virtuais são um exemplo de entidades complexas e estão entre os elementos mais utilizados em animação computacional. O foco desta dissertação consistiu na criação de uma proposta de sistema de animação de personagens virtuais, cujos movimentos e expressões faciais são capazes de transmitir emoções e estados de espírito. Os movimentos primários, ou seja os movimentos que definem o comportamento dos personagens, são provenientes da captura de movimentos humanos (Motion Capture). As animações secundárias, tais como as expressões faciais, são criadas em Autodesk Maya recorrendo à técnica BlendShapes. Os dados obtidos pela captura de movimentos, são organizados numa biblioteca de comportamentos através de um grafo de movimentos, conhecido por Move Tree. Esta estrutura permite o controlo em tempo real dos personagens através da gestão do estado dos personagens. O sistema possibilita também a transição eficaz entre movimentos semelhantes e entre diferentes velocidades de locomoção, minimizando o efeito de arrastamento de pés conhecido como footskate. Torna-se assim possível definir um trajecto que o personagem poderá seguir com movimentos suaves. Estão também disponíveis os resultados obtidos nas sessões de avaliação realizadas, que visaram a determinação da qualidade das transições entre animações. Propõem-se ainda o melhoramento do sistema através da implementação da construção automática do grafo de movimentos.

Analysis and visualization of seismic data using mutual information

Seismic data is difficult to analyze and classical mathematical tools reveal strong limitations in exposing hidden relationships between earthquakes. In this paper, we study earthquake phenomena in the perspective of complex systems. Global seismic data, covering the period from 1962 up to 2011 is analyzed. The events, characterized by their magnitude, geographic location and time of occurrence, are divided into groups, either according to the Flinn-Engdahl (F-E) seismic regions of Earth or using a rectangular grid based in latitude and longitude coordinates. Two methods of analysis are considered and compared in this study. In a first method, the distributions of magnitudes are approximated by Gutenberg-Richter (G-R) distributions and the parameters used to reveal the relationships among regions. In the second method, the mutual information is calculated and adopted as a measure of similarity between regions. In both cases, using clustering analysis, visualization maps are generated, providing an intuitive and useful representation of the complex relationships that are present among seismic data. Such relationships might not be perceived on classical geographic maps. Therefore, the generated charts are a valid alternative to other visualization tools, for understanding the global behavior of earthquakes.

Feature selection for clustering categorical data with an embedded modelling approach

Research on the problem of feature selection for clustering continues to develop. This is a challenging task, mainly due to the absence of class labels to guide the search for relevant features. Categorical feature selection for clustering has rarely been addressed in the literature, with most of the proposed approaches having focused on numerical data. In this work, we propose an approach to simultaneously cluster categorical data and select a subset of relevant features. Our approach is based on a modification of a finite mixture model (of multinomial distributions), where a set of latent variables indicate the relevance of each feature. To estimate the model parameters, we implement a variant of the expectation-maximization algorithm that simultaneously selects the subset of relevant features, using a minimum message length criterion. The proposed approach compares favourably with two baseline methods: a filter based on an entropy measure and a wrapper based on mutual information. The results obtained on synthetic data illustrate the ability of the proposed expectation-maximization method to recover ground truth. An application to real data, referred to official statistics, shows its usefulness.

Categorical data clustering using a minimum message length criterion

Research on cluster analysis for categorical data continues to develop, new clustering algorithms being proposed. However, in this context, the determination of the number of clusters is rarely addressed. We propose a new approach in which clustering and the estimation of the number of clusters is done simultaneously for categorical data. We assume that the data originate from a finite mixture of multinomial distributions and use a minimum message length criterion (MML) to select the number of clusters (Wallace and Bolton, 1986). For this purpose, we implement an EM-type algorithm (Silvestre et al., 2008) based on the (Figueiredo and Jain, 2002) approach. The novelty of the approach rests on the integration of the model estimation and selection of the number of clusters in a single algorithm, rather than selecting this number based on a set of pre-estimated candidate models. The performance of our approach is compared with the use of Bayesian Information Criterion (BIC) (Schwarz, 1978) and Integrated Completed Likelihood (ICL) (Biernacki et al., 2000) using synthetic data. The obtained results illustrate the capacity of the proposed algorithm to attain the true number of cluster while outperforming BIC and ICL since it is faster, which is especially relevant when dealing with large data sets.

Determining the number of clusters in categorical data

Cluster analysis for categorical data has been an active area of research. A well-known problem in this area is the determination of the number of clusters, which is unknown and must be inferred from the data. In order to estimate the number of clusters, one often resorts to information criteria, such as BIC (Bayesian information criterion), MML (minimum message length, proposed by Wallace and Boulton, 1968), and ICL (integrated classification likelihood). In this work, we adopt the approach developed by Figueiredo and Jain (2002) for clustering continuous data. They use an MML criterion to select the number of clusters and a variant of the EM algorithm to estimate the model parameters. This EM variant seamlessly integrates model estimation and selection in a single algorithm. For clustering categorical data, we assume a finite mixture of multinomial distributions and implement a new EM algorithm, following a previous version (Silvestre et al., 2008). Results obtained with synthetic datasets are encouraging. The main advantage of the proposed approach, when compared to the above referred criteria, is the speed of execution, which is especially relevant when dealing with large data sets.

Conhecimento dos alunos sobre geometria no início do 3.º ciclo

Dissertação apresentada para obtenção do grau de Mestre em Educação Matemática na Educação Pré-Escolar e nos 1.º e 2.º Ciclos do Ensino Básico

BabeLO : an extensible converter of programming exercises formats

In the last two decades, there was a proliferation of programming exercise formats that hinders interoperability in automatic assessment. In the lack of a widely accepted standard, a pragmatic solution is to convert content among the existing formats. BabeLO is a programming exercise converter providing services to a network of heterogeneous e-learning systems such as contest management systems, programming exercise authoring tools, evaluation engines and repositories of learning objects. Its main feature is the use of a pivotal format to achieve greater extensibility. This approach simplifies the extension to other formats, just requiring the conversion to and from the pivotal format. This paper starts with an analysis of programming exercise formats representative of the existing diversity. This analysis sets the context for the proposed approach to exercise conversion and to the description of the pivotal data format. The abstract service definition is the basis for the design of BabeLO, its components and web service interface. This paper includes a report on the use of BabeLO in two concrete scenarios: to relocate exercises to a different repository, and to use an evaluation engine in a network of heterogeneous systems.