Characterization of Micronutrient Deficiency in Australian Red Cedar ( Toona ciliata

The Australian Red Cedar presents a great exploitation potential in Brazil, but works about the nutrient requirements and deficiency characterization in that species are still scarce. The objectives of this work were evaluating the effects of the omission of micronutrients and characterizing the nutrient deficiency symptoms in Australian Red Cedar saplings. The experiment was conducted in a greenhouse for a 90-day period. Australian Red Cedar cuttings were cultivated in pots with a nutrient solution under the missing element technique. The omission of the micronutrients B, Cu, Fe, Mn, and Zn affect negatively the height, diameter, and dry matter yield of the Australian Red Cedar plants. The micronutrient which affected the relative growth of the plants the most was B. Australian Red Cedar plants deficient in micronutrients present several visual symptoms characteristic of the metabolism disorders. The perception of the deficiencies through the visual diagnosis can be useful in the nutrient management of the culture of the Australian Red Cedar

Analysis of kinematic and dynamic data inherent to hemiparesis through knowledge discovery in databases

Em virtude de uma elevada expectativa de vida mundial, faz-se crescente a probabilidade de ocorrer acidentes naturais e traumas físicos no cotidiano, o que ocasiona um aumento na demanda por reabilitação. A terapia física, sob o paradigma da reabilitação robótica com serious games, oferece maior motivação e engajamento do paciente ao tratamento, cujo emprego foi recomendado pela American Heart Association (AHA), apontando a mais alta avaliação (Level A) para pacientes internados e ambulatoriais. No entanto, o potencial de análise dos dados coletados pelos dispositivos robóticos envolvidos é pouco explorado, deixando de extrair informações que podem ser de grande valia para os tratamentos. O foco deste trabalho consiste na aplicação de técnicas para descoberta de conhecimento, classificando o desempenho de pacientes diagnosticados com hemiparesia crônica. Os pacientes foram inseridos em um ambiente de reabilitação robótica, fazendo uso do InMotion ARM, um dispositivo robótico para reabilitação de membros superiores e coleta dos dados de desempenho. Foi aplicado sobre os dados um roteiro para descoberta de conhecimento em bases de dados, desempenhando pré-processamento, transformação (extração de características) e então a mineração de dados a partir de algoritmos de aprendizado de máquina. A estratégia do presente trabalho culminou em uma classificação de padrões com a capacidade de distinguir lados hemiparéticos sob uma precisão de 94%, havendo oito atributos alimentando a entrada do mecanismo obtido. Interpretando esta coleção de atributos, foi observado que dados de força são mais significativos, os quais abrangem metade da composição de uma amostra.As a result of a higher life expectancy, the high probability of natural accidents and traumas occurences entails an increasing need for rehabilitation. Physical therapy, under the robotic rehabilitation paradigm with serious games, offers the patient better motivation and engagement to the treatment, being a method recommended by American Heart Association (AHA), pointing the highest assessment (Level A) for inpatients and outpatients. However, the rich potential of the data analysis provided by robotic devices is poorly exploited, discarding the opportunity to aggregate valuable information to treatments. The aim of this work consists of applying knowledge discovery techniques by classifying the performance of patients diagnosed with chronic hemiparesis. The patients, inserted into a robotic rehabilitation environment, exercised with the InMotion ARM, a robotic device for upper-limb rehabilitation which also does the collection of performance data. A Knowledge Discovery roadmap was applied over collected data in order to preprocess, transform and perform data mining through machine learning methods. The strategy of this work culminated in a pattern classification with the abilty to distinguish hemiparetic sides with an accuracy rate of 94%, having eight attributes feeding the input of the obtained mechanism. The interpretation of these attributes has shown that force-related data are more significant, comprising half of the composition of a sample

Biomarcadores baseados em aprendizado de máquina para customização de tratamentos de reabilitação robótica para pacientes com AVC

Coupled with sensors, robotic devices for Stroke rehabilitation describe the motor behavior of patients as kinematic and kinetic data, which are underexplored in the data science and machine learning context, due to the time-consuming task of pursuing enough data volume. Moreover, the definition of biomarkers for a quantitative and deterministic assessment of patient progress remains an open problem in the literature. Four different studies were carried out aiming to address such an issue. We also propose a modular framework for organizing pieces of software for data analysis with the calculations of more than twenty robot-based metrics implemented. Our first study concerns a clinically-naive method for defining a region in the data space, alluding to a state of rehabilitation, based on the uncertainty in the classification of hemiparetic sides of chronic stroke patients. Our second study raised evidences that anodal tDCS may have a detrimental or maladaptive interaction with the affected hemisphere in patients with very severe upper-extremity impairments. Our third study correlates the implemented robot-based metrics with traditional clinical scales, so trained machine learning models can play the same role on a quantitative and deterministic way, eliminating the subjective nature from traditional evaluation methods. We found that having a model to estimate clinical scales only from one kind of robot (shoulder/elbow or wrist) is as good as combining data from both. We found in our fourth study evidences from a clinical perspective on the prediction of clinical outcomes of patients at early stages of the treatment. Our results indicate the possibility of improving the decision-making process by alerting, at the end of the second therapy session, when patients will potentially not present a significant response. The four projects here described enabled to push the state of the art towards the development of biomarkers to evaluate and track patients progress on rehabilitation robotics treatments; proposing standards for simplifying the data sharing; simplifying clinical studies with traditional statistical tools and our framework API and optimize the clinicians decision-making process towards impacting patients budget on rehabilitation treatments for optimizing quality of life.Acoplados a sensores, robôs para reabilitação de AVC descrevem o comportamento motor de pacientes como grandezas cinemáticas e dinâmicas, pouco exploradas no contexto de ciência de dados, devido à custosa tarefa de obter um volume significativo de dados. Além disso, a definição de biomarcadores para uma avaliação mais confiável da evolução do paciente permanece um problema aberto na literatura. Quatro estudos diferentes foram conduzidos com o objetivo de abordar tal questão. É proposta também uma ferramenta modular para organizar programas para análise de dados, com cálculos de mais de vinte métricas implementadas. O primeiro estudo consiste em um método puramente baseado em dados para definir uma região no espaço de dados, aludindo a um estado de reabilitação, baseado na incerteza da classificação de lados hemiparéticos de pacientes com AVC crônico. Nosso segundo estudo levantou evidências de que a tDCS anódica pode ter uma interação desvantajosa com o hemisfério afetado em pacientes com déficis muito severos dos membros superiores. O terceiro estudo correlaciona as métricas implementadas com escalas clínicas tradicionais, de forma que os modelos de aprendizado de máquina treinados possam desempenhar o mesmo papel de forma quantitativa e determinística, eliminando a natureza subjetiva dos métodos tradicionais de avaliação. Descobrimos que utilizar o modelo treinado com dados de apenas de um tipo de robô (ombro/cotovelo ou pulso) para estimar escalas clínicas é tão eficiente quanto combinar dados de ambos. Encontramos no quarto estudo evidências, sob uma perspectiva clínica, de um potencial de previsão de resultados clínicos de pacientes em estágios iniciais do tratamento. Nossos resultados indicam a possibilidade de melhorar o processo de tomada de decisão alertando, ao final da segunda sessão, se o paciente potencialmente não apresentará uma resposta significativa à terapia. Os projetos aqui descritos avançam o estado da arte no desenvolvimento de biomarcadores para avaliar e acompanhar o progresso do paciente em terapia robótica; propõem padrões a fim de simplificar o compartilhamento de dados; simplificam os estudos clínicos com amparo estatístico, bem como a ferramenta proposta, e otimizam a tomada de decisão clínica, impactando o orçamento em tratamentos de reabilitação e otimizando recursos do paciente para uma melhor qualidade de vida

Knowledge Discovery strategy over patient performance data towards the extraction of hemiparesis-inherent features: A case study

Aiming to perform an extraction of features which are strongly related to hemiparesis, this work describes a case study involving the efforts of patients in upper-limb rehabilitation, diagnosed with such pathology. Expressed as data (kinematic and dynamic measures), patients' performance were sensed and stored by a single InMotion Arm robotic device for further analysis. It was applied a Knowledge Discovery roadmap over collected data in order to preprocess, transform and perform data mining through machine learning methods. Our efforts culminated in a pattern classification with the abilty to distinguish hemiparetic sides with an accuracy rate of 94%, having 8 features of rehabilitation performance feeding the input. Interpreting the obtained feature structure, it was observed that force-related attributes are more significant to the composition of the extracted pattern