Apnea recognition with wavelet neural networks

Apnea is a Sleep Disorder Syndrome characterized by an interruption or reduction of air flow for at least 10 seconds. Polysomnography is a test used to apnea diagnosis. Several signals, including Electrocardiogram (ECG), Electroencephalogram (EEG) and Oxygen Saturation (SpO2) are obtained in this diagnostic test. Since most tests for apnea are uncomfortable to the patients, there is an increase search for alternative methods to reduce cost and improve patient well-being. In this work, we use only SpO2 data from 25 patients of the St Vincent’s University Hospital, Dublin, to extract parameters connected to a Neural Network to classify patients with apnea or non-apnea. Results confirm that our alternative method can be used as an auxiliary tool for diagnosis by using exclusively SpO2 signal.Apneia é uma Desordem do Sono caracterizada pela interrupção ou redução do fluxo de ar por pelo menos 10 segundos. Seu diagnóstico é realizado principalmente com a Polissonografia, exame composto por uma série de sinais como o Eletrocardiograma (ECG), Electroencefalograma (EEG) e Saturação do Oxigênio (SpO2). A maioria dos exames para o diagnóstico da apneia são desconfortáveis e caros, incentivando a busca por métodos alternativos tanto para a redução do custo, quanto para o aumento do bem-estar do paciente. Neste trabalho, foi utilizado apenas dados advindos do SpO2 de 25 pacientes do St Vincent’s University Hospital, Dublin, para extrair parâmetros e alimentar uma Rede Neural, que realiza a classificação de pacientes com apneia. Os resultados confirmam que o método apresentado pode ser usado como uma ferramenta auxiliar no diagnóstico

Previsão da inflação através de wavelets e redes neurais

A inflação é caracterizada pelo aumento dos preços contínuo e generalizado em uma economia. Pequenas taxas de inflação são naturais e associadas com o crescimento saudável de uma economia; entretanto, a incerteza relacionada com a volatilidade e com a previsibilidade da inflação traz dificuldades na manutenção do poder de compra e, em nível macroeconômico, no delineamento de políticas monetárias. Para descrever o comportamento persistente da inflação, vários bancos centrais utilizam os Núcleos de Inflação, cujo objetivo é decompor a inflação em componentes persistentes e transitórios a fim de observar a sua tendência. Neste trabalho, propõe-se núcleos de inflação baseados em wavelets, utilizando as famílias Daubechies e Symlets, os quais permitem a exclusão de componentes transitórios sem serem necessárias hipóteses adicionais. Para construção desses núcleos, foi utilizado o Índice de Preços ao Consumidor Amplo(IPCA), no período entre julho de 2006 a dezembro de 2019. Uma série de testes são aplicados aos núcleos propostos com a finalidade de comparar estes com os atualmente adotados pelo Banco Central do Brasil. Ainda, com objetivo de prever o comportamento futuro da inflação brasileira, adotam-se técnicas de inteligência artificial, como as redes neurais. Ressalta-se que o uso das redes neurais possibilita lidar com problemas altamente complexos, os quais nem sempre podem ser descritos por modelos analíticos. Delimitam-se, ainda, as estimativas prováveis das previsões futuras através de intervalos de confiança. Dentre as principais conclusões do trabalho, salienta-se que os núcleos de inflação baseados em wavelets possuem menores erros de previsão para horizontes mais breves, até seis meses. Além disso, verifica-se que a previsão gerada pelos núcleos de inflação são suavizações da inflação, permitindo identificar apenas a tendência da inflação para um horizonte de até doze meses.Inflation is the continuous and generalized increase in prices in an economy. Small inflation rate is natural and associated with a healthy growth of an economy, however, uncertainties related to inflation volatility and predictability bring issues to maintain purchasing power and, at the macroeconomic level, in monetary policy design. To describe inflation persistent behavior, several central banks use core inflation to decompose inflation in persistent and transient components and observe its tendency. In this work, we proposed wavelet core inflation using Daubechies and Symlet families, which allow transient component exclusion without the need of additional hypothesis. For these cores, we use the ´Indice de Pre¸cos ao Consumidor Amplo(IPCA), between july 2006 and dezember 2019. Numerous tests were applied to the proposed core inflation in order to compare these with those currently used by the Central Bank of Brazil. Moreover, in order to forecast the future behavior of Brazilian inflation, we use artificial intelligence techniques, such as neural networks. We point out that neural networks make it possible to deal with highly complex problems, which cannot always be described by analytical models. Additionally, we use confidence intervals to delimit inflation forecast probable estimates. Among the main conclusions, we emphasize that wavelet inflation core had fewer errors for shorter time horizons, up to six months. In addition, inflation forecast generated smoothed signals, allowing to identify only the trend of inflation of up to twelve months

Bufavirus, Cosavirus, and Salivirus in Diarrheal Italian Infants

Three newly discovered viruses have been recently described in diarrheal patients: Cosavirus (CosV) and Salivirus (SalV), 2 picornaviruses, and bufavirus (BuV), a parvovirus. The detection rate and the role of these viruses remain to be established in acute gastroenteritis (AGE) in diarrheal Italian infants. From November 2016 to November 2017, stool samples were collected from 160 children <5 years old suffering from AGE and attending the Children's Hospital in Turin, Italy. During the study period, 1 (0.5%) sample was positive for 1 of the 3 investigated viruses: 0 (0%) CosV, 1 (0.5%) SalV, and 0 (0%) BuV, whereas 42 (26.0%) children were infected with rotavirus and 2 (1%) with adenovirus. No mixed infections involving the 3 viruses were found. Although these viruses are suspected to be responsible for AGE in children, our data showed that this association was uncertain. Therefore, further studies with large cohorts of healthy and diarrheal children will be needed to evaluate their clinical role in AGE

Inflation forecast with Artificial Intelligence

A inflação é um aumento generalizados dos preços em uma economia. Pequenas taxas de inflação são naturais; entretanto, a incerteza causada pela volatilidade da inflação dificulta o delineamento de políticas monetárias. No Brasil, adota-se o IPCA como meta de inflação; entretanto, o uso de núcleos de inflação como meta possibilitaria o delineamento de políticas monetárias menos rígidas e menos suscetíveis à choques externos. Neste trabalho, propõe-se a construção de núcleos de inflação baseados em wavelets, uma vez que em contextos inflacionários apresentam melhor desempenho na análise da tendência quando comparados com núcleos de inflação usuais. Para a previsão, adotam-se técnicas de inteligência artificial, como as redes neurais. O uso de redes neurais possibilita lidar com problemas altamente complexos, os quais nem sempre podem ser descritos por modelos analíticos. Delimitam-se as estimativas prováveis das previsões futuras através de intervalos de confiança. Dentre as principais conclusões do trabalho, salienta-se que os núcleos de inflação baseados em wavelets possuem menores intervalos de confiança, além de apresentarem menores erros na construção da rede neural. Verifica-se, ainda, que as previsões geradas pelos núcleos de inflação são suavizações da inflação, permitindo identificar a tendência da inflação para um horizonte de até doze meses.Inflation is a generalized increase in prices in an economy. Small rates of inflation are natural; however, the uncertainty related to inflation volatility brings issues in monetary policies design. In Brazil, the IPCA is adopted as an inflation target; however, the use of core inflation as a target would allow to design less rigid monetary policies. In this work, we propose the construction of a wavelet based core inflation, since in inflationary contexts they present a better performance in the trend analysis when compared to usual core inflation. For the forecast, artificial intelligence techniques are adopted, such as neural networks. We point out that neural network make it possible to deal with highly complex problems, which cannot always be described by analytical models. Additionally, we analyse confidence intervals to estimate bounds for inflation forecast probable values. Among the main conclusions, we emphasize that wavelet core inflation had smaller confidence intervals, in addition to presenting smaller errors in the construction of the neural network. In addition, inflation forecast generated smoothed signals, allowing to identify trends of inflation of up to twelve months

Detecção de apneia através de wavelets e redes neurais

A apneia é um Distúrbio Respiratório do Sono com grande incidência, estimando-se que esteja presente em 13% dos homens e 6% das mulheres nos Estados Unidos. Correlacionados com a apoeia, estão a obesidade, a diabete mellitus e, principalmente, algumas doenças cardíacas. No Brasil ainda há poucas pesquisas, possivelmente pelo difícil acesso e pelo alto custo das Polissonografias. Neste trabalho são analisados alguns sinais de Polissonografia, como o Eletrocardiograma, a Saturação do Oxigênio no Sangue, o Flu.xo Respiratório e o Esforço Respiratório. Mostramos como a Transformada Wavelet Discreta e as Redes Nemais constituem ferramentas matemáticas computacionais que possibilitam a extração de características e a classificação, servindo de suporte ao diagnóstico utilizado at ualmente.Apnea is a highly incident Sleep-Disordered Breathing, which a icts roughly 13% of men and 6% of the women in the USA. It is also found a few correlations with other diseases, like obesity, diabetes mellitus and, especially, certain cardiac diseases. In Brazil, there are few studies, possibly due to the di cult access and the cost of Polysomnography. In this study, we analyzed some signals of Polysomnography, as the electrocardiogram, the oxygen saturation, the respiratory ow and respiratory e ort. We show how the Discrete Wavelet Transform and Neural Network may be applied as computational mathematical tools that enable feature extraction and classi cation, serving to support the diagnosis currently used

Futuros agrícolas : alternativa de desenvolvimento da agricultura

Resumo não disponíve