Iniciação da marcha em indivíduos com AVE. Sequência de ativação muscular do tibial anterior e solear

Introdução: A iniciação da marcha, enquanto tarefa motora complexa que consiste na transição de uma postura mantida pelo apoio simultâneo dos dois membros inferiores para um equilíbrio dinâmico, permitindo a progressão anterior do corpo, constitui um exemplo que implica uma correta sequência de ativação muscular. Objetivos: Verificar a modificação da fase de iniciação da marcha face à aplicação de um programa de recuperação funcional, analisando a sequência de ativação dos músculos tibial anterior e solear. Registar as repercussões funcionais na participação nas diferentes atividades da vida diária, em contexto padronizado e social. Metodologia: Nos dois participantes em estudo foi realizada uma avaliação antes e após um programa de intervenção, segundo a abordagem do Conceito de Bobath, através da Classificação Internacional de Funcionalidade, Incapacidade e Saúde, da Fugl Meyer Assessment of Sensorymotor Recovery After Stroke, electromiografia e plataforma de forças. Resultados: Após a aplicação do programa de recuperação funcional, verificaram-se alterações na sequência de ativação do tibial anterior e solear. O músculo tibial anterior passou a ser o primeiro a ser recrutado nesta sequência. Conclusão: Foi possível verificar modificações durante a fase de iniciação da marcha, face a um programa de recuperação funcional, em que a sequência de ativação do tibial anterior e solear, tendencialmente, se assemelharam ao comportamento em indivíduos saudáveis, repercutindo-se numa melhoria funcional na participação nas atividades da vida diária.

A influência do membro superior no ciclo da marcha

Objectivo: Pretendeu-se avaliar as modificações no comportamento neuro-motor a nível da funcionalidade do membro superior predominantemente afectado e a sua influência no ciclo da marcha de dois indivíduos com Acidente Vascular Cerebral, face a um programa de intervenção em fisioterapia, segundo uma abordagem baseada no Conceito de Bobath. Foi também objectivo averiguar o impacto qualitativo nos componentes e estados de saúde. Metodologia: A avaliação foi realizada em dois indivíduos com sequelas de Acidente Vascular Cerebral, antes e após o plano de intervenção segundo o Conceito de Bobath, através do registo observacional, da Classificação Internacional de Funcionalidade, Incapacidade e Saúde, da Performance-Oriented Mobility Assessment POMA I, da Time Up and Go Test, da Motor Assessement Scale e da Motor Evaluation Scale for Upper Extremity in Patients. Resultados: Obteve-se um incremento da funcionalidade do membro superior predominantemente afectado, com uma atribuição na Classificação Internacional de Funcionalidade, Incapacidade e Saúde de qualificadores correspondentes a dificuldade ligeira a moderada ao nível da mobilidade e dos auto cuidado após o plano de intervenção, repercutindo-se assim numa diminuição da restrição na participação e limitação da actividade. Houve um aumento de score total em todos os instrumentos e escalas de medidas de avaliação utilizadas, tendo os indivíduos alcançado uma maior funcionalidade do membro superior e um padrão de marcha mais eficiente, com uma menor necessidade de recorrer a estratégias compensatórias de movimento. Conclusão: O plano de intervenção, baseado numa abordagem segundo o Conceito de Bobath, essencialmente dirigido para a obtenção de ganhos funcionais ao nível do membro superior predominantemente afectado nos indivíduos em estudo, parece ter contribuído para induzir mudanças no comportamento neuro-motor, verificando-se uma influência no ciclo de marcha ao nível da qualidade e eficiência do movimento.

Efeito de uma intervenção em crianças com hemiparésia espástica ao nível dos ajustes posturais anticipatórios no início da marcha

Objectivos: Verificar o efeito de uma intervenção baseada na abordagem segundo o Conceito de Bobath nos Ajustes Posturais Anticipatórios no Início da Marcha em duas crianças com hemiparésia espástica. Pretendeu-se ainda, verificar o efeito desta abordagem nas actividades e participação, bem como comparar os aspectos individuais das duas crianças com a capacidade de mudança após a intervenção. Metodologia: A avaliação foi realizada antes e três meses após a intervenção através da Electromiografia, da Plataforma de Forças, de um sistema de Câmaras de Vídeo, de uma Máquina Fotográfica e da Classificação Internacional de Funcionalidade para Crianças e Jovens. Resultados: A sequência de activação muscular alterou-se apenas na criança A. A postura na posição de pé, a actividade muscular, o deslocamento do centro de pressão e as actividades e participação modificaram-se em ambas as crianças, sendo que a criança A apresentou maior capacidade de mudança. Conclusão: A intervenção com base numa abordagem segundo o conceito de Bobath induziu mudanças positivas nos Ajustes Posturais Anticipatórios e nas actividades e participação dos casos em estudo.

Reorganização dos componentes neuro-motores com influência na marcha em indivíduos com lesão do sistema nervoso central - impacto funcional

Objectivo: Avaliar o impacto qualitativo de um programa de intervenção em fisioterapia, segundo o Conceito de Bobath, nas actividades e participação de dois indivíduos com lesão do Sistema Nervoso Central. Avaliar as modificações no comportamento da actividade muscular ao longo da fase de apoio do ciclo da marcha, na força de reacção ao solo e respectiva contribuição muscular. Metodologia: A avaliação realizou-se antes e após um programa de intervenção, segundo a abordagem do Conceito de Bobath, através da Classificação Internacional de Funcionalidade, Incapacidade e Saúde, electromiografia, plataforma de forças e máquina fotográfica. Resultados: Obteve-se melhorias na restrição da participação e na limitação da actividade. Verifica-se uma tendência de modificação do comportamento muscular ao longo da fase de apoio e na componente antero-posterior (Fy), mais evidente no mecanismo de aceleração. A mudança na contribuição muscular para a este mecanismo é mais evidente. Conclusão: O programa de intervenção, segundo o Conceito de Bobath, induziu mudanças positivas quanto à funcionalidade dos indivíduos, reflectindo-se na possibilidade de reorganização dos componentes neuro-motores em indivíduos com lesão do Sistema Nervoso Central.

Force and pressure analysis during occasional loaded gait

O documento em anexo encontra-se na versão pre-print (versão inicial enviada para o editor).

Towards an efficient and robust foot classification from pedobarographic images

O documento em anexo encontra-se na versão post-print (versão corrigida pelo editor).

The influence of differente speeds on backpacker's gait kinectics

This study analyzed the influence of different speeds on ground reaction force’s (GRF), impulses and mean vertical force during gait of people submitted to occasional overload (backpack). A force plate was used to record the GRF data of 60 young adult subjects walking in two different cadences: 69 steps/min (slow gait) and 120 steps/min (fast gait). During the slow gait, the impact and propulsive impulses of vertical GRF, propulsive impulse of anterior-posterior GRF, impulse of medial-lateral GRF and duration of stance phase were larger than during the fast gait; the mean vertical force was the only variable that showed larger values during fast gait. Therefore, slow gait may present a larger possibility of blister development and gait unbalance, while the fast gait, even presenting a small impulse, seems to be more harmful to the musculoskeletal system.

Integrated vehicle classification system

This paper presents an integrated system for vehicle classification. This system aims to classify vehicles using different approaches: 1) based on the height of the first axle and_the number of axles; 2) based on volumetric measurements and; 3) based on features extracted from the captured image of the vehicle. The system uses a laser sensor for measurements and a set of image analysis algorithms to compute some visual features. By combining different classification methods, it is shown that the system improves its accuracy and robustness, enabling its usage in more difficult environments satisfying the proposed requirements established by the Portuguese motorway contractor BRISA.

Short-term Feature Space and Music Genre Classification

In music genre classification, most approaches rely on statistical characteristics of low-level features computed on short audio frames. In these methods, it is implicitly considered that frames carry equally relevant information loads and that either individual frames, or distributions thereof, somehow capture the specificities of each genre. In this paper we study the representation space defined by short-term audio features with respect to class boundaries, and compare different processing techniques to partition this space. These partitions are evaluated in terms of accuracy on two genre classification tasks, with several types of classifiers. Experiments show that a randomized and unsupervised partition of the space, used in conjunction with a Markov Model classifier lead to accuracies comparable to the state of the art. We also show that unsupervised partitions of the space tend to create less hubs.

Data mining techniques to support the classification of MV electricity customers

This paper describes a methodology that was developed for the classification of Medium Voltage (MV) electricity customers. Starting from a sample of data bases, resulting from a monitoring campaign, Data Mining (DM) techniques are used in order to discover a set of a MV consumer typical load profile and, therefore, to extract knowledge regarding to the electric energy consumption patterns. In first stage, it was applied several hierarchical clustering algorithms and compared the clustering performance among them using adequacy measures. In second stage, a classification model was developed in order to allow classifying new consumers in one of the obtained clusters that had resulted from the previously process. Finally, the interpretation of the discovered knowledge are presented and discussed.

Demand response programs definition supported by clustering and classification techniques

The growing importance and influence of new resources connected to the power systems has caused many changes in their operation. Environmental policies and several well know advantages have been made renewable based energy resources largely disseminated. These resources, including Distributed Generation (DG), are being connected to lower voltage levels where Demand Response (DR) must be considered too. These changes increase the complexity of the system operation due to both new operational constraints and amounts of data to be processed. Virtual Power Players (VPP) are entities able to manage these resources. Addressing these issues, this paper proposes a methodology to support VPP actions when these act as a Curtailment Service Provider (CSP) that provides DR capacity to a DR program declared by the Independent System Operator (ISO) or by the VPP itself. The amount of DR capacity that the CSP can assure is determined using data mining techniques applied to a database which is obtained for a large set of operation scenarios. The paper includes a case study based on 27,000 scenarios considering a diversity of distributed resources in a 33 bus distribution network.

Automatic vehicle detection and classification

This paper presents a proposal for an automatic vehicle detection and classification (AVDC) system. The proposed AVDC should classify vehicles accordingly to the Portuguese legislation (vehicle height over the first axel and number of axels), and should also support profile based classification. The AVDC should also fulfill the needs of the Portuguese motorway operator, Brisa. For the classification based on the profile we propose:he use of Eigenprofiles, a technique based on Principal Components Analysis. The system should also support multi-lane free flow for future integration in this kind of environments.

Classification and staging of chronic liver disease from multimodal data

Chronic liver disease (CLD) is most of the time an asymptomatic, progressive, and ultimately potentially fatal disease. In this study, an automatic hierarchical procedure to stage CLD using ultrasound images, laboratory tests, and clinical records are described. The first stage of the proposed method, called clinical based classifier (CBC), discriminates healthy from pathologic conditions. When nonhealthy conditions are detected, the method refines the results in three exclusive pathologies in a hierarchical basis: 1) chronic hepatitis; 2) compensated cirrhosis; and 3) decompensated cirrhosis. The features used as well as the classifiers (Bayes, Parzen, support vector machine, and k-nearest neighbor) are optimally selected for each stage. A large multimodal feature database was specifically built for this study containing 30 chronic hepatitis cases, 34 compensated cirrhosis cases, and 36 decompensated cirrhosis cases, all validated after histopathologic analysis by liver biopsy. The CBC classification scheme outperformed the nonhierachical one against all scheme, achieving an overall accuracy of 98.67% for the normal detector, 87.45% for the chronic hepatitis detector, and 95.71% for the cirrhosis detector.

Data mining framework for fatty liver disease classification in ultrasound: a hybrid feature extraction paradigm

PURPOSE: Fatty liver disease (FLD) is an increasing prevalent disease that can be reversed if detected early. Ultrasound is the safest and ubiquitous method for identifying FLD. Since expert sonographers are required to accurately interpret the liver ultrasound images, lack of the same will result in interobserver variability. For more objective interpretation, high accuracy, and quick second opinions, computer aided diagnostic (CAD) techniques may be exploited. The purpose of this work is to develop one such CAD technique for accurate classification of normal livers and abnormal livers affected by FLD. METHODS: In this paper, the authors present a CAD technique (called Symtosis) that uses a novel combination of significant features based on the texture, wavelet transform, and higher order spectra of the liver ultrasound images in various supervised learning-based classifiers in order to determine parameters that classify normal and FLD-affected abnormal livers. RESULTS: On evaluating the proposed technique on a database of 58 abnormal and 42 normal liver ultrasound images, the authors were able to achieve a high classification accuracy of 93.3% using the decision tree classifier. CONCLUSIONS: This high accuracy added to the completely automated classification procedure makes the authors' proposed technique highly suitable for clinical deployment and usage.

The usefulness of ultrasound in the classification of chronic liver disease

Chronic Liver Disease is a progressive, most of the time asymptomatic, and potentially fatal disease. In this paper, a semi-automatic procedure to stage this disease is proposed based on ultrasound liver images, clinical and laboratorial data. In the core of the algorithm two classifiers are used: a k nearest neighbor and a Support Vector Machine, with different kernels. The classifiers were trained with the proposed multi-modal feature set and the results obtained were compared with the laboratorial and clinical feature set. The results showed that using ultrasound based features, in association with laboratorial and clinical features, improve the classification accuracy. The support vector machine, polynomial kernel, outperformed the others classifiers in every class studied. For the Normal class we achieved 100% accuracy, for the chronic hepatitis with cirrhosis 73.08%, for compensated cirrhosis 59.26% and for decompensated cirrhosis 91.67%.