Similarity-based methods for machine diagnosis

This work presents a data-driven condition-based maintenance system based on similarity-based modeling (SBM) for automatic machinery fault diagnosis. The proposed system provides information about the equipment current state (degree of anomaly), and returns a set of exemplars that can be employed to describe the current state in a sparse fashion, which can be examined by the operator to assess a decision to be made. The system is modular and data-agnostic, enabling its use in different equipment and data sources with small modifications. The main contributions of this work are: the extensive study of the proposition and use of multiclass SBM on different databases, either as a stand-alone classification method or in combination with an off-the-shelf classifier; novel methods for selecting prototypes for the SBM models; the use of new similarity functions; and a new production-ready fault detection service. These contributions achieved the goal of increasing the SBM models performance in a fault classification scenario while reducing its computational complexity. The proposed system was evaluated in three different databases, achieving higher or similar performance when compared with previous works on the same database. Comparisons with other methods are shown for the recently developed Machinery Fault Database (MaFaulDa) and for the Case Western Reserve University (CWRU) bearing database. The proposed techniques increase the generalization power of the similarity model and of the associated classifier, having accuracies of 98.5% on MaFaulDa and 98.9% on CWRU database. These results indicate that the proposed approach based on SBM is worth further investigation.Este trabalho apresenta um sistema de manutenção preditiva para diagnóstico automático de falhas em máquinas. O sistema proposto, baseado em uma técnica denominada similarity-based modeling (SBM), provê informações sobre o estado atual do equipamento (grau de anomalia), e retorna um conjunto de amostras representativas que pode ser utilizado para descrever o estado atual de forma esparsa, permitindo a um operador avaliar a melhor decisão a ser tomada. O sistema é modular e agnóstico aos dados, permitindo que seja utilizado em variados equipamentos e dados com pequenas modificações. As principais contribuições deste trabalho são: o estudo abrangente da proposta do classificador SBM multi-classe e o seu uso em diferentes bases de dados, seja como um classificador ou auxiliando outros classificadores comumente usados; novos métodos para a seleção de amostras representativas para os modelos SBM; o uso de novas funções de similaridade; e um serviço de detecção de falhas pronto para ser utilizado em produção. Essas contribuições atingiram o objetivo de melhorar o desempenho dos modelos SBM em cenários de classificação de falhas e reduziram sua complexidade computacional. O sistema proposto foi avaliado em três bases de dados, atingindo desempenho igual ou superior ao desempenho de trabalhos anteriores nas mesmas bases. Comparações com outros métodos são apresentadas para a recém-desenvolvida Machinery Fault Database (MaFaulDa) e para a base de dados da Case Western Reserve University (CWRU). As técnicas propostas melhoraram a capacidade de generalização dos modelos de similaridade e do classificador final, atingindo acurácias de 98.5% na MaFaulDa e 98.9% na base de dados CWRU. Esses resultados apontam que a abordagem proposta baseada na técnica SBM tem potencial para ser investigada em mais profundidade

Direct Determination of Malachite Green and Leucomalachite Green in Natural Waters by Exploiting Solid-phase Sorption and Digital Image

Although malachite green (MG), a triphenylmethane dye, is banned for use in aquaculture in several countries, it is still widely employed to treat infections in fish and fish eggs. In living organisms, it is reduced to leucomalachite green (LMG) during physiological processes and can accumulate in adipose tissue. This work describes the development and verification of a simple and portable method, using preconcentration on an adsorbent surface and digital image analysis, for the determination of malachite green and leucomalachite green in natural waters. The optimum conditions of production and extraction in the film were evaluated univariate and the images were analyzed with the aid of Image J. The analytical curves were obtained from each color channel, using multiple linear regression (MLR) models for all parameters of the RGB system. Malachite green was adsorbed on a Florisil surface, followed by quantification using a calibration curve obtained with RGB image parameters, with the preconcentration factor was close to 10.  Accuracy was assessed using recovery tests on river natural waters samples, showing no significant matrix effect or additive error. The technique is suitable for environmental monitoring purposes. Simple method, practical and versatile. DOI: http://dx.doi.org/10.17807/orbital.v12i4.149

Direct Determination of Malachite Green and Leucomalachite Green in Natural Waters by Exploiting Solid-phase Sorption and Digital Image

Although malachite green (MG), a triphenylmethane dye, is banned for use in aquaculture in several countries, it is still widely employed to treat infections in fish and fish eggs. In living organisms, it is reduced to leucomalachite green (LMG) during physiological processes and can accumulate in adipose tissue. This work describes the development and verification of a simple and portable method, using preconcentration on an adsorbent surface and digital image analysis, for the determination of malachite green and leucomalachite green in natural waters. The optimum conditions of production and extraction in the film were evaluated univariate and the images were analyzed with the aid of Image J. The analytical curves were obtained from each color channel, using multiple linear regression (MLR) models for all parameters of the RGB system. Malachite green was adsorbed on a Florisil surface, followed by quantification using a calibration curve obtained with RGB image parameters, with the preconcentration factor was close to 10.  Accuracy was assessed using recovery tests on river natural waters samples, showing no significant matrix effect or additive error. The technique is suitable for environmental monitoring purposes. Simple method, practical and versatile. DOI: http://dx.doi.org/10.17807/orbital.v12i4.149

Vigilância Sanitária e Atenção Primária à Saúde: dimensões e práticas colaborativas em uma capital

Introdução: Postula-se que a Vigilância Sanitária e a Atenção Primária à Saúde desenvolvam práticas colaborativas como comunicação dos riscos e educação em saúde. Objetivo: Descrever a colaboração entre Vigilância Sanitária e Atenção Primária à Saúde em uma capital brasileira. Método: Estudo qualitativo realizado com entrevistas, observação participante e revisão documental. Os dados construídos foram trabalhados com a análise de conteúdo, tendo como referência uma tipologia de colaboração interorganizacional. Resultados: Comprovou-se o não reconhecimento de objetivos comuns. Também dificultam a colaboração a imagem fiscalizatória da Vigilância Sanitária, a formalização exígua das práticas colaborativas e a insuficiência de espaços para discussão de problemas e formação de vínculos. Foi identificado o esporádico desenvolvimento de algumas ações em colaboração, como análises das irregularidades sanitárias das Unidades de Atenção Primária à Saúde, enquanto outras foram sugeridas, incluindo o compartilhamento de informações sobre produtos e serviços. Conclusões: A colaboração entre Vigilância Sanitária e Atenção Primária à Saúde precisa avançar no terreno das práticas, tendo em vista os benefícios que essa proposta pode acarretar

Epidemiological data of patients diagnosed with COVID-19 in the municipality of Gurupi, Tocantins

According to the World Health Organization (WHO), COVID-19 is a viral disease transmitted from person to person, which has the fastest spread in the world. OBJECTIVE: This project aimed to analyze epidemiological aspects of COVID-19 in the municipality of Gurupi/TO. METHODOLOGY: The research was conducted by consulting the epidemiological bulletin of COVID-19 made available daily by VISAE, from March 16, 2020, to May 15, 2021, where we identified the evolution of positive cases, deaths, and gender identification of this population, and analysis of literature review on the subject. RESULTS: Of the 10,336 positive cases, 5,570 (53.89%) of the cases are female, 194 (7.13%) evolved to deaths, of these 70 (36.08%) were female and 124 (63.92%) were male. FINAL CONSIDERATIONS: From the results, it is visible the reduction in the numbers of positive cases for COVID-19 from April 2021, which can be taken into consideration the measures adopted through the Municipal Decrees, and in part to the beginning of the immunization process. Thus, the continuity of prophylaxis measures is essential for the control of the high chain of transmission in the municipality

DERMATITE ATÓPICA: UMA DOENÇA CUTÂNEA OU SISTÊMICA?

A dermatite atópica é doença inflamatória cutânea associada à atopia, predisposição a produzir resposta IgE a alérgenos ambientais, constituindo uma das manifestações das doenças atópicas, junto com a asma e a rinite alérgica. A dermatite atópica é caracterizada por episódios recorrentes de eczema associado a prurido, acometendo superfície cutânea geneticamente alterada, induzindo, por fenômenos imunológicos, a presença de inflamação. Trata-se de doença multifatorial, com enfoque nas alterações sistêmicas e alérgicas ou nas manifestações cutâneas, de acordo com diferentes visões da doença. A conceituação da dermatite atópica é importante, porque a conduta terapêutica pode variar segundo essas duas formas diferentes de analisá-la. Autores modernos discutem extensivamente esses aspectos sem, contudo, alcançar uma conclusão sobre a dermatite atópica como doença sistêmica ou cutânea. A procura dos conceitos sobre a doença, desde os primeiros relatos, associada à evolução do pensamento na dermatologia, poderia esclarecer a origem dessas dúvidas. Uma análise histórica demonstra que a dermatite atópica tem seus conceitos atuais oriundos dos estudos de diversos pensadores, que, em diferentes momentos históricos, descreveram a doença, e que muito do que acreditamos atualmente tem, nesses escritos, seus fundamentos

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio