Classificação de padrões de mastigação de ruminantes utilizando aprendizagem de máquina

In this work, a system to automate the classification of chewing patterns of ruminants is developed. Pattern classification of ingestive behavior in grazing animals has extreme importance in studies related to animal nutrition, growing and health. The proposal is based on data collected by optical fiber Bragg grating sensors (FBG). The collected data are processed by machine learning techniques. The FBG sensors measure the biomechanical strain during jaw movements. In vitro tests were performed based on a cadaveric mandible of a goat and in vivo tests were performed by monitoring the food intake process of a steer. For the pattern classification a classic model of decision tree and artificial neural network were used. Experimental results show that the proposed approaches for pattern classification have been capable to differentiate the materials and events involved in the chewing process. Experimental results show that it is possible to classify different forage and events involved in the ingestive behaviour of ruminants, that contributes to improving the current methodology for monitoring the animal consumption efficiency.Este trabalho apresenta um estudo sobre a aplicação de técnicas de aprendizagem de máquina na análise do processo ingestivo de ruminantes, contemplando as etapas de preparação e classificação dos dados. O estudo desenvolvido resultou no desenvolvimento de um sistema utilizado para classificar de maneira automatizada diferentes eventos realizados por ruminantes durante a ingestão de alimentos e também alimentos consumidos pelos animais. Classificar padrões no comportamento ingestivo de ruminantes serve como base para estudos relacionados à nutrição animal bem como a identificação de dados relacionados a saúde animal. Neste trabalho, o conhecimento é obtido por meio da classificação de padrões usando redes neurais artificiais e árvores de decisão. Os dados foram coletados usando sensores a fibra ótica baseados em redes de Bragg (FBG), fixados na mandíbula do animal sob estudo. Foram realizados ensaios in vitro, com base em uma mandíbula cadavérica de um caprino, bem como ensaios in vivo para análise do processo mastigatório de um bovino da espécie Bos taurus. Diferentes tipos de materiais e plantas forrageiras foram usados para medir forças biomecânicas envolvidas no processo de mastigação do alimento. Os dados obtidos nos ensaios são pré-processados e utilizados para o treinamento dos algoritmos de aprendizagem de máquina. Resultados experimentais mostram que é possível classificar diferentes forrageiras e eventos envolvidos no processo ingestivo de ruminantes, contribuindo para melhoria da eficiência da atual metodologia de avaliação de consumo animal

PLANEJAMENTO VIRTUAL E CIRURGIA GUIADA EM IMPLANTODONTIA

Dentro da busca de harmonia no sistema estomatognático, nas terapias de reabilitação oral, ambiciona-se o restabelecimento relacionado aos quesitos funcionais e estéticos para adquirir-se êxito. Por meio de uma sequência correta do planejamento até a fase da execução dos procedimentos cirúrgicos e protéticos restauradores, percebe-se que esta integração torna-se imprescindível para uma correta condução dos casos clínicos. Em virtude de estarmos diante de recursos tecnológicos relacionados à manipulação de imagens e sistemas computadorizados de tecnologia de prototipagem rápida, estes podem ser empregados para otimizar o planejamento e execução cirúrgica por meio de uma simulação cirúrgica, proporcionando velocidade, conforto e segurança aos pacientes. Apesar de haver necessidade de uma curva de aprendizagem significativa, do custo ainda não ser atrativo e do cirurgião dentista dominar um software específico, o caminho da odontologia passará, sem dúvida, pela cirurgia guiada. Assim, o presente trabalho busca através de uma revisão de literatura, demonstrar a importância do tema, evidenciar as vantagens e desvantagens da utilização de recursos com softwares específicos para a prototipagem rápida e algumas das técnicas e equipamentos disponíveis

In Vivo Pattern Classification of Ingestive Behavior in Ruminants Using FBG Sensors and Machine Learning

Pattern classification of ingestive behavior in grazing animals has extreme importance in studies related to animal nutrition, growth and health. In this paper, a system to classify chewing patterns of ruminants in in vivo experiments is developed. The proposal is based on data collected by optical fiber Bragg grating sensors (FBG) that are processed by machine learning techniques. The FBG sensors measure the biomechanical strain during jaw movements, and a decision tree is responsible for the classification of the associated chewing pattern. In this study, patterns associated with food intake of dietary supplement, hay and ryegrass were considered. Additionally, two other important events for ingestive behavior were monitored: rumination and idleness. Experimental results show that the proposed approach for pattern classification is capable of differentiating the five patterns involved in the chewing process with an overall accuracy of 94%

ViniciusArnhold/Tradutores-Parser 1.0.0

Projeto Tradutore

In Vivo Pattern Classification of Ingestive Behavior in Ruminants Using FBG Sensors and Machine Learning

Pattern classification of ingestive behavior in grazing animals has extreme importance in studies related to animal nutrition, growth and health. In this paper, a system to classify chewing patterns of ruminants in in vivo experiments is developed. The proposal is based on data collected by optical fiber Bragg grating sensors (FBG) that are processed by machine learning techniques. The FBG sensors measure the biomechanical strain during jaw movements, and a decision tree is responsible for the classification of the associated chewing pattern. In this study, patterns associated with food intake of dietary supplement, hay and ryegrass were considered. Additionally, two other important events for ingestive behavior were monitored: rumination and idleness. Experimental results show that the proposed approach for pattern classification is capable of differentiating the five patterns involved in the chewing process with an overall accuracy of 94%