Preterm labor prediction using uterine electromyography with Machine Learning and Deep Learning Models

Trabalho de Projeto de Mestrado, Bioestatística, 2023, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasDe acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS) o parto prematuro é definido como o nascimento de bebés antes da finalização das 37 semanas de gestação, sendo considerado um risco de saúde elevado tanto para o bebé como para a mãe. Dois terços destes partos, não tem um diagnóstico específico, enquanto os restantes encontram-se normalmente associados a fatores relacionados com a mãe como várias gravidezes, historial de partos prematuros, uso de drogas, idade inferior a 18 anos, entre outros. A prematuridade é a primeira causa de morte no mundo para crianças com menos de 5 anos, uma vez que quando ocorre o parto, os bebés não se encontram completamente desenvolvidos, podendo vir a sofrer deficiências a nível visual e auditivo e também outras complicações ao nível da saúde como problemas cardiovasculares ou respiratórios. Em Portugal, de acordo com a Sociedade Portuguesa de Pediatria, 8% dos bebés nascem prematuros. Deste modo, a monitorização dos partos de forma a prever partos pré-termo tornou-se fundamental. Os dois métodos mais comumente usados na monitorização da contratilidade uterina são o Cateter de Pressão Intrauterino e o Tocograma Externo, porém ambos apresentam limitações como o facto de ser invasivo ou de não mostrar eficácia para grávidas de elevada massa corporal, respetivamente. O estudo da atividade das contrações no útero através do Electrohisterograma (EHG) como método alternativo tem sido uma forte aposta na previsão do parto prematuro. O EHG é um método não invasivo realizado através de elétrodos colocados no abdómen, que regista a atividade contrátil do útero e resulta num sinal elétrico. Demonstra eficácia em pacientes com índice de massa corporal alta, sendo capaz de indicar quando as grávidas vão entrar em trabalho de parto. Atualmente, o estudo do sinal EHG é uma das práticas mais usadas para estudar e classificar o parto prematuro através de técnicas de Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL). Para isso, utilizam-se características frequenciais, temporais, entre outras provenientes do sinal, chamadas de features, que vão representar o sinal. Estas são depois inseridas em algoritmos de ML e DL capazes de fazer previsões com base nas características do sinal. Em literatura as features mais utilizadas para representar os sinais EHG consistem na frequência, amplitude, entropia e outras, demonstrando resultados positivos com elevado valor preditivo, tanto em algoritmos de Machine Learning como de Deep Learning. Desta forma, através do sinal EHG obtido na monitorização do útero será possível prever se a grávida irá ter um parto prematuro ou termo. No entanto, esta classificação ainda se encontra numa fase experimental, existindo uma lacuna no contexto clínico, para uma previsão automática do tipo de parto. Todos estes trabalhos enfrentam um problema associado à falta de observações de partos prematuros nas bases de dados utilizadas. As soluções propostas para combater o desequilíbrio nos dados envolve a utilização de técnicas de sobreamostragrem, como SMOTE, que consistem na produção de observações sintéticos para a classe da minoria (partos prematuros). O número ideal de amostras a serem produzidas é ainda algo a ser estudado, sendo que a maior parte dos estudos fazem uma compensação dos dados com uma proporção final de observações de 1:1, porém este método pode levar a um decréscimo na habilidade do classificador identificar a classe maioritária e uma previsão irrealista e demasiado otimista. De acordo com os autores, o SMOTE atinge os melhores resultados através da combinação de uma subamostragem da classe maioritária com a sobreamostragem da classe minoritária, através do SMOTE. Num sinal EHG processado é possível distinguir a existência de contrações como Braxton-Hicks, ondas Alvarez e ondas LDBF (Longue Durée Basse Fréquence). De momento, na literatura as features são extraídas do sinal completo e não das contrações, nomeadamente das Alvarez e Braxton-Hicks, que contêm informação relevante para a prematuridade do parto. Contudo, as contrações são séries temporais com um número diferente de observações. Deste modo, a solução apresentada para este problema é a análise espectral de cada contração, através do espetro de cada contração, obtido através de uma transformação de tempo para frequência, como a Transformada de Fourier, que é capaz de representar um sinal na base de dados. Esta técnica é usada para extração de features e classificação no campo de diagnóstico médico. Dentro da estimação espetral existem dois métodos: paramétricos e não paramétricos, sendo que o método Welch é uma abordagem não paramétrica, capaz de calcular o espetro de cada contração detetada no sinal EHG, que demonstrou bons resultados na classificação das contrações noutros trabalhos, representando bem o singal EHG, e apresentando sempre a mesma dimensão, independente da duração da contração. Neste estudo, foi utilizada a base de dados pública TPEHG (Term Preterm EHG) com um total de 300 registos, 262 pré-termo e 38 termo. A base de dados apresenta 4 elétrodos, com 3 canais bipolares, sendo que apenas um canal foi escolhido, de acordo com a literatura, visto que o sinal vertical tem uma maior variação do potencial de sinal. Este sinal foi depois filtrado para eliminar o ruído materno do ECG, ou outros ruídos relacionados, e processado para uma frequência amostral final de 4 Hz. As features foram extraídas através da estimação espetral pelo método Welch, finalizando com um total de 200 features. No final, o base de dados utilizado consistia em 4622 observações/contrações, 407 correspondentes a parto prematuro e 2829 parto termo, com 200 features cada. Esta base de dados foi depois fornecida a três algoritmos diferentes de ML, incluindo o Random Forest, RUSBoosted Trees, Support Vector Machine, e uma Shallow Neural Network, e o algoritmo Long-Short Term Memory de DL, com o objetivo de classificar os parto prematuros. Até agora, nenhum estudo se focou na utilização de um algoritmo de LSTM, e na utilização do espetro das contrações como features. Neste estudo, as técnicas mencionadas anteriormente foram aplicadas em 5 cenários diferentes nos algoritmos de ML, de modo a obter o modelo mais robusto para evitar situações de overfitting, e obter os resultados mais realistas possíveis, (1) treinar os dados, sem qualquer opção adicional de outros métodos; (2) treinar os dados com os mesmos algoritmos, adicionando uma técnica de sobreamostragem sintética, SMOTE; (3) treinar os dados com técnica de SMOTE mais uma técnica de redução de dimensionalidade, PCA; (4) treinar os dados com a utilização de um método de seleção de features, MRMR; (5) tuning dos parâmetros do modelo, através do método Bayesian Optimization. Desta forma, os dados foram treinados, validados, e os modelos com melhores resultados preditivos foram depois testados. Os algoritmos de DL foram apenas testados usando o dataset original e o dataset com SMOTE aplicado. Para todos os algoritmos, a accuracy, precision, recall, F1-Score, false negative rate, false positive rate e AUC (exceto para os de DL) foram calculados. Os resultados indicam que usar os primeiros 200 pontos da estimação espetral pelo método Welch, como features frequenciais, não proporciona melhores resultados quando comparando a features mais tradicionais, de tempo-frequência, usadas em toda a literatura. Além disso, utilizar a técnica de SMOTE conciliada com uma subamostragem da classe maioritária produz piores resultados quando comparando com a aplicação de só SMOTE, como usado pela maioria dos autores. Os algoritmos de ML têm um melhor comportamento que os de DL, uma vez que são modelos mais simples não dependentes de uma elevada quantidade de dados. Apesar dos resultados promissores no grupo de treino, com uma elevada Accuracy, F1-score e AUC, o momento de teste teve uma performance abaixo dos valores esperados e em literatura. Com base nestes resultados, concluímos que apesar da abordagem da aplicação de SMOTE após a separação em grupo de treino de teste ser a mais correta, não permite resultados semelhantes à literatura (em que esta ordem de passos usada é a inversa), uma vez que o algoritmo é processado usando um grupo de teste com uma estrutura muito diferente à de treino, o que pode levar a menor precision e recall. Em suma, conclui-se que a utilização do espetro das contrações como features frequenciais num dataset sobreamostrado com a técnica de SMOTE, utilizando as diferentes técnicas de ML e DL referidas, não é uma melhor alternativa em relação à utilização de features de tempo-frequência presentes em literatura. Contudo, é possível concluir a importância de registar mais dados de partos prematuros de EHG, com vista a melhorar as experiências futuras, e evitar a utilização de técnicas como a de SMOTE. Para além disso, abriu-se também a possibilidade da aplicação de uma rede neuronal complexa como o LSTM, com resultados promissores para o futuro, que podem ser eficazes quando aplicados na classificação de parto prematuro.The World Health Organization defines premature birth as the birth of a baby before the completion of 37 weeks of gestation which is considered a high health risk for both the baby and the mother. Prematurity is the leading cause of death in the world for children under 5 years old, therefore monitoring the uterus to predict preterm labor has become essential. Currently, the Intrauterine Pressure Catheter and the External Tocography are the most used monitoring devices, however, they are invasive and don’t perform well with high body mass index (BMI) patients, respectively. The Electrohysterogram (EHG) has emerged as a noninvasive method for predicting premature birth with high performance for mothers with high BMI. This method uses electrodes placed on the abdomen to record uterine contractions by producing an electrical signal, that contains important information regarding the electrical activity of the uterus. The study of the EHG signal is one of the most used practices for studying and classifying premature birth using Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) techniques. In this technique, features are extracted from the signal such as frequency, amplitude, and others to represent the signal and inserted into algorithms capable of making predictions based on the signal characteristics. However, this classification method is still in the experimental phase, and there is a gap in the clinical context for automatic birth type prediction. One of the challenges faced by this method is the lack of observations of premature births in the databases used. Oversampling techniques, such as SMOTE, address the lack of observations of premature births in the databases by producing synthetic observations for the minority class. In this thesis, the Welch estimation of the power spectra of the signal of each contraction from the TPEHG Ljubljana public database is used as features, comprising 200 features. The Minimum Redundancy Maximum Relevance (MRMR) Algorithm was used to search for the most relevant features from this dataset with only 180 showing any relevance, and SMOTE was applied to solve the skewed dataset problem. Four different machine learning algorithms were used, including the Support Vector Machine, the RUSBoosted trees, a Shallow Neural Network, and a Random Forest classifier, moreover, a deep learning network was also tested. These were also optimized with the Bayesian hyperparameter optimization. All algorithms performed with high accuracy, although showing a low predictive power for the test group, probably due to a highly imbalanced test set. We concluded that the use of spectral features of the contractions as an alternative to the timefrequency features shows promising results with the training dataset, but cannot accurately predict preterm labor in the test set, due to the imbalanced dataset problem. More samples should be collected in the future so more meaningful conclusions can be taken

Credit risk stress testing: the Portuguese environment, macroeconomic scenarios and the estimation of losses for corporate sectors

A Work Project, presented as part of the requirements for the Award of a Masters Degree in Finance from the NOVA – School of Business and EconomicsThis study focuses on the development of a macroeconomic credit risk model for the prediction of corporate default rates, conditional on the observed economic environment. Data relative to the Portuguese economy was utilized for the development of the model, regarding the period from 2002 to 2012. The results suggest a clear link between macroeconomic factors, such as GDP, interest rates, unemployment and corporate indebtness, to the default rates observed. Furthermore, the introduction of a Merton-based analysis of the loss distributions permitted the analysis of expected and unexpected losses, alongside Basel II capital requirement evolutions

Rádio comunitária e gênero

Anais do VI Encontro de Iniciação Científica e II Encontro Anual de Iniciação ao Desenvolvimento Tecnológico e Inovação – EICTI 2017 - 04 a 06 de outubro de 2017 - temática Ciências Sociais AplicadasDurante muitos anos as populações latino-americanas passaram por alterações de grande relevância, no que tange a ocupação demográfica, modo de vida e hábitos de consumo. Além disso, é possível observar que, determinados grupos que historicamente se encontravam à margem dos espaços públicos, tais como: pessoas com as mais diversas identidades de gênero, indígenas de diversas etnias, mulheres, pessoas negras, etc., passaram a fazer parte do cenário cotidiano, através da atuação nos movimentos sociais, fazendo uso de redes sociais interativas, o que, consequentemente, acaba por gerar tensões e resistênciasUniversidade Federal da Integração Latino-Americana (Unila); Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq); Fundação Araucária; Parque Tecnológico Itaipu (PTI) e Companhia de Saneamento do Paraná (SANEPAR

Intervenção do enfermeiro de reabilitação ao cliente submetido a cirurgia torácica

Mestrado, Enfermagem de Reabilitação, 2015, Escola Superior de Enfermagem de LisboaA Cirurgia Torácica é uma especialidade em crescente evolução e a evidência disponível sobre esta área contribuiu para o enriquecimento dos conhecimentos e para a melhoria da prestação de cuidados dos profissionais de saúde. O Enfermeiro de Reabilitação é um elemento de eleição para gerir os cuidados ao cliente submetido a Cirurgia Torácica e dispõe de estratégias que permitem ter ganhos em saúde e promover a transição saudável do cliente e família ou pessoas significativas. Este relatório versa a descrição, análise e reflexão sobre as atividades desenvolvidas no estágio para desenvolver as competências inerentes ao perfil do Enfermeiro de Reabilitação e a avaliação deste trabalho visa obter o título de Mestre neste âmbito de especialidade. Os campos de estágio foram desenvolvidos em contexto hospitalar e comunitário e condicionaram um leque de experiências, que promoveram a aplicação dos conhecimentos teóricos à prática clínica, a prestação de cuidados centrada no cliente/família e a reformulação da minha identidade através de um processo de transição saudável. O contexto hospitalar decorreu na unidade de Cirurgia Torácica de um hospital da área de Lisboa, onde desenvolvi competências relativas aos cuidados especializados em reabilitação ao cliente submetido a Cirurgia Torácica. A reeducação funcional respiratória permite uma melhoria da performance do cliente submetido a Cirurgia Torácica através de implementação de programas. A sua eficácia depende do início precoce e da adesão do cliente, de modo a prevenir as complicações pulmonares pós-operatórias. O estágio da comunidade foi desenvolvido numa Unidade de Cuidados Continuados, inserida numa área que reúne zonas problemáticas, com grupos vulneráveis à margem da sociedade e no qual as competências e as capacidades desenvolvidas foram ao nível da Reeducação Funcional Motora e como elemento de formação

Produção de biodiesel empregando catalisadores livres e suportados em matriz polimérica

Due to social and environmental issues, considerable attention has been given to the production of biodiesel in substitution or addition of petroleum diesel. Biodiesel a mixture of fatty acids methyl esters is a renewable fuel obtained from a transesterification of vegetable oils and animal fats, in which alkaline hydroxides are used as catalyst. This process presents two main disadvantages: the catalyst cannot be reutilized or regenerated and there is a high quantity of residual water being produced during the separation fases. In this way, the production of biodiesel by means of heterogeneous catalytic transesterification becomes an interesting alternative in order to minimize the problems associated with homogeneous catalytic. In this respect, this study evaluates the production process of biodiesel by means of soybean oil methanolysis utilizing free and supported solid alkaline catalysts in a polymeric matrix. Initially, three distinct mixed oxides (Hidrotalcita de Mg/Al; CaO-CeO2 e CaZrO3) have been synthesized. These oxides were also supported in polysulphone (PS) and polyvinyl alcohol (PVA). The catalysts samples were physically and chemically characterized by different technics. These samples were then evaluated for their catalytic performance in the transesterification reaction, for pre-established conditions. It has been found that the CaZrO3 free and supported in PVA showed the best performance, attaining conversions greater than 90% in all conditions investigated. Thus, these two catalysts were selected for further experiments. It has been analyzed the influence of the operational conditions (methanol/oil molar ratio, temperature, amount of catalyst and time reaction) in the conversion of soybean oil into fatty acids methyl esters (% FAME). These conditions were optimized applying artificial neural network methodology in order to obtain the highest %FAME. Furthermore, it has been studied the behavior of different configurations of reactors (magnetic agitation, ultrasonic agitation with and without recirculation), the biodiesel synthesis in a spiral catalytic membrane and the stability of CaZrO3 free and supported in PVA. It is worth mentioning that under the studied conditions all variables presented significant influence in the %FAME. It is possible to conclude that under optimal conditions conversion above 96% FAME can be obtained for both catalysts under mild conditions of temperature and pressure (64°C and at atmospheric pressure). It was also found that the transesterification reaction under magnetic agitation resulted in higher mass transfer coefficients, either for the free catalyst or the supported one. This magnetic agitation prove to be more efficient then the ultrasonic agitation. The fact that the use of CaZrO3 in its free form has given the possibility of eight consecutive batch reaction cycles, which shows a high reuse capacity, without lixiviation, demonstrates its capability to be used successfully in continuous processes of biodiesel production. In conclusion, the use of a spiral catalytic membrane as a reactor presented satisfactory results (92,7 %FAME and 24 h reaction time) and thus confirming its viability to be used in the industrial production of biodiesel.Doutor em Engenharia QuímicaDevido a questões sócio-ambientais, considerada atenção tem sido dada à produção de biodiesel em substituição ou adição ao diesel de petróleo. O biodiesel, mistura de ésteres de ácidos graxos, é um combustível renovável, obtido principalmente a partir da transesterificação catalítica homogênea de óleos vegetais e gordura animal, empregando-se hidróxidos alcalinos como catalisadores. Este processo apresenta como principais desvantagens o fato de o catalisador não poder ser reutilizado ou regenerado e a produção de grande quantidade de água residual durante as etapas de separação. Desta forma, a produção de biodiesel por meio de transesterificação catalítica heterogenea se torna uma alternativa interessante para minimizar os problemas associados com a catálise homogênea. Neste contexto, este estudo avalia o processo de produção de biodiesel por meio da metanólise de óleo de soja usando-se catalisadores sólidos alcalinos, livres e suportados em matriz polimérica. Inicialmente, foram sintetizados três óxidos mistos distintos (Hidrotalcita de Mg/Al; CaO-CeO2 e CaZrO3). Estes óxidos foram também suportados em polissulfona (PS) e polivinil álcool (PVA). As amostras de catalisadores foram caracterizadas físico-quimicamente por diferentes técnicas e avaliadas quanto ao desempenho catalítico na reação de transesterificação em condições pré-estabelecidas, sendo que o uso dos catalisadores CaZrO3 livre e suportado em PVA levaram a obtenção de conversões do óleo de soja em biodiesel maiores que 90% nas condições estudadas. Assim, estes dois catalisadores foram selecionados e utilizados nos ensaios posteriores. Foi, então, verificada a influência das condições operacionais (razão molar metanol/óleo, temperatura, quantidade de catalisador e tempo de reação) na conversão em monoésteres de ácidos graxos (% FAME). Estas condições foram também otimizadas para a obtenção dea máxima %FAME, usando-se redes neuronais artificiais (RNA s) e o método heurístico de colônia de formigas (ACO). Posteriormente avaliou-se o comportamento da reação de transesterificação em configurações distintas de reatores (agitação magnética, agitação ultrassônica com e sem recirculação), a síntese de biodiesel em reator de membrana catalítica espiral e a estabilidade dos catalisadores CaZrO3 livre e suportado em PVA. Dentre os resultados obtidos pode se destacar que nas condições estudadas, todas as variáveis apresentaram efeitos significativos na %FAME. A partir das condições reacionais ótimas foram alcançadas conversões acima de 96 %FAME em condições amenas de temperatura e pressão (64°C e pressão atmosférica) para ambos os catalisadores. A condução da reação de transesterificação em reator com agitação magnética resultou em maiores coeficientes de transferência de massa tanto para o catalisador livre, como para o suportado, proporcionando uma agitação mais eficiente quando comparada a agitação ultrassônica. Devido a sua não lixiviação e alta capacidade de reuso em processo batelada, suportando um ciclo de 08 reações consecutivas, o uso de CaZrO3 em processos contínuos de produção de biodiesel pode ser promissor. Finalizando, a proposta inovadora de um reator com membrana catalítica espiral levou a resultados satisfatórios (92,7 %FAME em 24 h de reação), apresentando-se como uma configuração de reator viável para a produção de biodiesel em escala industrial

A coerência da imagem da marca: o caso Gucci

In this article we want to show how the eighties continued to mirror the progress of major holding companies, mergers, acquisitions, divestitures of products, the uncontrolled increase of the licensing system, the emergence of new brands. Our study focuses on Gucci, which in the late eighties was in financial disruption, going through a very troubled phase, which settled into many errors of the brand management, for example, a licensing policy that contributed to rampant speculation, and not always following the consistency of the brand. What path did it follow? What are the actors in this process? How was the brand repositioned? We also tried to focus on the new communication strategy of the Gucci Group, which capitalized the role of message’s consistency globally, the reacquisition of licensing systems, the manufacture of products, the investment in new products and stores and the acquisition of other brands’ portfolio