Un enfoque de aprendizaje profundo para estimar la frecuencia respiratoria del fotopletismograma

This article describes the methodology used to train and test a Deep Neural Network (DNN) with Photoplethysmography (PPG) data performing a regression task to estimate the Respiratory Rate (RR). The DNN architecture is based on a model used to infer the heart rate (HR) from noisy PPG signals, which is optimized to the RR problem using genetic optimization. Two open-access datasets were used in the tests, the BIDMC and the CapnoBase. With the CapnoBase dataset, the DNN achieved a median error of 1.16 breaths/min, which is comparable with analytical methods in the literature, in which the best error found is 1.1 breaths/min (excluding the 8 % noisiest data). The BIDMC dataset seems to be more challenging, as the minimum median error of the literature’s methods is 2.3 breaths/min (excluding 6 % of the noisiest data), and the DNN based approach achieved a median error of 1.52 breaths/min with the whole dataset.Este trabajo presenta una metodología para entrenar y probar una red neuronal profunda (Deep Neural Network – DNN) con datos de fotopletismografías (Photoplethysmography – PPG), con la finalidad de llevar a cabo una tarea de regresión para estimar la frecuencia respiratoria (Respiratory Rate – RR). La arquitectura de la DNN está basada en un modelo utilizado para inferir la frecuencia cardíaca (FC) a partir de señales PPG ruidosas. Dicho modelo se ha optimizado a través de algoritmos genéticos. En las pruebas realizadas se usaron BIDMC y CapnoBase, dos conjuntos de datos de acceso abierto. Con CapnoBase, la DNN logró un error de la mediana de 1,16 respiraciones/min, que es comparable con los métodos analíticos reportados en la literatura, donde el mejor error es 1,1 respiraciones/min (excluyendo el 8 % de datos más ruidosos). Por otro lado, el conjunto de datos BIDMC aparenta ser más desafiante, ya que el error mínimo de la mediana de los métodos reportados en la literatura es de 2,3 respiraciones/min (excluyendo el 6 % de datos más ruidosos). Para este conjunto de datos la DNN logra un error de mediana de 1,52 respiraciones/min

Un enfoque de aprendizaje profundo para estimar la frecuencia respiratoria del fotopletismograma

Este trabajo presenta una metodología para entrenar y probar una red neuronal profunda (Deep Neural Network – DNN) con datos de fotopletismografías (Photoplethysmography – PPG), con la finalidad de llevar a cabo una tarea de regresión para estimar la frecuencia respiratoria (Respiratory Rate – RR). La arquitectura de la DNN está basada en un modelo utilizado para inferir la frecuencia cardíaca (FC) a partir de señales PPG ruidosas. Dicho modelo se ha optimizado a través de algoritmos genéticos. En las pruebas realizadas se usaron BIDMC y CapnoBase, dos conjuntos de datos de acceso abierto. Con CapnoBase, la DNN logró un error de la mediana de 1,16 respiraciones/min, que es comparable con los métodos analíticos reportados en la literatura, donde el mejor error es 1,1 respiraciones/min (excluyendo el 8 % de datos más ruidosos). Por otro lado, el conjunto de datos BIDMC aparenta ser más desafiante, ya que el error mínimo de la mediana de los métodos reportados en la literatura es de 2,3 respiraciones/min (excluyendo el 6 % de datos más ruidosos). Para este conjunto de datos la DNN logra un error de mediana de 1,52 respiraciones/min.//This article describes the methodology used to train and test a Deep Neural Network (DNN) with Photoplethysmography (PPG) data performing a regression task to estimate the Respiratory Rate (RR). The DNN architecture is based on a model used to infer the heart rate (HR) from noisy PPG signals, which is optimized to the RR problem using genetic optimization. Two open-access datasets were used in the tests, the BIDMC and the CapnoBase. With the CapnoBase dataset, the DNN achieved a median error of 1.16 breaths/min, which is comparable with analytical methods in the literature, in which the best error found is 1.1 breaths/min (excluding the 8 % noisiest data). The BIDMC dataset seems to be more challenging, as the minimum median error of the literature’s methods is 2.3 breaths/min (excluding 6 % of the noisiest data), and the DNN based approach achieved a median error of 1.52 breaths/min with the whole dataset

Carcinoma epidermóide sarcomatóide da Laringe. Estudo ultra-estrutural e imuno-histoquímico

O carcinoma epidermóide sarcomatóide da laringe é neoplasia rara que continua a estimular controvérsias entre os patologistas. Vários termos têm sido usados para descrever tal lesão, incluindo carcinossarcom.a, carcinoma de células fusiformes, carcinoma sarcomatóide, pseudossarcoma, carcinoma epidermóide com estroma "sarcoma like" carcinoma pleomórfico, carcinoma polipóide e carcinoma metaplásico. O achado histopatológico característico é a presença de carcinoma epidermóide associado a componente de células fusiformes. Apresenta-se caso de paciente masculino, 59 anos, branco, com queixa de disfonia há 1 ano, acompanhada de disfagia e dispnéia. Ao exame laringoscóplco indireto notou-se extensa lesão tumoral localizada na Iaringe com destruição parcial da glote. O exame histopatológico demonstrou tratar-se de carcinoma epidermóide bem diferenciado com extensas áreas anaplásicas,. de componente fusocelular. Acompanhava massa tumoral metastática peritraqueal com componente fusocelular exclusivo. Realizou-se estudo ultra-estmtural e imuno-histoquímico da lesão metastática. A microscopia eletrônica demonstrou a presença de agrupamentos ocasionais de células justapostas unidas por desmossomos infrequentes, mas bem definidos. Estas apresentavam núcleos irregulares e abundante RER distendido. A imunoperoxidase revelou o achado de células isoladas positivas para ceratina de alto peso molecular em meio ao componente fusocelular exclusivo. Deste modo o presente caso contribui para a discussão da histogênese da neoplasia, falando a favor da teoria da metaplasia mesenquimal do carcinoma epidermóide

Nonlinear Decoherence in Quantum State Preparation of a Trapped Ion

We present a nonlinear decoherence model which models decoherence effect caused by various decohereing sources in a quantum system through a nonlinear coupling between the system and its environment, and apply it to investigating decoherence in nonclassical motional states of a single trapped ion. We obtain an exactly analytic solution of the model and find very good agreement with experimental results for the population decay rate of a single trapped ion observed in the NIST experiments by Meekhof and coworkers (D. M. Meekhof, {\it et al.}, Phys. Rev. Lett. {\bf 76}, 1796 (1996)).Comment: 5 pages, Revte