Evaluation of spatial-temporal anomalies in the analysis of human movement

The dissemination of Internet of Things solutions, such as smartphones, lead to the appearance of devices that allow to monitor the activities of their users. In manufacture, the performed tasks consist on sets of predetermined movements that are exhaustively repeated, forming a repetitive behaviour. Additionally, there are planned and unplanned events on manufacturing production lines which cause the repetitive behaviour to stop. The execution of improper movements and the existence of events that might prejudice the productive system are regarded as anomalies. In this work, it was investigated the feasibility of the evaluation of spatial-temporal anomaly detection in the analysis of human movement. It is proposed a framework capable of detecting anomalies in generic repetitive time series, thus being adequate to handle Human motion from industrial scenarios. The proposed framework consists of (1) a new unsupervised segmentation algorithm; (2) feature extraction, selection and dimensionality reduction; (3) unsupervised classification based on DBSCAN used to distinguish normal and anomalous instances. The proposed solution was applied in four different datasets. Two of those datasets were synthetic and two were composed of real-world data, namely, electrocardiography data and human movement in manufacture. The yielded results demonstrated not only that anomaly detection in human motion is possible, but that the developed framework is generic and, with examples, it was shown that it may be applied in general repetitive time series with little adaptation effort for different domains. The results showed that the proposed framework has the potential to be applied in manufacturing production lines to monitor the employees movements, acting as a tool to detect both planned and unplanned events, and ultimately reduce the risk of appearance of musculoskeletal disorders in industrial settings in long-term

Ring-Topology Echo State Networks for ICU Sepsis Classification

Sepsis is a life threatening condition that can be treated if detected early. This paper presents a study of the application of a Ring Topology Echo State Network (ESN) algorithm to a sepsis prediction task based on ICU records. The implemented algorithm is compared with commonly used classifiers and a combination of both approaches. Finally, we address how different causal strategies on filling missing record values affected the final classification performances. Having a dataset with a limited number of time entries per patient, the utility score U = 0.188 obtained (team 51: PLUX) suggests that further research is needed in order for the ESN to capture the temporal dynamics of the problem at hand

Influência de múltiplas escalas de variação do meio físico nas comunidades de macroinvertebrados

Permanecem pouco testadas e compreendidas as relações entre as características ambientais para múltiplas escalas e o modo como estas influenciam os organismos aquáticos. A heterogeneidade de 4 Tipos de rio (grupos de corpos de água com características geográficas e hidrológicas relativamente homogéneas definidos no âmbito da aplicação da Directiva Quadro da Água – DQA, no seu Anexo II), foi analisada de forma a verificar se essa diversidade se reflectia na distribuição e abundância de macroinvertebrados ao longo de múltiplas escalas espaciais (da bacia ao habitat). Para esta análise, foram colhidas um total de 135 amostras num único período (início do Verão de 2006) e divididas por 15 locais distribuídos por 7 rios sites (4 bacias hidrográficas). Por cada amostra, foi medida a granulometria do substrato, o desvio padrão do substrato, velocidade da corrente, profundidade da massa de água, distância à margem, percentagem de cobertura de macrófitos e parâmetros físico-químicos. A níveis hierárquicos superiores foram ainda avaliados os índices hidromorfológicos HABFLU (Índice de Habitat Fluvial) criado no âmbito da DQA, e os índices que resultam da aplicação do River Habitat Survey (RHS) desenvolvido para o Reino Unido, nomeadamente os índices HQA e HMS. Foram ainda determinadas as condições ecológicas dos diferentes locais de estudo dado possuírem diferentes gradientes de perturbação humana. Recorrendo à análise multivariada apurou-se a percentagem de explicação de cada uma das escalas espaciais de análise

Influência de múltiplas escalas de variação do meio físico nas comunidades de macroinvertebrados

Permanecem pouco testadas e compreendidas as relações entre as características ambientais para múltiplas escalas e o modo como estas influenciam os organismos aquáticos. A heterogeneidade de 4 Tipos de rio (grupos de corpos de água com características geográficas e hidrológicas relativamente homogéneas definidos no âmbito da aplicação da Directiva Quadro da Água – DQA, no seu Anexo II), foi analisada de forma a verificar se essa diversidade se reflectia na distribuição e abundância de macroinvertebrados ao longo de múltiplas escalas espaciais (da bacia ao habitat). Para esta análise, foram colhidas um total de 135 amostras num único período (início do Verão de 2006) e divididas por 15 locais distribuídos por 7 rios sites (4 bacias hidrográficas). Por cada amostra, foi medida a granulometria do substrato, o desvio padrão do substrato, velocidade da corrente, profundidade da massa de água, distância à margem, percentagem de cobertura de macrófitos e parâmetros físico-químicos. A níveis hierárquicos superiores foram ainda avaliados os índices hidromorfológicos HABFLU (Índice de Habitat Fluvial) criado no âmbito da DQA, e os índices que resultam da aplicação do River Habitat Survey (RHS) desenvolvido para o Reino Unido, nomeadamente os índices HQA e HMS. Foram ainda determinadas as condições ecológicas dos diferentes locais de estudo dado possuírem diferentes gradientes de perturbação humana. Recorrendo à análise multivariada apurou-se a percentagem de explicação de cada uma das escalas espaciais de análise

Environmental drivers of benthic communities: the importance of landscape metrics

The distribution of aquatic communities is dependent on processes that act at multiplescales. This study comprised 270 samples distributed over 2 years and used a nested sampling design to estimate the variance associated with three spatial scales: basin, site and microhabitat. Habitat assessment was made using River Habitat Survey. The derived Habitat Quality Indices and the benthic composition were crossed with landscape metrics and types of soil use, obtained from GIS data, using multiple non-parametric regressions and distance-based redundancy analysis. Invertebrate variation was mainly linked with intermediate scale (site) and landscape metrics were the main drivers determining local characteristics. The aquatic community exhibited a stronger relationship with landscape metrics, especially patch size and shape complexity of the dominant uses, than with habitat quality, suggesting that instream habitat improvement is a short-term solution and that stream rehabilitation must address the influence of components at higher spatial scales

Environmental drivers of benthic communities: the importance of landscape metrics

The distribution of aquatic communities is dependent on processes that act at multiplescales. This study comprised 270 samples distributed over 2 years and used a nested sampling design to estimate the variance associated with three spatial scales: basin, site and microhabitat. Habitat assessment was made using River Habitat Survey. The derived Habitat Quality Indices and the benthic composition were crossed with landscape metrics and types of soil use, obtained from GIS data, using multiple non-parametric regressions and distance-based redundancy analysis. Invertebrate variation was mainly linked with intermediate scale (site) and landscape metrics were the main drivers determining local characteristics. The aquatic community exhibited a stronger relationship with landscape metrics, especially patch size and shape complexity of the dominant uses, than with habitat quality, suggesting that instream habitat improvement is a short-term solution and that stream rehabilitation must address the influence of components at higher spatial scales

Combinando habitat y caracterizacion biologica: validacion ecologica del "river habitat survey"

The River Habitat Survey (RHS) is a widespread technique used to characterize the habitats at the fluvial sector level and to quantify the magnitude of physical disturbances. In this study we tested the ability of this method to discriminate sites along a gradient of perturbation and to analyse its relation with typological and environmental features. At the same time, a biological validation of RHS parameters was carried out by crossing the descriptors with three different aquatic communities (benthic macroinvertebrates, fish, and macrophytes). The Portuguese sector of the Douro basin was the area selected for this purposes. Ordination and classification techniques were used to achieve the objectives mentioned, after a reduction of the variables as a function of their relationships and according to their affinity. The multivariate analysis revealed that the variables associated with the river corridor were more appropriate to differentiate the sampling stations along the gradient of disturbance. However, these variables, together with the ones describing the river conditions (together with the RHS derived indices) were strongly dependent on the typological characteristics. This work shows an adequate strategy for the characterization of the fluvial habitat with biological data to obtain an integrated ecological vision

Automatic cognitive fatigue detection using wearable fNIRS and machine learning

Wearable sensors have increasingly been applied in healthcare to generate data and monitor patients unobtrusively. Their application for Brain–Computer Interfaces (BCI) allows for unobtru sively monitoring one’s cognitive state over time. A particular state relevant in multiple domains is cognitive fatigue, which may impact performance and attention, among other capabilities. The monitoring of this state will be applied in real learning settings to detect and advise on effective break periods. In this study, two functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) wearable devices were employed to build a BCI to automatically detect the state of cognitive fatigue using machine learning algorithms. An experimental procedure was developed to effectively induce cognitive fatigue that included a close-to-real digital lesson and two standard cognitive tasks: Corsi-Block task and a concentration task. Machine learning models were user-tuned to account for the individual dynamics of each participant, reaching classification accuracy scores of around 70.91 ± 13.67%. We concluded that, although effective for some subjects, the methodology needs to be individually validated before being applied. Moreover, time on task was not a particularly determining factor for classification, i.e., to induce cognitive fatigue. Further research will include other physiological signals and human–computer interaction variables.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Escetamina na Depressão Resistente ao Tratamento: O Caminho para a Remissão

Major depressive disorder affects an estimate of 5% of the population with nearly 1‑third of patients failing to achieve remission with conventional pharmacological treatment. Esketamine, a novel rapid‑acting antidepressant, with a noncompetitive antagonism on N‑methyl‑D‑Aspartate receptor, have been recently approved by Food and Drug Administration (FDA) and European Medicines Agency (EMA) for treatment‑resistant depression. Here, we report a clinical case of a 42‑year‑old Caucasian woman who endured many years with severe depressive symptoms and high functional impairment. Previous treatments included cognitive behavioral therapy, numerous pharmacological trials with antidepressants and augmentation agents, and neurostimulation approaches. Upon treatment with esketamine, the patient presented remarkable clinical recovery. Psychometric assessments determined an acute reduction on the MADRS score after 1 week and progressive recovery of the depressive symptoms on the following weeks. Likewise, PHQ‑9 scale assessments, evaluating the relative frequency of depressive symptoms. and the Sheehan scale, assessing functional recovery, also determined a pronounced symptomatic relief.A perturbação depressiva major afeta cerca de 5% da população e quase 1‑terço dos doentes não consegue atingir remissão com o tratamento farmacológico convencional. Escetamina, um novo antidepressivo de ação rápida, com antagonismo não competitivo do receptor N‑metil‑D‑aspartato, foi recentemente aprovado pela Food and Drug Administration (FDA) e European Medicines Agency (EMA) para o tratamento de depressão resistente ao tratamento. Aqui, relatamos o caso clínico de uma mulher caucasiana de 42 anos que padeceu durante muitos anos de sintomas depressivos graves e de grande compromisso funcional. Os tratamentos anteriores incluíram terapia cognitivo‑comportamental, vários ciclos de tratamento farmacológico com antidepressivos e agentes de aumento e técnicas de neuroestimulação. Após tratamento com escetamina, a doente apresentou uma notável recuperação clínica. Avaliações psicométricas determinaram uma redução considerável na pontuação MADRS após uma semana e recuperação progressiva dos sintomas depressivos nas semanas seguintes. Da mesma forma, as avaliações com a escala de PHQ‑9, que avalia a frequência relativa de sintomas depressivos, e a escala de Sheehan, que avalia a recuperação funcional, também determinaram alívio sintomático muito pronunciado

Distribuição espacial dos bivalves de água doce nas bacias hidrográficas dos rios Tâmega, Tua e Sabor (bacia do Rio Douro)

Este trabalho teve por objectivo fazer um levantamento dos bivalves de água doce das bacias dos rios Tâmega, Tua e Sabor e encorajar a conservação das espécies autóctones e dos ecossistemas onde ocorrem. De referir que estas populações nativas são muito sensíveis a modificações súbitas e bruscas do habitat como secas, construção de barragens com consequentes descargas tóxicas, sobre-exploração dos recursos hídricos, desaparecimento dos hospedeiros das larvas e introdução de espécies exóticas invasoras, sendo incapazes de recuperarem por si só. Foram registadas quatro espécies de bivalves nativas mais concretamente a Margaritifera margaritifera, o Unio delphinus (anteriormente designado por Unio cf. pictorum), a Anodonta anatina e a Potomida littoralis e uma espécie exótica da família Corbiculidae (Corbicula fluminea). Das cinco espécies encontradas a M. Margaritifera é a única que ocorre nos troços superiores dos cursos de água e apenas está presente no rio Tua (rios Tuela e Rabaçal). Esta é uma espécie muito ameaçada a nível mundial e nacional, estando incluída nos Anexos II e V da Directiva Habitats, no Anexo III da Convenção de Berna e está classificada como “Em Perigo” pelo Livro Vermelho da IUCN. As restantes espécies localizam-se exclusivamente nos sectores médios e inferiores dos três rios estudados. Das espécies nativas presentes nestes sectore, apenas a Potomida littoralis é pouco frequente e abundante, aparentando estar em regressão. Quanto à Anodonta anatina e ao Unio delphinus a sua distribuição é generalizada e localmente abundante. Relativamente à Corbicula fluminea, espécie introduzida de capacidade invasiva, esta encontra-se espalhada pelos vários sectores médio e inferiores. Esta espécie devido à sua plasticidade ecológica e capacidade reprodutiva poderá exercer efeitos negativos para a conservação das espécies autóctones de bivalves de água doce e para outros elementos do ecossistema afectado. Visto que são já visíveis alguns sinais de regressão das espécies autóctones, tais como a diminuto recrutamento ou falta dele, a sua conservação depende da manutenção/restauração das condições ambientais actuais dos rios onde ocorrem