Segmentação automática da região plantar para apoio ao diagnóstico da neuropatia periférica

De acordo com a organização mundial de saúde, o número de pessoas portadoras de diabetes tem crescido. A diabetes ´e a grande causadora de complicações como cegueira, deficiência renal, ataques cardíacos, tromboses e amputações dos membros inferiores [1]. As neuropatias estão entre as mais comuns das complicações a longo termo da diabetes. No mínimo, metade de todas as úlceras no pé em fase terminal podem ser evitadas através de uma correta gestão de cuidados, tratamentos e da educação dos pacientes. Contudo, a falta de tempo e informação adequada pode incutir um regime de cuidados desadequados à doença em questão [2]. Este tipo de condições pode ser de maior impacto ainda, uma vez que o sistema de saúde encontra-se cada vez mais sobrecarregado e com falta de recursos humanos. Logo, exames como estes podem ser negligenciados a favor de outro tipo de procedimentos mais sérios, causando então uma complicação grave no paciente em questão. Com o recurso a técnicas modernas de software e robótica seria possível ultrapassar a barreira humana do exame procedendo desta forma à automação do mesmo. Nota-se que, uma grande porção dos trabalhos efetuados pelos médicos não podem ser automatizados, visto que se relacionam diretamente com a saúde do paciente. Todavia, existem pequenas tarefas, como o caso do exame à neuropatia periférica, que poderiam ser automatizados e efetuados por máquinas providas de algoritmos inteligentes. Assim, o objetivo do trabalho centra-se na automação do exame à neuropatia periférica. Através de técnicas de machine leaning e inteligência artificial irá ser replicado o processo de visão humana, ou seja, a identificação de quais os pontos na porção plantar do pé do paciente que devem ser avaliados, e quais as suas coordenadas no espaço. Seguidamente, esta informação pode ser processada e enviada para um braço robótico, o qual irá efetuar o exame em si. O primeiro grande marco do projeto consiste em introduzir inteligência artificial para uma tarefa de segmentação. Apesar da iteração anterior do trabalho, utilizando técnicas de processamento de imagem e segmentação, ter sido sucedida, a revolução tecnológica e os avanços ao nível da computação continuam cada vez mais robustos. Desta forma, partiu-se para uma solução mais sofisticada do ponto de vista tecnológico, a aplicação de processos de segmentação com recurso a algoritmos de machine learning e aprendizagem profunda. A aplicação de tais conceitos permite ao utilizador uma abstração dos processos inerentes à segmentação de imagem, uma vez que os modelos desta natureza conseguem interpretar o ambiente em que estão inseridos e efetuar os devidos ajustes para chegar ao resultado esperado. O modelo em estudo foi o das redes de segmentação U-Net, famosas pela sua capacidade de produzir excelentes resultados face a uma dimensão reduzida de dados de treino. O modelo desenvolvido foi treinado com o recurso a um subconjunto de dados de treino, e outro subconjunto de dados de avaliação. Nota-se que, em ambas as partições, existia um par imagem - máscara em que a partição de treino foi expandida utilizando processos de aumento de dados, como distorções elásticas, morfológicas e mudanças de saturação. Para os treinos da rede, foram definidos hiperperâmetros específicos, para os quais se fez variar maioritariamente o valor das epochs entre iterações. Primeiramente foi desenhado um modelo para fazer a segmentação unicamente dos pontos inerentes aos dedos do pé (segmentar 3 pontos por pé), o qual foi treinado ao longo de 10, 20 e 50 epochs. Uma vez verificada a eficácia do modelo implementado para uma segmentação simples, procedeu-se ao treino da rede preditiva final (segmentação de 9 pontos por pé). Para validar os resultados obtidos, desenhou-se um script de teste que utiliza o modelo gerado como entrada para fazer a segmentação das imagens do subconjunto de teste. Assim é possível avaliar o resultado esperado (obtido manualmente) face aquele que o modelo produziu. Durante esta execução ainda são calculadas métricas típicas para este tipo de algoritmos de segmentação e métricas personalizadas, desenvolvidas especialmente para este trabalho, as quais contam o número de pontos detetados em diferentes regiões do pé. Após o treino e validação das seis redes, verificou-se que o modelo que apresentou melhor comportamento a nível de qualidade de saída e desempenho foi o de 20 epochs. Mais tarde, foram ainda gerados mais dois modelos com vista a tentar atingir resultados ainda melhores, procedendo a um aumento do número de dados de treino, e a um aumento do número de workers. Contudo, nenhum destes novos modelos exibiu um comportamento melhor que os anteriores.According to the World Health Organization, the number of people with diabetes has been growing. Diabetes is the major cause of complications such as blindness, kidney impairment, heart attacks, thrombosis and lower limb amputations [1]. Neuropathies are among the most common of the long-term complications of diabetes. At least half of all end-stage foot ulcers can be prevented through proper care management, treatment and patient education. However, lack of time and adequate information can instil a care regime that is inappropriate for the disease in question [2]. These types of conditions can be even more impactful as the healthcare system is increasingly overstretched and understaffed. Therefore, tests such as these can be neglected in favour of other more serious procedures, causing a serious complication for the patient in question. With the use of modern software and robotic techniques, it would be possible to overcome the human barrier of the examination, thus proceeding to its automation. It is noted that a large portion of the work done by doctors cannot be automated, since it is directly related to the patient’s health. However, there are small tasks, such as the peripheral neuropathy examination, which could be automated and carried out by machines provided with intelligent algorithms. Thus, the objective of the work is focused on the automation of the peripheral neuropathy examination. Through machine leaning techniques and artificial intelligence, the human vision process will be replicated, that is, the identification of which points on the plantar portion of the patient’s foot should be assessed, and their coordinates in space. Then, this information can be processed and sent to a robotic arm, which will perform the examination itself. The first major milestone of the project is to introduce artificial intelligence for a segmentation task. Although the previous iteration of the work, using image processing and segmentation techniques, was successful, the technological revolution and advances in computing continue to be more and more robust. In this way, a more sophisticated solution from the technological point of view was started, the application of segmentation processes using machine learning and deep learning algorithms. The application of such concepts allows the user an abstraction of the inherent processes to the image segmentation, once the models of this nature are able to interpret the environment in which they are inserted and make the necessary adjustments to reach the expected result. The model under study was the UNet segmentation networks, famous for their ability to produce excellent results with a small amount of training data. The model developed was trained using a subset of training data, and another subset of evaluation data. Note that in both partitions there was an image-mask pair, where the training partition was expanded using data augmentation processes, such as elastic and morphological distortions and saturation changes. For the network trainings, specific hyperparameters were defined, for which the value of epochs was mostly varied between iterations. Firstly, a model was designed to perform the segmentation only of the points inherent to the toes (segment 3 points per foot), which was trained throughout 10, 20 and 50 epochs. Once verified the effectiveness of the model implemented for a simple segmentation, we proceeded to the training of the final predictive network (segmentation of 9 points per foot). To validate the results obtained, a test script was designed that uses the generated model as input to perform the segmentation of the images of the test subset. Thus, it is possible to evaluate the expected result (obtained manually) against the one produced by the model. During this execution, typical metrics for this type of segmentation algorithms and custom metrics are also calculated, which were developed especially for this work, counting the number of points detected in different regions of the foot. After training and validation of the six networks, it was verified that the model that presented the best behaviour in terms of output quality and performance was the one with 20 epochs. Later, two more models were generated in order to try to achieve even better results, increasing the number of training data and the number of “workers”. However, none of the new generated models had a better behaviour than the previous ones

Aplicações móveis de valor acrescentado : um caso prático

Mobile technologies are going through a massification process, assuming themselves as tools to be used in any situation or place. The fast evolution of these type of technologies, will allow for the attribution of a higher level of mobility of remote services and contents, making use of mobile devices such as PDA’s or cellular phones. This article will present a practical case of a value added mobile application developed in the context of a R&D project named VADE - Value Added Environments for Dynamic Support to Location-Based Services in UMTS Networks.As tecnologias moveis estão a passar por um processo de massificação, assumindo-se como ferramentas a serem usadas em qualquer situação ou local. A rápida evolução deste tipo de tecnologias, irá permitir atribuir um elevado nível de mobilidade a serviços e conteúdos remotos, fazendo uso de dispositivos moveis como PDA’s ou telefones móveis. No presente artigo será apresentado um caso prático de uma aplicação móvel de valor acrescentado desenvolvida no contexto de um projecto de I&D denominado de VADE - Value Added Environments for Dynamic Support to Location-Based Services in UMTS Networks

Caracterização das 100 maiores empresas portuguesas

Mestrado em Análise FinanceiraA presente dissertação tem o objetivo principal de revelar aspetos das finanças empresariais das 100 maiores empresas portuguesas que são pouco debatidos e contemplados. Este estudo,referente ao ano de 2018, demonstra-se inovador e diferenciador por não focar apenas as finanças empresarias nos pontos mais tradicionais e debatidos, nomeadamente, as políticas de financiamento e de dividendos das empresas, como também procura analisar os beneficiários principais das empresas portuguesas, por forma a confirmar ou anular a ideia de que os ganhos das empresas em território português são, sobretudo, aproveitados por pessoas ou entidades estrangeiras. O último tópico analisado relaciona a análise referida anteriormente com os grupos económicos que controlam as empresas em foco, para que, se obtenha a imagem completa dos acontecimentos. Relativamente aos resultados encontrados, estes vieram confirmar o conhecimento comum. Descobriu-se que os beneficiários das principais empresas portuguesas são, na sua maioria, estrangeiros, sendo que o controlo das empresas tende a ser feito por grandes famílias ou corporações e poucos são os casos de empresas de capital disperso. Quanto à forma de financiamento constatou-se que os empréstimos são mais usados que os aumentos de capital. A política de dividendos, por outro lado, denota-se mais irregular e sem seguir um padrão. Finalmente, os grupos económicos em que as maiores empresas portuguesas se inserem tendem a seguir as tendências das análises individuais às empresas por si detidas, ou seja, demonstram resultados similares em todos os indicadores.The present dissertation has the primary objective to reveal the least debated financial aspects from the 100 bigger portuguese companies. This study, regarding the year of 2018, presents itself as innovative and differentiator because it doesn’t focus only the traditional and very debated business finance points, for exemple, the financing policy and the dividend policy, asit also analyses the principal beneficiaries of the portuguese companies with the goal being, to show whether the idea that the gains of the portuguese companies are distributed mainly abroad is true or if it isn’t. Lastly, we relate the prior analyses with the analyses of the business groups that own the 100 bigger portuguese companies, in order to get the full picture of what really happens. Regarding the results, they backup the popular opinion. It was found that the principal beneficiaries of the portuguese companies are mainly found abroad and that the control of the companies tend to be in the hands of big powerful families or corporations and that there areonly a few cases of companies with dispersed capital. In terms of the financing policy it was found that portuguese companies tend to prefer lending money over capital increases. The dividend policy, on the other hand, showed to be more irregular and not conclusive. Finally, it’s shown that the business groups where the bigger portuguese companies take part tend to confirm the analysis made for the companies individually.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Aplicações móveis de valor acrescentado: um caso prático

As tecnologias móveis estão a passar por um processo de massificação, assumindo-se como ferramentas a serem usadas em qualquer situação ou local. A rápida evolução deste tipo de tecnologias, irá permitir atribuir um elevado nível de mobilidade a serviços e conteúdos remotos, fazendo uso de dispositivos móveis como PDA’s ou telefones móveis. No presente artigo será apresentado um caso prático de uma aplicação móvel de valor acrescentado desenvolvida no contexto de um projecto de I&D denominado de VADE -Value Added Environments for Dynamic Support to Location-Based Services in UMTS Network

A fitomonitorização como ferramenta de apoio à gestão da rega deficitária na vinha

Mestrado em Viticultura e Enologia - Instituto Superior de Agronomia / Universidade do Porto. Faculdade de CiênciasThe following thesis is included in the European project INNOVINE, which includes the collaboration of several scientific areas, with the purpose of presenting results of an essay in the Alentejo (Reguengos) wine region. This essay consists on the use of phytomonitorization as a tool to monitor two types of deficit irrigation, RDI – Regulated Deficit Irrigation and SDI – Sustainable Deficit Irrigation, with the purpose of understanding some determining physiological parameters of a vineyard in response to water stress, using the variety “Touriga Nacional”. For both types of deficit irrigation a representative vine was selected on which the following phytomonitoring sensors were installed (sap flow, leaf and berry temperature and trunk diameter). Leaf temperatures ranged from 7.7 °C to 52.1 °C in both modalities. It was also observed that the maximum temperature registered in both modalities was the leaves more exposed on the west side of the canopy. Berry temperature in RDI and SDI ranged between 9 ºC and 50.1 ºC. These maximums were both noticed in the most exposed cluster in the west side of the canopy. As possible estimators for physiological parameters, when analyzing a single irrigation period, we obtained high determination coefficients for the leaf temperature (R2=0.77) and for the soil humidity (R2=0.93) when related with the ΨPD. As possible estimators of ΨLeaf parameters we obtained determination coefficients of de R2=0.46 after irrigation and R2=0.56 before irrigation, both for the leaf temperature. About the stomatal conductance parameter, none of the installed sensors were able to predict with relative significance it´s value

Terras raras nos sedimentos Pliocénicos entre os rios Vouga e Mondego (Portugal) = Rare earth elements in the Pliocene sediments between rivers Vouga and Mondego (Portugal)

A geoquímica de sedimentos argilosos do Pliocénico é usada para determinar as principais fases transportadoras de terras raras. Foram consideradas 3 fácies, associadas a sedimentação em planície de inundação e em pântano-lago, e dois sectores. A concentração de terras raras pesadas é substancialmente maior nos sedimentos de pântano-lago que nos de planície de inundação. Ainda que os minerais de argila integrem parte das terras raras, o xenótimo e a monazite são os principais minerais a transportar aqueles elementos. Outras fases (p. ex. matéria orgânica) em sedimentos de pântano-lago devem reter uma parte significativa das terras raras, em particular das terras raras pesadas. As concentrações de terras raras nos dois sectores não são muito diferentes, sugerindo que a proveniência era similar

Evolutionary symbiotic feature selection for email spam detection

This work presents a symbiotic filtering approach enabling the exchange of relevant word features among different users in order to improve local anti-spam filters. The local spam filtering is based on a Content- Based Filtering strategy, where word frequencies are fed into a Naive Bayes learner. Several Evolutionary A l gori thms are expl ored f or f eature sel ecti on, i ncl udi ng the proposed symbi oti c exchange of the most rel evant featuresamong different users. Theexperimentswereconducted using anovel corpusbased on thewell known Enron datasets mixed with recent spam. The obtained results show that the symbiotic approach is competitive.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) - FCOMP-01-0124-FEDER-022674COMPET

Automatic classification of adventitious respiratory sounds: a (un)solved problem?

(1) Background: Patients with respiratory conditions typically exhibit adventitious respiratory sounds (ARS), such as wheezes and crackles. ARS events have variable duration. In this work we studied the influence of event duration on automatic ARS classification, namely, how the creation of the Other class (negative class) affected the classifiers’ performance. (2) Methods: We conducted a set of experiments where we varied the durations of the other events on three tasks: crackle vs. wheeze vs. other (3 Class); crackle vs. other (2 Class Crackles); and wheeze vs. other (2 Class Wheezes). Four classifiers (linear discriminant analysis, support vector machines, boosted trees, and convolutional neural networks) were evaluated on those tasks using an open access respiratory sound database. (3) Results: While on the 3 Class task with fixed durations, the best classifier achieved an accuracy of 96.9%, the same classifier reached an accuracy of 81.8% on the more realistic 3 Class task with variable durations. (4) Conclusion: These results demonstrate the importance of experimental design on the assessment of the performance of automatic ARS classification algorithms. Furthermore, they also indicate, unlike what is stated in the literature, that the automatic classification of ARS is not a solved problem, as the algorithms’ performance decreases substantially under complex evaluation scenarios.publishe