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Arquitetura inteligente fuzzy para monitoramento de sinais vitais de pacientes: um estudo de caso em UTI
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2011-06-10) Leite, Cicilia Raquel Maia; Guerreiro, Ana Maria Guimarães; ; http://lattes.cnpq.br/8556144121380013; ; http://lattes.cnpq.br/937825807332453; Dória Neto, Adrião Duarte; ; http://lattes.cnpq.br/1987295209521433; Valentim, Ricardo Alexsandro de Medeiros; ; Soares, Heliana Bezerra; ; Ribeiro Neto, Pedro Fernandes; ; http://lattes.cnpq.br/3091123485499725; Machado, Vinicius Ponte; ; http://lattes.cnpq.br/9385561556243194
A área da automação hospitalar tem sido alvo de muitas pesquisas, abordando problemas pertinentes que podem ser automatizados, como: gerenciamento e controle (prontuário eletrônico, marcação de consulta, internamento, entre outros); comunicação (rastreamento de pacientes, materiais e funcionários); desenvolvimento de equipamentos médicos, hospitalares e laboratoriais; monitoramento (pacientes, materiais e funcionários); e auxílio ao diagnóstico médico (de acordo com cada especialidade). Esta tese de doutorado apresenta uma Arquitetura de um Sistema Inteligente de Monitoramento e Envio de Alertas de Pacientes (SIMAp). A arquitetura está baseada em técnicas de sistemas inteligentes e aplicada na automação hospitalar, mais especificamente em Unidade de Terapia Intensiva (UTI) para monitoramento de pacientes. O objetivo do SIMAp é a transformação dos dados do monitor multiparamétrico em informações, por meio do conhecimento dos especialistas e dos parâmetros de normalidade dos sinais vitais de pacientes, utilizando lógica fuzzy na extração das informações a respeito do quadro clínico de pacientes internados em UTI. Por fim, alertas são gerados e podem ser enviados para a equipe médica, caso seja encontrada alguma anormalidade no monitoramento. Após a validação da arquitetura, as inferências oriundas do modelo fuzzy foram aplicadas no treinamento e validação de uma RNA para a classificação das situações previstas no modelo, resultando no pré-diagnósticos
e-Pontos: Uma solução embarcada de automação comercial aplicada a clubes de fidelidade baseado em tecnologia RFID e esmart card
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2012-07-27) Paiva, Jailton Carlos de; Guerreiro, Ana Maria Guimarães; ; http://lattes.cnpq.br/8556144121380013; ; http://lattes.cnpq.br/3571057110440770; Leite, Cicilia Raquel Maia; ; http://lattes.cnpq.br/937825807332453; Soares, Heliana Bezerra; ; Valentim, Ricardo Alexsandro de Medeiros;
Em praticamente todos os mercados verticais e em cada região do planeta, os comerciantes de fidelidade adotaram a tática de reconhecimento e recompensa para identificar, manter e aumentar o rendimento de seus clientes. Várias estratégias têm sido adotadas pelas empresas, e a mais popular entre elas é o programa de fidelidade, que exibe um clube de fidelidade para gerenciar essas recompensas. Mas o problema com os programas de fidelidade é que a identificação dos clientes e a transmissão dos pontos de fidelidade são feitas de forma semiautomática. Visando isto, o presente trabalho de mestrado apresenta uma solução embarcada de automação comercial intitulada e-Pontos. O objetivo do e-Pontos é munir os clubes de fidelidades com ferramental tecnológico totalmente automatizado para identificar os clientes diretamente nos pontos de vendas, garantindo um maior controle dos pontos de fidelidade dos membros associados. Para isso, foi desenvolvida uma plataforma de hardware com sistema embarcado e tecnologia RFID que será utilizada nos PCs dos lojistas, um smart card para acumular os pontos a cada compra e um servidor web, o qual disponibilizará serviços de interesse para os lojistas e os clientes conveniado ao clube
Um estudo e análise do teste de emissões otoacústicas realizadas através de uma plataforma móvel
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2014-01-27) Barbalho, Talis Lincoln Fonseca; Guerreiro, Ana Maria Guimarães; ; http://lattes.cnpq.br/8556144121380013; ; http://lattes.cnpq.br/1515817584888702; Dória Neto, Adrião Duarte; ; http://lattes.cnpq.br/1987295209521433; Araújo, Fabiana Cristina Mendonça de; ; http://lattes.cnpq.br/3158257011759305; Soares, Heliana Bezerra; ; http://lattes.cnpq.br/5057165446370629; Leite, Cicilia Raquel Maia; ; http://lattes.cnpq.br/9378258073324535
O exame de emissões otoacústicas foi criado para que pudesse ser realizado logo nos primeiros dias de vida da criança, ou até no máximo com 6 meses de vida, pois determinados problemas se não forem superados podem causar danos neurológicos permanentes nessa área da audição. Devido a importância do exame na prevenção de doenças auditivas, este exame tornou-se obrigatório em todo território nacional em 2010, através da Lei 12.303/10. Depois que a Lei foi aprovada no Brasil, foi necessário a compra de muitos equipamentos para tornar possível a realização do exame nas maternidades públicas do país, mas o aparelho custa entre R$ 20.000,00 e R$ 30.000,00 reais. Assim, valor pode ser muito alto para compra de equipamentos para todas as áreas do país, principalmente para algumas menores cidades do interior. Dessa forma, esse trabalho é inserido nesse contexto para auxiliar a obtenção dos testes em áreas com mais difícil acesso, pois através de um celular é possível realizar o Teste da Orelhinha, em seguida, através de uma conexão com internet é possível enviar esse Teste para uma central que possui o aplicativo que irá verificar esses Testes e obter gráficos para uma melhor análise dos resultados pelos profissionais responsáveis da equipe médica.
Modelagem dos efeitos da irradiação luminosa no cérebro de camundongos e rastreamento de neurônios durante experimentos de microscopia de fluorescência
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2015-07-31) Peixoto, Helton Maia; Guerreiro, Ana Maria Guimarães; ; http://lattes.cnpq.br/8556144121380013; ; http://lattes.cnpq.br/8709900833456787; Dória Neto, Adrião Duarte; ; http://lattes.cnpq.br/1987295209521433; Leite, Cicilia Raquel Maia; ; http://lattes.cnpq.br/9378258073324535; Soares, Heliana Bezerra; ; http://lattes.cnpq.br/5057165446370629; Leão, Richardson Naves; ; http://lattes.cnpq.br/0683942077872227; Figuerola, Wilfredo Blanco; ; http://lattes.cnpq.br/9912829629195282
As proteínas fluorescentes constituem uma ferramenta fundamental em vários campos da biologia, pois permitem enxergar o desenvolvimento de estruturas e processos dinâmicos de células em tecido vivo, com o auxílio da microscopia de fluorescência. A Optogenética é outra técnica que atualmente ganha destaque na Neurociências e que, de forma geral, permite ativar/desativar neurônios a partir da irradiação luminosa de certos comprimentos de onda sobre as células que possuem canais iônicos sensíveis à luz, e ainda pode ser utilizada concomitantemente com as proteínas fluorescentes. Esta tese possui dois objetivos principais. Inicialmente, são estudados os efeitos da interação da luz e o cérebro de camundongos para aplicações em experimentos de Optogenética. Nesta etapa, são modelados, a partir de características do cérebro de camundongos e utilizando a teoria de Kulbelka-Munk, os efeitos de absorção e espalhamento da luz, em comprimentos de onda específicos, em função da distância de penetração no tecido cerebral. Além disso, são modeladas as variações de temperatura utilizando o método dos elementos finitos na resolução da equação de bioaquecimento de Pennes, com o auxílio do COMSOL Multiphysics Modeling Software 4.4, onde são simulados protocolos de estimulação luminosa, tipicamente utilizados em Optogenética. Posteriormente, são desenvolvidos algoritmos computacionais capazes de reduzir a exposição das células nervosas à irradiação luminosa necessária à visualização da fluorescência emitida por elas. Nesta etapa, são descritas as técnicas de processamento digital de imagens desenvolvidas para uso em microscopia de fluorescência, com o intuito de reduzir a exposição das amostras de cérebro à luz contínua, responsável pela excitação dos fluorocromos. As técnicas de processamento de imagens desenvolvidas e utilizadas são capazes de rastrear, em tempo real, uma região de interesse (ROI) e substituir a fluorescência emitida pelas células por uma máscara virtual, como resultado da sobreposição da ROI que está sendo rastreada e a informação de fluorescência previamente armazenada, mantendo a localização das células independentemente do tempo de exposição à luz fluorescente. Em resumo, esta tese pretende entender os efeitos da irradiação luminosa no cérebro, no contexto da Optogenética, além de fornecer uma ferramenta computacional que possa auxiliar certos experimentos em microscopia de fluorescência na redução do desvanecimento (bleaching) das amostras e dos danos (photodamage) causados ao tecido devido à intensa exposição das estruturas fluorescentes à luz.
Uma nova assinatura de 13 genes via aprendizagem de máquina para predição de sobrevida de pacientes com carcinoma renal de células clara
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-05-13) Terrematte, Patrick Cesar Alves; Doria Neto, Adrião Duarte; Ferreira, Beatriz Stransky; https://orcid.org/0000-0003-4506-393X; http://lattes.cnpq.br/3142264445097872; https://orcid.org/0000-0002-5445-7327; http://lattes.cnpq.br/1987295209521433; http://lattes.cnpq.br/4283045850342312; Leite, Cicilia Raquel Maia; Araújo, Daniel Sabino Amorim de; http://lattes.cnpq.br/4744754780165354; Assumpção, Paulo Pimentel de; Sakamoto, Tetsu
Pacientes com câncer renal têm sobrevida de 12% em 5 anos em caso de metástase, segundo dados entre 2009 e 2015 da American Cancer Society. Neste sentido, é de suma importância identificar biomarcadores em dados genômicos para ajudar a prever o avanço do carcinoma renal de células claras (ccRCC), sendo este o subtipo mais frequente. Assim, realizamos um estudo com o objetivo de avaliar assinaturas gênicas e propor uma nova assinatura com maior poder preditivo. Usando coortes ccRCC do The Cancer Genome Atlas (TCGA-KIRC) e do International Cancer Genome Consortium (ICGC-RECA), avaliamos modelos de sobrevida usando regressão de Cox comparando 14 assinaturas da literatura e seis métodos de seleção de características, e também realizamos análise funcional e de expressão diferencial. Neste estudo, apresentamos uma assinatura de 13 genes (AR, AL353637.1, DPP6, FOXJ1, GNB3, HHLA2, IL4, LIMCH1, LINC01732, OTX1, SAA1, SEMA3G, ZIC2) cujos níveis de expressão são capazes de prever risco de pacientes com ccCRC. A assinatura genética de melhor desempenho foi alcançada usando o método de comitês de Mínima Redundância e Máxima Relevância (mRMR). Essa assinatura apresenta características únicas em relação às demais, como a generalização por diferentes coortes e o enriquecimento funcional em vias relacionadas à doenças: Doença Renal Crônica, Carcinoma de células de transição, e Nefrolitíase. Dos 13 genes em nossa assinatura, oito são conhecidos na literatura por estarem correlacionados com a sobrevida de pacientes com ccRCC. Nosso modelo mostrou um desempenho de 0,82 usando a métrica Receiver Operator Characteristic (ROC) Area Under Curve (AUC). Nossos resultados revelaram dois agrupamentos de genes com alta expressão (SAA1, OTX1, ZIC2, LINC01732, GNB3 e IL4) e baixa expressão (AL353637.1, AR, HHLA2, LIMCH1, SEMA3G, e DPP6), ambos correlacionados com prognóstico desfavoráveis. Esta assinatura pode potencialmente ser desenvolvida para auxiliar tratamentos na prática clínica.
Um processo para avaliação e gerenciamento de mudanças de modelos de aprendizado de máquina aplicado a área da saúde
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-06-26) Souza, Cezar Miranda Paula de; Barroca Filho, Itamir de Morais; http://lattes.cnpq.br/1093675040121205; http://lattes.cnpq.br/0100884597485902; Dória Neto, Adrião Duarte; https://orcid.org/0000-0002-5445-7327; http://lattes.cnpq.br/1987295209521433; Rodrigues, Anna Giselle Camara Dantas Ribeiro; Leite, Cicilia Raquel Maia
Suportado por avanços de hardware e software, o uso de Aprendizado de Máquina (AM), reconhecido por alavancar o trabalho nas mais variadas áreas de conhecimento, começou a acelerar exponencialmente nas últimas décadas. Os experimentos, em geral realizados em ambientes controlados, sobre amostras de dados previamente conhecidos e preparados, tem trazido resultados extraordinários, o que popularizou o uso do Aprendizado de Máquina ao ponto de ser difícil encontrar um ramo do conhecimento humano no qual o AM ainda não tenha sido abordado. Neste contexto, surgem questões relativas à representatividade das amostras de dados utilizadas, e à necessidade de se estabelecer garantias mínimas quanto a performance sobre dados desconhecidos (do mundo real), especialmente em aplicações críticas como as da Saúde, onde erros podem significar risco de vida para pacientes. Dentro do AM há uma disciplina chamada de Machine Learning Operations (MLOps), que se destina ao gerenciamento do ciclo de vida de modelos de Aprendizado de Máquina, desde sua concepção até sua entrega em produção (ambientes de uso efetivo no mundo real) e seu posterior monitoramento. Uma vez implantados, modelos estão sujeitos a problemas de decaimento de performance, causado por fenômenos como o drift, o que tem motivado estudos recentes sobre continual learning e monitoramento contínuo para modelos de AM. O presente trabalho apresenta um processo para avaliação de modelos de AM desenhado para aplicações da saúde em operação no mundo real. Para tanto, foram realizados (1) uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL) com o objetivo de determinar o estado da arte para técnicas e métodos de avaliação de AM, e (2) um Estudo de Caso (EC) aplicando o processo em modelos de uma UTI oncológica. Resultados positivos foram obtidos, estabelecendo um ciclo de feedback para modelos em uso no mundo real dados.
Sistema de apoio à decisão na realização e acompanhamento do teste da linguinha
(Revista Brasileira de Computação Aplicada, 2016) Cavalcanti, Renata Veiga Andersen; Medeiros, Hitalo Emanoel Gondim Bezerra de; Leite, Cicilia Raquel Maia; Ribeiro Neto, Pedro Fernandes; Martinelli, Roberta Lopes de Castro; https://orcid.org/0000-0002-3953-4881
Entre os testes da triagem neonatal mais comuns tem-se: orelhinha, olhinho, pezinho, coraçãozinho e linguinha, em que são avaliadas as condições auditiva, visual, sanguínea, de saturação de oxigênio e de movimentação da língua, respectivamente. O contexto deste trabalho refere-se ao teste da linguinha, que verifica se o recém-nascido consegue movimentar corretamente a língua, pois se houver algo obstruindo essa movimentação, o bebê apresentará dificuldades nas funções que ela exerce (engolir, sugar, falar, mastigar, etc.). Sabe-se que identificar problemas na movimentação da língua não é fácil, assim, o auxílio de sistemas computacionais e de processamento inteligente das informações contribuiriam muito para acompanhar e dar suporte aos profissionais de saúde responsáveis pelo teste. Com isso, este trabalho tem como objetivo desenvolver um sistema de apoio à decisão na realização e no acompanhamento do teste da linguinha, utilizando redes neurais artificiais para emissão de alertas e recomendações em situações anormais. Destaca-se que, na concepção da rede neural artificial, foi utilizada uma base de dados criada por meio de protocolos reais fornecidos pelos especialistas que acompanharam o trabalho. Os resultados apresentados foram considerados satisfatórios e relevantes por médicos especialistas, principalmente pelas possibilidades de melhoria no atendimento dos recém-nascidos que pode ser propiciado pelo uso do sistema.
Um sistema inteligente de teleoftalmologia para o auxílio no diagnóstico de catarata
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2014-09-06) Ribeiro, Anna Giselle Câmara Dantas; Guerreiro, Ana Maria Guimarães; ; http://lattes.cnpq.br/8556144121380013; ; http://lattes.cnpq.br/4440595486888973; Bresolin, Adriano de Andrade; ; http://lattes.cnpq.br/8862209760730631; Leite, Cicilia Raquel Maia; ; http://lattes.cnpq.br/9378258073324535; Soares, Heliana Bezerra; ; http://lattes.cnpq.br/5057165446370629; Fernandes, Marcelo Augusto Costa; ; http://lattes.cnpq.br/3475337353676349
O aumento da população mundial, com proporção maior de idosos, acarreta no aumento do número de indivíduos com perda visual, sendo a catarata a maior causa de cegueira no mundo. A Catarata é uma patologia dos olhos que consiste na opacidade parcial ou total do cristalino (lente natural do olho) ou de sua cápsula. Pode ser desencadeada por vários fatores, como traumatismo, idade, diabetes mellitus, uso de medicamentos, entre outros. Sabe-se que o atendimento por oftalmologistas no Brasil nas áreas rurais e mais pobres é inferior ao necessário e muitos pacientes com doenças tratáveis como a Catarata ficam sem diagnóstico e consequentemente sem tratamento. Neste contexto, esse projeto tem como proposta o desenvolvimento do OPTICA, um sistema de tele-oftalmologia que utiliza smartphones para detecção de urgências oftalmológicas, disponibilizando um auxílio ao diagnóstico a Catarata utilizando sistemas inteligentes e técnicas de processamento de imagens. As imagens serão capturadas por um celular com uma lente especial acoplada a câmera e juntamente com um questionário com informações do paciente serão transmitidos de forma segura via a plataforma Sana Mobile (sana.mit.edu) para uma central online de laudos que dispõe de um programa inteligente de auxilio ao diagnóstico a Catarata e de médicos oftalmologistas que irão analisar as informações e emitir o laudo do paciente. Desta forma, o OPTICA permite levar atendendimento oftalmológico a população menos favorecida e em áreas remotas , melhorando a triagem de pacientes graves e aumentando o acesso ao diagnóstico e tratamento.
t-SNE paralelo: uma técnica paralela para redução de dimensionalidade de dados aplicada em Cidades Inteligentes
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2020-10-16) Lopes, Maximiliano Araújo da Silva; Doria Neto, Adrião Duarte; Martins, Allan de Medeiros; ; http://lattes.cnpq.br/4402694969508077; ; http://lattes.cnpq.br/1987295209521433; ; http://lattes.cnpq.br/3824419955545932; Fontes, Aluisio Igor Rego; ; http://lattes.cnpq.br/7848819859172650; Leite, Cicilia Raquel Maia; ; http://lattes.cnpq.br/9378258073324535; Araújo, Daniel Sabino Amorim de; ; http://lattes.cnpq.br/4744754780165354
A população urbana vem crescendo de maneira acelerada ao redor do mundo. Para se adequar a esse aumento populacional, os prefeitos precisam mudar a sua forma de gerir essas grandes cidades. Assim, o conceito de cidades inteligentes ganha força e vem para modificar a forma de vida da população mundial. O investimento nesse conceito de cidades inteligentes se encontra na direção de melhorar a gestão e a qualidade de vida das pessoas. Os maiores desafios na aplicação desse tipo de sistemas, estão vinculados ao processamento, visualização e análise dos dados gerados, visto que ao funcionarem conectados esses sistemas geram uma grande massa de dados, chamada de Big Data, que precisam ser tratados de maneira diferentes dos sistemas convencionais. Para a visualização dos dados, um artifício que pode ser utilizado são as técnicas para redução de dimensionalidade, que trazem os dados de uma dimensão n para duas ou três dimensões, ficando assim perceptíveis aos olhos humanos. Um dos principais problemas que envolve as técnicas de Redução de Dimensionalidade está vinculado ao tempo de processamento, o que os tornam praticamente inviáveis de serem aplicados a grandes massas de dados. Nessa tese, é apresentada uma maneira de reduzir o tempo de processamento desses algoritmos, através da paralelização do algoritmo t-SNE. Foi realizada uma análise em cada uma das partes do algoritmo, verificando que trechos poderiam ser paralelizados e quais trechos continuariam com seu processamento convencional. Dessa forma, o algoritmo t-SNE paralelo apresentou melhores resultados, em relação ao tempo de processamento, do que a sua versão convencional, dessa forma apresentando-se como uma técnica mais eficiente e eficaz na Redução da Dimensionalidade de dados com o objetivo de otimizar a visualização e análise dos mesmos.
Técnica para segmentação automática de imagens microscópicas de componentes sanguíneos e classificação diferencial de leucócitos baseada em lógica fuzzy
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2014-12-26) Vale, Alessandra Mendes Pacheco Guerra; Guerreiro, Ana Maria Guimarães; ; http://lattes.cnpq.br/8556144121380013; ; http://lattes.cnpq.br/9970816105396107; Dória Neto, Adrião Duarte; ; http://lattes.cnpq.br/1987295209521433; Martins, Allan De Medeiros; ; http://lattes.cnpq.br/4402694969508077; Leite, Cicilia Raquel Maia; ; http://lattes.cnpq.br/9378258073324535; Carvalho, Marco Antonio Garcia de; ; http://lattes.cnpq.br/6366443994619479
A detecção automática de componentes sanguíneos em imagens microscópicas é um importante tópico da área hematológica. A segmentação permite que os componentes sanguíneos sejam agrupados em áreas comuns e a classificação diferencial dos leucócitos possibilita que os mesmos sejam analisados separadamente. Com a segmentação automática e classificação diferencial, contribui-se no processo de análise dos componentes sanguíneos, fornecendo ferramentas que propiciem a diminuição do trabalho manual e o aumento da sua precisão e eficiência. Utilizando técnicas de processamento digital de imagens associadas a uma abordagem fuzzy genérica e automática, este trabalho apresenta dois Sistemas de Inferência Fuzzy, definidos como I e II, para a segmentação automática de componentes sanguíneos e classificação diferencial de leucócitos, respectivamente, em imagens microscópicas de esfregaços. Utilizando o Sistema de Inferência Fuzzy I, a técnica desenvolvida realiza a segmentação da imagem em quatro regiões: núcleo e citoplasma leucocitários, eritrócitos e área de plasma e utilizando o Sistema de Inferência Fuzzy II e os leucócitos segmentados (núcleo e citoplasma leucocitários), os classifica diferencialmente em cinco tipos: basófilos, eosinófilos, linfócitos, monócitos e neutrófilos. Foram utilizadas para testes 530 imagens contendo amostras microscópicas de esfregaços sanguíneos corados com métodos variados. As imagens foram processadas e seus índices de Acurácia e Gold Standards foram calculados e comparados com os resultados manuais e com outros resultados encontrados na literatura para os mesmos problemas. Quanto à segmentação, a técnica desenvolvida demonstrou percentuais de acurácia de 97,31% para leucócitos, 95,39% para eritrócitos e 95,06% para plasma sanguíneo. Quanto à classificação diferencial, os percentuais variaram entre 92,98% e 98,39% para os diferentes tipos leucocitários. Além de promover a segmentação automática e classificação diferencial, a técnica desenvolvida contribui ainda com definição de novos descritores e a construção de um banco de imagens utilizando diversos processos de coloração hematológicos

SIGAA

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