Synergistic control of forearm based on accelerometer data and artificial neural networks

In the present study, we modeled a reaching task as a two-link mechanism. The upper arm and forearm motion trajectories during vertical arm movements were estimated from the measured angular accelerations with dual-axis accelerometers. A data set of reaching synergies from able-bodied individuals was used to train a radial basis function artificial neural network with upper arm/forearm tangential angular accelerations. The trained radial basis function artificial neural network for the specific movements predicted forearm motion from new upper arm trajectories with high correlation (mean, 0.9149-0.941). For all other movements, prediction was low (range, 0.0316-0.8302). Results suggest that the proposed algorithm is successful in generalization over similar motions and subjects. Such networks may be used as a high-level controller that could predict forearm kinematics from voluntary movements of the upper arm. This methodology is suitable for restoring the upper limb functions of individuals with motor disabilities of the forearm, but not of the upper arm. The developed control paradigm is applicable to upper-limb orthotic systems employing functional electrical stimulation. The proposed approach is of great significance particularly for humans with spinal cord injuries in a free-living environment. The implication of a measurement system with dual-axis accelerometers, developed for this study, is further seen in the evaluation of movement during the course of rehabilitation. For this purpose, training-related changes in synergies apparent from movement kinematics during rehabilitation would characterize the extent and the course of recovery. As such, a simple system using this methodology is of particular importance for stroke patients. The results underlie the important issue of upper-limb coordination.

Manipulating Greek musical modes and tempo affects perceived musical emotion in musicians and nonmusicians

The combined influence of tempo and mode on emotional responses to music was studied by crossing 7 changes in mode with 3 changes in tempo. Twenty-four musicians aged 19 to 25 years (12 males and 12 females) and 24 nonmusicians aged 17 to 25 years (12 males and 12 females) were required to perform two tasks: 1) listening to different musical excerpts, and 2) associating an emotion to them such as happiness, serenity, fear, anger, or sadness. ANOVA showed that increasing the tempo strongly affected the arousal (F(2,116) = 268.62, mean square error (MSE) = 0.6676, P < 0.001) and, to a lesser extent, the valence of emotional responses (F(6,348) = 8.71, MSE = 0.6196, P < 0.001). Changes in modes modulated the affective valence of the perceived emotions (F(6,348) = 4.24, MSE = 0.6764, P < 0.001). Some interactive effects were found between tempo and mode (F (1,58) = 115.6, MSE = 0.6428, P < 0.001), but, in most cases, the two parameters had additive effects. This finding demonstrates that small changes in the pitch structures of modes modulate the emotions associated with the pieces, confirming the cognitive foundation of emotional responses to music.

Artificial neural network models for predicting 1-year mortality in elderly patients with intertrochanteric fractures in China

The mortality rate of older patients with intertrochanteric fractures has been increasing with the aging of populations in China. The purpose of this study was: 1) to develop an artificial neural network (ANN) using clinical information to predict the 1-year mortality of elderly patients with intertrochanteric fractures, and 2) to compare the ANN's predictive ability with that of logistic regression models. The ANN model was tested against actual outcomes of an intertrochanteric femoral fracture database in China. The ANN model was generated with eight clinical inputs and a single output. ANN's performance was compared with a logistic regression model created with the same inputs in terms of accuracy, sensitivity, specificity, and discriminability. The study population was composed of 2150 patients (679 males and 1471 females): 1432 in the training group and 718 new patients in the testing group. The ANN model that had eight neurons in the hidden layer had the highest accuracies among the four ANN models: 92.46 and 85.79% in both training and testing datasets, respectively. The areas under the receiver operating characteristic curves of the automatically selected ANN model for both datasets were 0.901 (95%CI=0.814-0.988) and 0.869 (95%CI=0.748-0.990), higher than the 0.745 (95%CI=0.612-0.879) and 0.728 (95%CI=0.595-0.862) of the logistic regression model. The ANN model can be used for predicting 1-year mortality in elderly patients with intertrochanteric fractures. It outperformed a logistic regression on multiple performance measures when given the same variables.

HYBRID ARTIFICIAL NEURAL NETWORK APPLIEDTO MODELING SCFE OF BASIL AND ROSEMARY OILS

This work presents the results of a Hybrid Neural Network (HNN) technique as applied to modeling SCFE curves obtained from two Brazilian vegetable matrices. A series Hybrid Neural Network was employed to estimate the parameters of the phenomenological model. A small set of SCFE data of each vegetable was used to generate an extended data set, sufficient to train the network. Afterwards, other sets of experimental data, not used in the network training, were used to validate the present approach. The series HNN correlates well the experimental data and it is shown that the predictions accomplished with this technique may be promising for SCFE purposes.

Influência do tempo de armazenamento a 11°C sobre algumas características físicas de cultivares de feijão guandu (Cajanus cajan L.)

Foram avaliadas as seguintes características físicas: densidade, água absorvida e tempo de cocção de 33 cultivares de feijão guandu. A densidade ficou estável durante o armazenamento entre os cultivares. A relação entre a massa hidratada pela massa inicial foi acima de 2,0 até aos 6 meses para a maioria dos cultivares sendo que aos 9 meses tivemos algumas cultivares que não atingiram relação acima de 2,0 e aos 12 meses somente 2 cultivares atingiram relação 2,0. A relação do tempo de cocção inicial pelo tempo de cocção em diferentes tempos demonstrou comportamentos distintos entre os cultivares, sendo que os cultivares L-16 e L-14 apresentaram as maiores relações entre o tempo inicial e o período de 12 meses de armazenagem. .Por esses resultados, pôde-se observar a grande variabilidade das características físicas dos diferentes cultivares estudados. No entanto houve a possibilidade de selecionar as cultivares L-03; L-09; L-29; L-30 e L-36 por apresentarem maior estabilidade frente ao tempo de armazenamento.

PROPRIEDADES EMULSIFICANTES E SOLUBILIDADE DA CASEÍNA BOVINA E DE SEUS HIDROLISADOS TRÍPTICOS: 1. EFEITO DO PH E DO TEMPO DE HIDRÓLISE

Visando a aplicação industrial da caseína e de seus hidrolisados trípticos, foram estudados os efeitos da variação do pH e do tempo de hidrólise sobre suas características de solubilidade e propriedades emulsificantes. Testou-se os valores de pH de 3,0; 4,0; 5,0; 6,0; 7,0 e 8,0 e os tempos de hidrólise: 5, 10 15, 30 e 60min. Foram medidos a solubilidade, a capacidade emulsificante, o índice de atividade emulsificante, a estabilidade da emulsão, e calculdado o tamanho dos glóbulos de gordura. Os resultados obtidos para a caseína nativa indicaram que os melhores valores para estas propriedades funcionais foram encontrados em pH acima de 5,0. A hidrólise tríptica da caseína foi benéfica para sua solubilidade e capacidade emulsificante e prejudicou sua estabilidade, em todos os valores de pH e tempos de hidrólise, exceto no pH 5,0 com 5 min de reação. Por outro lado, este tratamento enzimático contribuiu para melhorar o índice de atividade emulsificante da caseína, entre valores de pH 3,0 e 5,0 e após 10 min de reação.

Análise tempo-intensidade dos gostos doce e amargo de extrato de folhas de estévia (Stévia rebaudiana Bertoni) em doçura equivalente a sacarose

O extrato de folhas de estévia (Stévia rebaudiana Bertoni) é o único edulcorante utilizado na substituição da sacarose, que pode ser produzido totalmente no Brasil. Este trabalho objetivou determinar o comportamento de características temporais dos estímulos doce e amargo do extrato de estévia em doçuras equivalentes a soluções de sacarose (DESS) a 3 e 10%. As curvas tempo-intensidade (T-I) para cada substância foram coletadas utilizando-se o programa "Sistema de Coleta de Dados Tempo-Intensidade - SCDTI" para Windows, onde os provadores registravam com auxílio do "mouse" a percepção de cada estímulo solicitado em função do tempo, para cada amostra. Os parâmetros das curvas T-I determinados foram: tempo de intensidade máxima (TImax), intensidade máxima (Imax), tempo onde a intensidade máxima começa a declinar (Td), tempo de platô (Platô), área sob a curva (Área) e tempo total de duração do estímulo (Ttot). Os parâmetros Td, Ttot, Área e Platô das curvas T-I para o estímulo doce nos dois níveis de doçura significativamente foram superiores para o extrato de estévia, enquanto TImax e Imax foram significativamente menores (p£ 0,05). As diferenças entre os valores de sacarose e extrato de estévia foram muito maiores a DESS a 10%. A sacarose não apresentou nenhum registro para o estímulo amargo tanto a 3 como a 10%, enquanto a estévia apresentou curvas T-I características, com intensidade e o tempo total de duração dependente da concentração.

Análise tempo-intensidade dos estímulos doce e amargo de extrato de folhas de estévia [Stevia rebaudiana (Bert.) Bertoni] em doçura equivalente a sacarose

O extrato de folhas de estévia (Stevia rebaudiana Bertoni) é o único edulcorante utilizado na substituição da sacarose, que pode ser produzido totalmente no Brasil. O objetivo deste estudo foi determinar os comportamentos de características temporais dos estímulos doce e amargo da estevia em doçuras equivalentes a soluções de sacarose (DESS) a 3 e 10%. As curvas tempo-intensidade (T-I) para cada substância foram coletadas utilizando-se o programa "Sistema de Coleta de Dados Tempo-Intensidade - SCDTI" para Windows, onde os provadores registravam com auxílio do "mouse" a percepção de cada estímulo solicitado em função do tempo, para cada amostra. Os parâmetros das curvas T-I coletados foram: tempo de intensidade máxima (TImax), intensidade máxima (Imax), tempo onde a intensidade máxima começa a declinar (Td), tempo de platô (Platô), área sob a curva (Área) e tempo total de duração do estímulo (Ttot). Os parâmetros Td, Ttot, Área e Platô das curvas T-I para o estímulo doce nos dois níveis de doçura foram significativamente superiores para estévia, enquanto TImax e Imax foram significativamente menores (p£0,05), sendo que as diferenças entre os valores para as duas substâncias foram muito maiores a DESS a 10%. A sacarose não apresentou nenhum registro para o estímulo amargo tanto a 3 como a 10%, enquanto a estévia apresentou curvas T-I características, com intensidade e o tempo total de duração dependente da concentração.

Previsão de estabilidade de óleos vegetais através da rede de inteligência artificial

Redes Neurais Artificiais são técnicas computacionais que se utilizam de um modelo matemático capaz de adquirir conhecimentos pela experiência; esse comportamento inteligente da rede provém das interações entre unidades de processamento, denominadas de neurônios artificiais. O objetivo deste trabalho foi criar uma rede neural capaz de prever a estabilidade de óleos vegetais, a partir de dados de suas composições químicas, visando um modelo para a previsão da shelf-life de óleos vegetais, tendo como parâmetros apenas dados de suas composições químicas. Os primeiros passos do processo de desenvolvimento da rede consistiram na coleta de dados relativos ao problema e sua separação em um conjunto de treinamento e outro de testes. Estes conjuntos apresentaram como variáveis dados de composição química, que incluíram os valores totais em ácidos graxos, fenóis, tocoferóis e a composição individual em ácidos graxos. O passo seguinte foi a execução do treinamento, onde o padrão de entrada apresentado à rede como parâmetro de estabilidade foi o índice de peróxido, determinado experimentalmente por um período de 16 dias de armazenagem na ausência de luz, a 65ºC. Após o treinamento foi testada a capacidade de previsão adquirida pela rede, em função do parâmetro de estabilidade adotado, mas com um novo grupo de óleos. Seguindo o teste, foi determinada a correlação linear entre os valores de estabilidade previstos pela rede e aqueles determinados experimentalmente. Com os resultados obtidos, pode-se confirmar a viabilidade de previsão da estabilidade de óleos vegetais pela rede neural, a partir de dados de sua composição química, utilizando como parâmetro de estabilidade o índice de peróxido.

Efeito da radiação gama sobre o perfil sensorial de suco de laranja

O trabalho teve como objetivo avaliar o efeito de doses de radiações sobre as características sensoriais do suco fresco de laranja variedade 'Pêra' (Citrus sinensis L) conservado sob refrigeração. Utilizou-se amostras de suco de laranja refrigerado (controle) e suco de laranja refrigerado irradiado com 1,5 e 3,0kGy por hora (Cobalto60), armazenadas a 4ºC por 1, 7, 14 e 21 dias a 4ºC. Para a análise sensorial realizou-se a Análise Descritiva Quantitativa, na qual provadores selecionados e treinados avaliaram a aparência, aroma, sabor e textura oral dos sucos. As doses de radiação alteraram características de aparência como cor, brilho e grumosidade. As amostras de suco irradiados apresentaram coloração amarelo mais claro, maior brilho e menor grumosidade que o suco controle. Os sucos irradiados apresentaram também maior intensidade de aroma cozido, passado e artificial, gosto ácido, amargo, sabor cozido, de sumo, passado e de laranja artificial. As doses de radiação utilizadas alteraram as características de corpo e adstringência. A cor e a grumosidade do suco não irradiado intensificaram-se com o tempo de armazenamento. Com base nos resultados obtidos, pode-se concluir que a irradiação do suco promoveu alterações nas características sensoriais.