Sistema para análise automatizada de movimento durante a marcha usando uma câmara RGB-D

Nowadays it is still common in clinical practice to assess the gait (or way of walking) of a given subject through the visual observation and use of a rating scale, which is a subjective approach. However, sensors including RGB-D cameras, such as the Microsoft Kinect, can be used to obtain quantitative information that allows performing gait analysis in a more objective way. The quantitative gait analysis results can be very useful for example to support the clinical assessment of patients with diseases that can affect their gait, such as Parkinson’s disease. The main motivation of this thesis was thus to provide support to gait assessment, by allowing to carry out quantitative gait analysis in an automated way. This objective was achieved by using 3-D data, provided by a single RGB-D camera, to automatically select the data corresponding to walking and then detect the gait cycles performed by the subject while walking. For each detected gait cycle, we obtain several gait parameters, which are used together with anthropometric measures to automatically identify the subject being assessed. The automated gait data selection relies on machine learning techniques to recognize three different activities (walking, standing, and marching), as well as two different positions of the subject in relation to the camera (facing the camera and facing away from it). For gait cycle detection, we developed an algorithm that estimates the instants corresponding to given gait events. The subject identification based on gait is enabled by a solution that was also developed by relying on machine learning. The developed solutions were integrated into a system for automated gait analysis, which we found to be a viable alternative to gold standard systems for obtaining several spatiotemporal and some kinematic gait parameters. Furthermore, the system is suitable for use in clinical environments, as well as ambulatory scenarios, since it relies on a single markerless RGB-D camera that is less expensive, more portable, less intrusive and easier to set up, when compared with the gold standard systems (multiple cameras and several markers attached to the subject’s body).Atualmente ainda é comum na prática clínica avaliar a marcha (ou o modo de andar) de uma certa pessoa através da observação visual e utilização de uma escala de classificação, o que é uma abordagem subjetiva. No entanto, existem sensores incluindo câmaras RGB-D, como a Microsoft Kinect, que podem ser usados para obter informação quantitativa que permite realizar a análise da marcha de um modo mais objetivo. Os resultados quantitativos da análise da marcha podem ser muito úteis, por exemplo, para apoiar a avaliação clínica de pessoas com doenças que podem afetar a sua marcha, como a doença de Parkinson. Assim, a principal motivação desta tese foi fornecer apoio à avaliação da marcha, permitindo realizar a análise quantitativa da marcha de forma automatizada. Este objetivo foi atingido usando dados em 3-D, fornecidos por uma única câmara RGB-D, para automaticamente selecionar os dados correspondentes a andar e, em seguida, detetar os ciclos de marcha executados pelo sujeito durante a marcha. Para cada ciclo de marcha identificado, obtemos vários parâmetros de marcha, que são usados em conjunto com medidas antropométricas para identificar automaticamente o sujeito que está a ser avaliado. A seleção automatizada de dados de marcha usa técnicas de aprendizagem máquina para reconhecer três atividades diferentes (andar, estar parado em pé e marchar), bem como duas posições diferentes do sujeito em relação à câmara (de frente para a câmara e de costas para ela). Para a deteção dos ciclos da marcha, desenvolvemos um algoritmo que estima os instantes correspondentes a determinados eventos da marcha. A identificação do sujeito com base na sua marcha é realizada usando uma solução que também foi desenvolvida com base em aprendizagem máquina. As soluções desenvolvidas foram integradas num sistema de análise automatizada de marcha, que demonstrámos ser uma alternativa viável a sistemas padrão de referência para obter vários parâmetros de marcha espácio-temporais e alguns parâmetros angulares. Além disso, o sistema é adequado para uso em ambientes clínicos, bem como em cenários ambulatórios, pois depende de apenas de uma câmara RGB-D que não usa marcadores e é menos dispendiosa, mais portátil, menos intrusiva e mais fácil de configurar, quando comparada com os sistemas padrão de referência (múltiplas câmaras e vários marcadores colocados no corpo do sujeito).Programa Doutoral em Informátic

MonitorMe: sistema de reconhecimento de atividades baseado em Android

Mestrado em Engenharia de Computadores e TelemáticaA monitorização de uma pessoa pode ser importante em várias situações do dia-a-dia. Um modo de monitorização é a identificação de atividades realizadas. Atualmente, vários sensores potencialmente úteis para o reconhecimento de atividades, são integrados em dispositivos móveis, o que os torna particularmente interessantes para este tipo de monitorização. Uma forma complementar de monitorização é a utilização da gravação de um vídeo do ambiente que rodeia a pessoa a ser monitorizada. No entanto, dado o tamanho elevado dos vídeos para transmissão por canais sem fios ou mesmo para gravação no dispositivo, torna-se necessário atuar na compressão e redução da informação associada. Uma forma de o conseguir é adaptar a cadência de imagens adquiridas à velocidade da pessoa que está ser monitorizada. Nesta dissertação é proposto um sistema de monitorização online, chamado MonitorMe, que permite o reconhecimento de atividades e a gravação de um vídeo do ambiente envolvente de uma pessoa. Este sistema inclui um smartphone Android, mantido num bolso de camisa, e um módulo MARG (Magnetic, Angular Rate and Gravity), colocado num bolso das calças. Foi desenvolvida uma aplicação para o smartphone, que obtém dados dos sensores integrados em ambos os dispositivos para a realização do reconhecimento online de 6 atividades diferentes (em pé, sentado, deitado, andar, correr e queda). Este reconhecimento é conseguido utilizando um algoritmo de baixo custo computacional, cujo desenvolvimento teve em consideração as restrições relativas à capacidade de processamento e à duração da bateria dos telemóveis. Paralelamente ao reconhecimento de atividades, a câmara do smartphone captura imagens com uma cadência que varia com a velocidade do utilizador, esta última estimada a partir dos dados dos sensores processados para o reconhecimento de atividades. Demonstra-se assim a possibilidade de, com baixo custo computacional, diminuir a largura de banda de transmissão ou o armazenamento no dispositivo móvel. O sistema MonitorMe foi treinado e depois testado com dados obtidos em duas experiências envolvendo 10 pessoas, num total de 440 eventos diferentes com uma duração total de 45 minutos (2/3 usados para treino e 1/3 para teste). Os resultados globais obtidos mostraram uma sensibilidade superior a 93% e uma especificidade superior a 98% para o reconhecimento de atividades, e um erro médio relativo de 8.6% para a estimativa de velocidade.The monitoring of a given person can be important in different day-to-day scenarios. Monitoring can be performed by detecting activities while being carried out. Presently, various sensors with potential for activity recognition are being included in mobile devices, so they are particularly interesting for this type of monitoring. A complementary way of monitoring consists in the use of a video recording of the subject’s surrounding environment. However, given the large size of the videos for transmission through wireless links or even for storage in the device, it is necessary to compress and reduce the corresponding information. This can be achieved by adapting the frame rate of the captured images to the speed of the user being monitored. In this dissertation an online monitoring system, MonitorMe, which performs activity recognition and video recording of the surrounding environment of a subject, is proposed. This system includes an Android smartphone, inserted in a shirt pocket, and an MARG (Magnetic, Angular Rate and Gravity) module, placed in a pants pocket. A smartphone application was developed, which collects data from the sensors integrated in both devices to perform the online recognition of 6 different activities (standing, sitting, lying, walking, running and fall). This was achieved by using an algorithm of low computational cost, which took into account the existing restrictions regarding processing power and battery life of mobile phones. In parallel with activity recognition, the smartphone camera captures images with a frame rate that varies with the user speed, the latter estimated from sensor data processed for activity recognition. This demonstrates the possibility of reducing the required transmission bandwidth or the storage in the mobile device, with a low computational cost. The MonitorMe system was trained and then tested using data collected in two experiments with a participation of 10 subjects, which resulted in a total of 440 different events with a total duration of 45 minutes (2/3 used for training and 1/3 for testing). The overall results have shown a sensibility greater than 93% and a specificity greater than 98% for activity recognition, and an average relative error of 8.6% for speed estimation

Convalescent plasma for COVID-19 in hospitalised patients : an open-label, randomised clinical trial

Background: The effects of convalescent plasma (CP) therapy in hospitalised patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) remain uncertain. This study investigates the effect of CP on clinical improvement in these patients. Methods: This is an investigator-initiated, randomised, parallel arm, open-label, superiority clinical trial. Patients were randomly (1:1) assigned to two infusions of CP plus standard of care (SOC) or SOC alone. The primary outcome was the proportion of patients with clinical improvement 28 days after enrolment. Results: A total of 160 (80 in each arm) patients (66.3% critically ill, 33.7% severely ill) completed the trial. The median (interquartile range (IQR)) age was 60.5 (48–68) years; 58.1% were male and the median (IQR) time from symptom onset to randomisation was 10 (8–12) days. Neutralising antibody titres >1:80 were present in 133 (83.1%) patients at baseline. The proportion of patients with clinical improvement on day 28 was 61.3% in the CP+SOC group and 65.0% in the SOC group (difference −3.7%, 95% CI −18.8–11.3%). The results were similar in the severe and critically ill subgroups. There was no significant difference between CP+SOC and SOC groups in pre-specified secondary outcomes, including 28-day mortality, days alive and free of respiratory support and duration of invasive ventilatory support. Inflammatory and other laboratory marker values on days 3, 7 and 14 were similar between groups. Conclusions: CP+SOC did not result in a higher proportion of clinical improvement on day 28 in hospitalised patients with COVID-19 compared to SOC alone

SARS-CoV-2 introductions and early dynamics of the epidemic in Portugal

Genomic surveillance of SARS-CoV-2 in Portugal was rapidly implemented by the National Institute of Health in the early stages of the COVID-19 epidemic, in collaboration with more than 50 laboratories distributed nationwide. Methods By applying recent phylodynamic models that allow integration of individual-based travel history, we reconstructed and characterized the spatio-temporal dynamics of SARSCoV-2 introductions and early dissemination in Portugal. Results We detected at least 277 independent SARS-CoV-2 introductions, mostly from European countries (namely the United Kingdom, Spain, France, Italy, and Switzerland), which were consistent with the countries with the highest connectivity with Portugal. Although most introductions were estimated to have occurred during early March 2020, it is likely that SARS-CoV-2 was silently circulating in Portugal throughout February, before the first cases were confirmed. Conclusions Here we conclude that the earlier implementation of measures could have minimized the number of introductions and subsequent virus expansion in Portugal. This study lays the foundation for genomic epidemiology of SARS-CoV-2 in Portugal, and highlights the need for systematic and geographically-representative genomic surveillance.We gratefully acknowledge to Sara Hill and Nuno Faria (University of Oxford) and Joshua Quick and Nick Loman (University of Birmingham) for kindly providing us with the initial sets of Artic Network primers for NGS; Rafael Mamede (MRamirez team, IMM, Lisbon) for developing and sharing a bioinformatics script for sequence curation (https://github.com/rfm-targa/BioinfUtils); Philippe Lemey (KU Leuven) for providing guidance on the implementation of the phylodynamic models; Joshua L. Cherry (National Center for Biotechnology Information, National Library of Medicine, National Institutes of Health) for providing guidance with the subsampling strategies; and all authors, originating and submitting laboratories who have contributed genome data on GISAID (https://www.gisaid.org/) on which part of this research is based. The opinions expressed in this article are those of the authors and do not reflect the view of the National Institutes of Health, the Department of Health and Human Services, or the United States government. This study is co-funded by Fundação para a Ciência e Tecnologia and Agência de Investigação Clínica e Inovação Biomédica (234_596874175) on behalf of the Research 4 COVID-19 call. Some infrastructural resources used in this study come from the GenomePT project (POCI-01-0145-FEDER-022184), supported by COMPETE 2020 - Operational Programme for Competitiveness and Internationalisation (POCI), Lisboa Portugal Regional Operational Programme (Lisboa2020), Algarve Portugal Regional Operational Programme (CRESC Algarve2020), under the PORTUGAL 2020 Partnership Agreement, through the European Regional Development Fund (ERDF), and by Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT).info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Plantar povoações no território: (re)construindo a urbanização da capitania do Piauí, 1697-1761

The Piauí province´s urbanization has kept up with since late 17th century a complex process dealt among Portuguese Crown, the regal representatives, the network woven by the Casa da Torre and by the resident population in its countryside. What it was content of Rodelas countryside has begun to build with territorial identity since the foundation of first parish in 1697. Structuring itself discontinuously in time and space, the Piauí had reformed in 1758, year of creation of its autonomous government. And had became urban in 1761 when the king D. José I and marquis of Pombal had framed by the royal letter written in June 19 a territory formed by six towns and one city. Thus, this paper purposes to reconstructing the Piauí province according to agents involved in the urbanization processes. It proposes to deconstructing Crown´s polices by means towns strategically placed in territory aiming at control and "remedy" of routine injustices practiced in Piauí´s hinterlands. The method of presenting this reconstruction draws on interconnection between text (manuscript documents) and image (maps and photography) which in their discourses have represented a Piauí as space of experiences apprehended as much in official dimension as inhabitant´s everyday life.A urbanização da capitania do Piauí acompanhou, desde finais do século XVII, um complexo processo negociado entre a Coroa portuguesa, os representantes régios, a rede clientelar urdida pela Casa da Torre e a população residente em seus sertões. O que antes era conteúdo dos sertões de Rodelas passou a construir-se como identidade territorial a partir da fundação da primeira freguesia, em 1697, dedicada a Nossa Senhora da Vitória. Estruturando-se descontinuamente no tempo e no espaço, o Piauí reforma-se em 1758, ano da autonomização do seu governo. E fez-se urbano em 1761, quando D. José I e o marquês de Pombal equacionaram, por meio da carta régia de 19 de junho, um território formado por seis vilas e uma cidade. Nessa direção, o objetivo deste artigo consiste em reconstruir o processo de formação da capitania do Piauí segundo os agentes envolvidos na urbanização do território. Propõe-se descortinar as políticas da Coroa por meio da oficialização de povoações estrategicamente locadas no território visando o controle e o "remédio" das injustiças rotineiras do Piauí. O método de apresentar essa reconstrução vale-se da interconexão entre texto (documentação manuscrita) e imagem (mapas e fotografias), que em suas entrelinhas representam um Piauí como espaço de experiências sentidas tanto na dimensão oficial quanto no cotidiano dos seus moradores

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

Anais do V Encontro Brasileiro de Educomunicação: Educação midiática e políticas públicas

A presente coletânea, que chega ao público através de um suporte digital, tem como objetivo disponibilizar os papers, bem como os relatos de experiências educomunicativas apresentados durante o V ENCONTRO BRASILEIRO DE EDUCOMUNICAÇÃO, que teve como tema central: “Educação Midiática e Políticas Públicas”. O evento foi realizado em São Paulo, entre 19 e 21 de setembro de 2013, a partir de uma parceria entre o NCE/USP - Núcleo de Comunicação e Educação da USP, a Licenciatura em Educomunicação da ECA/USP, a ABPEducom – Associação Brasileira de Pesquisadores e Profissionais da Educomunicação e a FAPCOM – Faculdade Paulus de Tecnologia e Comunicação, que ofereceu seu campus, na Vila Mariana, para os atos do evento. Os presentes anais disponibilizam o texto de abertura, de autoria do coordenador geral do evento, denominado “Educação midiática e políticas públicas: vertentes históricas da emergência da Educomunicação na América Latina”. Na sequência, apresentam 61 papers sobre aspectos específicos da temática geral, resultantes de pesquisas na área, seguidos de 27 relatos de práticas educomunicativas, em nível nacional