Análise quantitativa da deglutição orofaríngea em indivíduo gastrostomizado com Lipofuscinose Ceróide Neuronal: relato de caso

The presence of oropharyngeal dysphagia in the pediatric population with genetic diseases it is still poorly studied. The aim of this study was to analyze the oral total transit time and pharyngeal transit time, in an individual with neuronal ceroid lipofucinosis (NCL) with severe oropharyngeal dysphagia. Individual with NCL, 3 years old, 2 years with gastrostomy and no oral feeding, weighting loss, but without pulmonary complications. Oropharyngeal swallowing was studied by videofluoroscopy and it was realized a quantitative analysis using software. Changes were observed throughout the whole biomechanics of swallowing. The quantitative analysis of total oral transit time was found 45.37 seconds (default normality in children is 4 seconds) and for pharyngeal transit time was 4.53 seconds. It was found that beside the changes in the biomechanics of oropharyngeal swallowing in the case studied, an increase in total oral transit time and pharyngeal transit time was also observed, which can significantly compromise the nutritional status and pulmonary these individuals.

Aplicação das redes neuronais artificiais à auditoria: revisão da literatura

Uma rede neuronal artificial consiste no processamento de elementos (análogos aos neurónios do sistema neuronal biológico) inter conectados em rede. As redes neuronais artificiais possuem duas grandes forças: por um lado, são instrumentos poderosos na modelização e compreensão do comportamento cognitivo humano; por outro, têm fortes propriedades de reconhecimento de padrões, sendo capazes de reconhecer padrões mesmo entre dados variáveis, ambíguos e confusos (Refenes, 1995, citado por Koskivaara, 2000). Por esta razão, a aplicação desta nova tecnologia à auditoria tem vindo a acentuar-se. O objectivo deste trabalho consiste em apresentar os fundamentos das redes neuronais artificiais, bem como as principais áreas de aplicação à auditoria. Entre estas descata-se a detecção de erros materialmente relevantes. Os auditores estabelecem a natureza, extensão, profundidade e oportunidade dos procedimentos de auditoria com base na investigação resultante de flutuações e relações que sejam inconsistentes com outra informação relevante ou que se desviem de quantias previstas. Ora, os modelos de rede neuronais permitem captar padrões relevantes detectados na informação financeira, estabelecendo correlações entre os dados dificilmente percepcionadas pelos meios tradicionalmente utilizados pelos auditores. Outras áreas da auditoria em que as redes neuronais se têm mostrado instrumentos válidos de auxílio ao julgamento dos auditores são a avaliação do risco de gestão fraudulenta, a avaliação do princípio da continuidade e a avaliação do controlo interno da entidade auditada.

Comparação de duas ferramentas de cálculo do galgamento baseadas na análise de redes neuronais

O galgamento de estruturas marítimas é um fenómeno caracterizado pela passagem de água sobre o seu coroamento devido à ação da agitação marítima incidente. Numa estrutura do tipo quebra-mar de taludes, a onda marítima perde parte significativa da sua energia no espraiamento. Se a zona de talude emersa não for suficiente extensa para ocorrer a dissipação total da energia, o nível máximo de espraiamento excede a cota do coroamento da estrutura e verifica-se galgamento. O caudal médio de água que galga as estruturas, habitualmente medido em m3/s por metro linear de estrutura, constitui a par da estabilidade da estrutura, um dos principais parâmetros condicionantes em projeto. A quantificação incorreta dos efeitos do fenómeno pode não só originar implicações de índole financeira e económica, como colocar em risco a segurança de pessoas, bens e equipamentos, bem como as atividades que justificam a existência daquelas obras de proteção. Neste trabalho é utilizada uma metodologia recente de previsão de galgamentos em estruturas marítimas, a qual se baseia no conceito de análise de redes neuronais para o desenvolvimento das ferramentas de cálculo. São aplicadas as ferramentas NN_OVERTOPPING2, do projeto Europeu de investigação CLASH, e Overtopping, que faz parte da dissertação de doutoramento de Verhaeghe (2005). Esta segunda ferramenta mostra uma mais-valia em relação à primeira, por ter sido desenvolvida para prever galgamentos nulos para determinados estados de agitação incidentes nas estruturas. O caso de estudo é referente a um troço (em frente ao posto 2) do molhe Oeste do Porto de Sines que serve de abrigo ao terminal de graneis líquidos. Para o perfil desta estrutura existem dados de galgamentos que resultaram de ensaios em modelo físico reduzido realizados no LNEC. Devido à colocação diferenciada dos blocos Antifer em duas zonas do manto de proteção, o que lhe confere diferentes características de rugosidade e de permeabilidade, foi utilizada uma metodologia recomendada por Pullen et al. (2007) no cálculo do coeficiente de redução do galgamento f, que tem em conta, entre outras variáveis, aquelas características físicas. O presente trabalho visa comparar os resultados estimados pelas duas ferramentas de redes neuronais, tendo como referência os valores do caudal médio galgado por metro linear de estrutura obtidos nos referidos ensaios. Será observado que os resultados produzidos pelas ferramentas são bastante satisfatórios, apresentando no entanto significativas divergências no domínio dos pequenos galgamentos.

A marcha humana: circuitos neuronais entre estruturas corticais vs sub-corticais

As conexões entre os níveis corticais e sub-corticais na activação da marcha Humana carecem de discussão. As alterações da marcha por lesão no território da Artéria Cerebral Média (ACM) podem ser explicadas pela disfunção de circuitos neuronais dos Núcleos da Base ao córtex e Núcleos Pedúnculo-Pontino. Este trabalho tem como objectivo identificar os percursos anatómicos das principais conexões entre as estruturas encefálicas referidas no território da ACM. Com base na topografia das conexões neuronais, é aceitável que as alterações da marcha sejam explicadas por alterações na função dos Núcleos da Base, através das suas conexões, enquanto moduladores da actividade motora.

Circuitos neuronais entre estruturas corticais vs sub-corticais marcha humana

As conexões entre os níveis corticais e os níveis sub-corticais na activação da marcha Humana carecem de discussão. As alterações da marcha por lesão no território da Artéria Cerebral Média podem ser explicadas pela disfunção de circuitos neuronais dos Núcleos da Base ao córtex e Núcleos Pedúnculo-Pontinos, sendo para isso necessário identificar os percursos anatómicos das principais conexões entre as estruturas encefálicas referidas. Com base na topografia das conexões neuronais, é aceitável que as alterações da marcha possam existir também devido a alterações na função dos Núcleos da Base, através das suas conexões, enquanto moduladores da actividade motora.

Desenvolvimento de uma metodologia baseada em redes neuronais para o cálculo da energia produzida por aerogeradores

O uso da energia eólica para a produção de eletricidade apresenta na última década um crescimento apreciável. Monitorizar o desempenho dos aerogeradores torna-se um processo incontornável, quer por motivos financeiros, quer por questões operacionais. Os investimentos despendidos na construção de parques eólicos são muito consideráveis, pelo que é essencial a análise constante dos aspetos preponderantes no retorno do investimento. A maximização da energia produzida por cada aerogerador é o objetivo principal da monitorização dos parques eólicos. Os sistemas Supervisory Control and Data Acquisition (SCADAs) instalados nos parques eólicos permitem uma supervisão em tempo real relativamente ao estado e funcionamento dos aerogeradores, adquirindo uma elevada importância na avaliação dos rendimentos energéticos e anomalias de funcionamento, garantido desta forma melhorias de produtividade. O objetivo deste trabalho é estimar a energia produzida pelos aerogeradores quando ocorrem falhas de comunicação com o seu contador interno ou avaria do mesmo. A ocorrência destas situações não permite a monitorização da energia produzida durante esse período. Foram analisados dados operacionais dos aerogeradores relativos a um parque eólico localizado na zona Norte de Portugal, sendo usados os dados recolhidos pelo sistema SCADA sobre a forma de médias de 10 min referentes ao período de janeiro de 2011 a agosto 2011. O desempenho da rede neuronal depende da qualidade e quantidade do conjunto de dados usados para o treino da rede. Os dados usados devem representar de forma fiel o estado que se pretende para o equipamento. Para a obtenção do objetivo proposto foi fundamental a identificação das grandezas disponíveis a utilizar no método de cálculo da energia produzida. Os resultados obtidos com aplicação das redes neuronais no método de cálculo da energia produzida por aerogeradores demonstram que independentemente do período de indisponibilidade da informação referente à energia produzida é possível estimar o valor da mesma.

Estimação de cobertura rádio em GSM-R através de redes neuronais

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

Aplicação de redes neuronais artificiais à deteção e isolamento de falhas em processos industriais

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

Classificação e previsão de cardiotocogramas usando algoritmos baseados em redes neuronais

Mestrado em Computação e Instrumentação Médica

Controlo de um robô autónomo através de redes neuronais

Neste trabalho pretende-se introduzir os conceitos associados às redes neuronais e a sua aplicação no controlo de sistemas, neste caso na área da robótica autónoma. Foi utilizado um AGV de modo a testar experimentalmente um controlo através de uma rede neuronal artificial. A grande vantagem das redes neuronais artificiais é estas poderem ser ensinadas a funcionarem como se pretende. A partir desta caraterística foram efetuadas duas abordagens na implementação do AGV disponibilizado. A primeira abordagem ensinava a rede neuronal a funcionar como o controlo por lógica difusa que foi implementado no AGV aquando do seu desenvolvimento. A segunda abordagem foi ensinar a rede neuronal artificial a funcionar a partir de dados retirados de um controlo remoto simples implementado no AGV. Ambas as abordagens foram inicialmente implementadas e simuladas no MATLAB, antes de se efetuar a sua implementação no AGV. O MATLAB é utilizado para efetuar o treino das redes neuronais multicamada proactivas através do algoritmo de treino por retropropagação de Levenberg-Marquardt. A implementação de uma rede neuronal artificial na primeira abordagem foi implementada em três fases, MATLAB, posteriormente linguagem de programação C no computador e por fim, microcontrolador PIC no AGV, permitindo assim diferenciar o desenvolvimento destas técnicas em várias plataformas. Durante o desenvolvimento da segunda abordagem foi desenvolvido uma aplicação Android que permite monitorizar e controlar o AGV remotamente. Os resultados obtidos pela implementação da rede neuronal a partir do controlo difuso e do controlo remoto foram satisfatórios, pois o AGV percorria os percursos testados corretamente, em ambos os casos. Por fim concluiu-se que é viável a aplicação das redes neuronais no controlo de um AGV. Mais ainda, é possível utilizar o sistema desenvolvido para implementar e testar novas RNA.

Modelos de propensão ao consumo baseados em rede neuronais, o caso particular do crédito pessoal

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

Modelação do risco de incêndio florestal com redes neuronais artificiais: aplicação ao Parque Natural de Montesinho

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica

Utilização de redes neuronais artificiais na gestão de processos de digestão anaeróbia

Numa Estação de Tratamento de Águas Residuais (ETAR), a otimização do processo de Digestão Anaeróbia (DA) é fundamental para o aumento da produção de biogás, que por sua vez é convertido em energia, essencial para a rentabilidade de exploração de ETAR. No entanto, a complexidade do processo de Digestão Anaeróbia das lamas constitui um obstáculo à sua otimização. Com este trabalho pretende-se efetuar a análise e tratamento de dados de Digestão Anaeróbia, com recurso a Redes Neuronais Artificiais (RNA), contribuindo, desta forma, para a compreensão do processo e do impacto de algumas variáveis na produção de biogás. As Redes Neuronais Artificiais são modelos matemáticos computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano, com capacidade para entender relações complexas num determinado conjunto de dados, motivo por que se optou pela sua utilização na procura de soluções que permitem predizer o comportamento de uma DA. Para o desenvolvimento das RNA utilizou-se o programa NeuralToolsTM da PalisadeTM. Como caso de estudo, a metodologia foi aplicada ao Digestor A da ETAR Sul da SIMRIA, empresa onde teve lugar o estágio curricular que originou o presente trabalho. Nesse contexto, utilizaram-se dados com informação referente aos últimos dois anos de funcionamento do digestor, disponíveis na empresa. Apesar de se terem verificado certas limitações, na predição em alguns casos particulares, de um modo geral, considera-se que os resultados obtidos permitiram concluir que as redes neuronais modeladas apresentam boa capacidade de generalização na imitação do processo anaeróbio. Conclui-se, portanto, que o estudo realizado pode constituir um contributo com interesse para a otimização da produção do biogás na DA de ETAR Sul da SIMRIA e que a utilização de RNA poderá ser uma ferramenta a explorar, quer nessa área, quer noutras áreas de gestão de sistemas de saneamento básico.

Credit Scoring: Aplicação da regressão logística vs redes neuronais artificiais na avaliação do risco de crédito no mercado Cabo-verdiano

Dissertação apresentada como requisito parcial de obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

Otimização de placas compósitas laminadas utilizando redes neuronais e enxames de partículas

Trabalho Final de mestrado para obtenção do grau de Mestre em engenharia Mecância