Fundamentos: A literatura tem demonstrado que a detecção precoce e a remoção cirúrgica em fases iniciais reduz a mortalidade do melanoma e que, em conseqüência, a identificação do melanoma em fases curáveis deve ser encorajada. Objetivos: O interesse principal do estudo foi conhecer se os melanomas cutâneos, no meio, estão sendo diagnosticados em fases iniciais, através de método reprodutível e armazenável. Metodologia: Foi realizado um estudo transversal com os casos de melanomas cutâneos primários, analisados nos laboratórios de patologia de Porto Alegre, de 1° de janeiro de 1994 a 30 de junho de 1995, a fim de avaliar se os diagnósticos foram realizados em estágios precoces. Os casos foram revisados por três dermatopatologistas, que classificaram quanto ao tipo histológico e quanto ao nível de invasão de Clark. Foi realizado um consenso com pelo menos duas concordâncias. A espessura de Breslow foi considerada fator prognóstico determinante e foi medida através de um sistema de análise de imagem computadorizada, por dois membros da equipe. Resultados: Do total de 279 casos que preencheram os critérios de inclusão, 2,15% eram intraepiteliais. Dos melanomas invasivos, 52% tinham espessura ≤ 1,5 mm. Quando agrupado por sexo e procedência, as mulheres de Porto Alegre, capital do estado do Rio Grande do Sul, tiveram a mais alta taxa de diagnóstico precoce (75% ≤ 1,5 mm). O tronco foi o sítio predominante no homem e freqüente na mulher. O melanoma de espalhamento superficial foi o tipo histológico mais freqüente (80,9%), seguido pelo nodular (10,1%). Para definir os determinantes do diagnóstico precoce, foram realizados cruzamentos simples, dos melanomas intraepiteliais somados aos de espessura <0,76 mm, com o sexo, a idade, a procedência, a situação previdenciária, a região anatômica e o tipo histológico. A análise de variáveis múltiplas demonstrou que apenas o sexo (feminino), o sítio anatômico (outras regiões exceto membros inferiores) e a procedência (Porto Alegre) mostraram-se variáveis independentes para determinar um diagnóstico precoce. A idade ≥ 40 anos apresentou significância próxima ao limite. O tipo histológico foi excluído do modelo, uma vez que gerou instabilidade estatística. Conclusão: Embora o número de casos fosse pequeno, o diagnóstico do melanoma ainda é tardio (52% com até 1,5 mm de espessura). Entretanto, existe um subgrupo de diagnóstico precoce que são mulheres, sobretudo de Porto Alegre, possivelmente por estarem mais atentas e informadas sobre os riscos do melanoma. As mudanças no estilo de vida, nas últimas décadas, provavelmente são responsáveis pela maior incidência no tronco e pela alta freqüência de melanoma de espalhamento superficial encontrada. A análise da espessura tumoral por projeção em tela de computador mostrou-se um recurso auxiliar vantajoso. / Background: Early detection and surgical removal of malignant melanoma has been shown to reduce mortality, therefore identification of primary cutaneous melanoma at early stages should be promptly encouraged. Objectives: The main subject of the study was analyze if cutaneos malignant melanoma have early diagnosis by a computer image analysis system. Methods: A cross-sectional study was performed with the cases of primary cutaneous melanoma, analysed by pathology laboratories in Porto Alegre, from 1st January, 1994 to 30th June, 1995, to determine whether the diagnosis was performed at early stages. Three dermatopathologists reviewed the histological type and Clark’s level of invasion by light microscopy and a consensus was achieved with at least two agreements. Breslow’s thickness was measured by computer analyses image system, by two members of the study. Results: Of a total 279 cases selected, 2,15% were in situ malignant melanoma, 52% of the invasive melanomas showed a thickness of ≤ 1,5 mm. When grouped by gender and citizenship, women from Porto Alegre had the earlier diagnosis (75% ≤1,5 mm). The predominant site in men was the trunk and also very frequent in woman. Superficial spreading melanomas comprised 80,9% of cases, followed by 10,1% nodular. Bivariate analysis was perfomed to define determinants of earlier diagnosis, using in situ and < 0,76 mm thickness cases: gender, age, citizenship, anatomic location, health insurance situation and histological type. Through multivariate analysis only gender (female), anatomic site (other than lower extremities) and citizenship (Porto Alegre) were significant independent determinants, while age ≤ 40 presented a marginal significance. The histological type was excluded from the model since it generated statistical instability. Conclusions: Although the number of cases was small, the diagnosis is still late (52% with ≤1,5 mm). This study identifies a group of patient with early diagnosis: women, mainly from Porto Alegre are probably more aware about risk of melanoma. Lifestyle changes in the last decades could be responsible for the highest incidence of melanomas on the trunk and of the high frequency of superficial spreading malignant melanoma. The computer image analysis system showed to be an advantajous tool for the measurement of tumor thickness.

Made available in DSpace on 2015-11-13T01:05:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000476008-Texto+Completo-0.pdf: 3175485 bytes, checksum: c834edcf4b177f48ac857f5651107461 (MD5) Previous issue date: 2015 / Morphological attributes, intensity and texture, are essential to aid the diagnosis of pulmonary nodules. To improve the accuracy of diagnosis, as well as the interpretation of radiological imaging, computer-aided diagnostic systems are used, which help to reduce the interpretation variability. The aim of this study was to evaluate the use of patient data and quantitative attributes of pulmonary nodules in lung computed tomography to build a classification model in terms of malignancy. The study was based on the analysis of 51 patients computed tomography images of lung, 33 patients diagnosed with malignant lesions and 18 patients with benign lesions, all confirmed through anatomo-pathological report of lung tissue. The study included a diagnostic interpretation stage made from a blind study with radiologists and the use of logistic regression to analyze the predictive power of qualitative and quantitative variables extracted from computed tomography lung images. The quantitative attributes of the nodules consisted of twelve morphological attributes (volume, area, perimeter, compactness, roughness and invariant moments of order 1 to 7), five intensity attributes (mass, density, CT number average, fat and calcification indexes) and three texture attributes (homogeneity, entropy and variance).The results showed that in the visual interpretation of radiologists, only the most experienced doctor showed a correlation with the pathology report (64. 5%), when excluding the hits due to chance. The model which better predicts the nodules malignancy included a quantitative attribute of localization, the intensity attribute ‘calcification index’ developed in this work, and the compactness, a morphological attribute related to the nodule form. The predictive value of the classification model (86. 3%) was much higher than the predictive value based on the visual assessment of the most experienced doctor (65. 3%), regardless of the chance, being close to the accuracy of the same doctor (85. 1%). This emphasizes the importance of this type of research in the search for a quantitative model that allows the classification of pulmonary nodules. / Atributos morfológicos, de intensidade e textura são essenciais para o auxilio ao diagnóstico de nódulos em imagens de tomografia computadorizada de pulmão. Para melhorar a acurácia do diagnóstico, assim como a interpretação da imagem radiológica, são utilizados sistemas de diagnóstico auxiliado por computador, que ajudam a diminuir a variabilidade de interpretação. O objetivo geral deste estudo foi avaliar a utilização de dados de pacientes e atributos quantitativos de nódulos pulmonares em imagens de tomografia computadorizada de pulmão para a construção de um modelo de classificação em termos de malignidade. O estudo foi baseado em uma análise das imagens de tomografia computadorizada de pulmão de 51 pacientes, sendo 33 pacientes diagnosticados com lesões malignas e 18 pacientes com lesões benignas, todos confirmados por meio do laudo anatomopatológico do tecido pulmonar. O estudo contou com uma etapa de interpretação diagnóstica realizada a partir de um estudo cego com médicos radiologistas e a utilização da regressão logística para análise do poder preditivo de variáveis qualitativas e quantitativas extraídas das imagens de tomografia computadorizada de pulmão. Os atributos quantitativos dos nódulos foram constituídos de: doze atributos morfológicos (volume, área, perímetro, compacidade, irregularidade e os momentos invariantes de ordem 1 a 7), cinco atributos de intensidade (massa, densidade, média do número TC, índice de gordura e índice de calcificação) e três atributos de textura (homogeneidade, entropia e variância).Os resultados mostraram que na interpretação visual dos radiologistas, apenas o médico com maior experiência apresentou uma concordância com o laudo anatomopatológico (64,5%), quando se excluem os acertos devido ao acaso. Concluiu-se que o modelo que melhor classifica a malignidade dos nódulos incluiu um atributo qualitativo de localização, um atributo de intensidade relacionado ao índice de calcificação, desenvolvido neste trabalho, e um atributo morfológico relacionado à compacidade do nódulo. O valor preditivo do modelo (86,3%) foi muito maior do que o valor preditivo baseado na avaliação visual do médico mais experiente (65,3%), sem considerar o acaso, estando próximo da acurácia desse mesmo médico (85,1%), incluído o acerto devido ao acaso. Este fato revela a importância deste tipo de pesquisa na busca de um modelo quantitativo, baseado em imagens de tomografia computadorizada, que permita a classificação dos nódulos pulmonares.

Fundamentos: A literatura tem demonstrado que a detecção precoce e a remoção cirúrgica em fases iniciais reduz a mortalidade do melanoma e que, em conseqüência, a identificação do melanoma em fases curáveis deve ser encorajada. Objetivos: O interesse principal do estudo foi conhecer se os melanomas cutâneos, no meio, estão sendo diagnosticados em fases iniciais, através de método reprodutível e armazenável. Metodologia: Foi realizado um estudo transversal com os casos de melanomas cutâneos primários, analisados nos laboratórios de patologia de Porto Alegre, de 1° de janeiro de 1994 a 30 de junho de 1995, a fim de avaliar se os diagnósticos foram realizados em estágios precoces. Os casos foram revisados por três dermatopatologistas, que classificaram quanto ao tipo histológico e quanto ao nível de invasão de Clark. Foi realizado um consenso com pelo menos duas concordâncias. A espessura de Breslow foi considerada fator prognóstico determinante e foi medida através de um sistema de análise de imagem computadorizada, por dois membros da equipe. Resultados: Do total de 279 casos que preencheram os critérios de inclusão, 2,15% eram intraepiteliais. Dos melanomas invasivos, 52% tinham espessura ≤ 1,5 mm. Quando agrupado por sexo e procedência, as mulheres de Porto Alegre, capital do estado do Rio Grande do Sul, tiveram a mais alta taxa de diagnóstico precoce (75% ≤ 1,5 mm). O tronco foi o sítio predominante no homem e freqüente na mulher. O melanoma de espalhamento superficial foi o tipo histológico mais freqüente (80,9%), seguido pelo nodular (10,1%). Para definir os determinantes do diagnóstico precoce, foram realizados cruzamentos simples, dos melanomas intraepiteliais somados aos de espessura <0,76 mm, com o sexo, a idade, a procedência, a situação previdenciária, a região anatômica e o tipo histológico. A análise de variáveis múltiplas demonstrou que apenas o sexo (feminino), o sítio anatômico (outras regiões exceto membros inferiores) e a procedência (Porto Alegre) mostraram-se variáveis independentes para determinar um diagnóstico precoce. A idade ≥ 40 anos apresentou significância próxima ao limite. O tipo histológico foi excluído do modelo, uma vez que gerou instabilidade estatística. Conclusão: Embora o número de casos fosse pequeno, o diagnóstico do melanoma ainda é tardio (52% com até 1,5 mm de espessura). Entretanto, existe um subgrupo de diagnóstico precoce que são mulheres, sobretudo de Porto Alegre, possivelmente por estarem mais atentas e informadas sobre os riscos do melanoma. As mudanças no estilo de vida, nas últimas décadas, provavelmente são responsáveis pela maior incidência no tronco e pela alta freqüência de melanoma de espalhamento superficial encontrada. A análise da espessura tumoral por projeção em tela de computador mostrou-se um recurso auxiliar vantajoso. / Background: Early detection and surgical removal of malignant melanoma has been shown to reduce mortality, therefore identification of primary cutaneous melanoma at early stages should be promptly encouraged. Objectives: The main subject of the study was analyze if cutaneos malignant melanoma have early diagnosis by a computer image analysis system. Methods: A cross-sectional study was performed with the cases of primary cutaneous melanoma, analysed by pathology laboratories in Porto Alegre, from 1st January, 1994 to 30th June, 1995, to determine whether the diagnosis was performed at early stages. Three dermatopathologists reviewed the histological type and Clark’s level of invasion by light microscopy and a consensus was achieved with at least two agreements. Breslow’s thickness was measured by computer analyses image system, by two members of the study. Results: Of a total 279 cases selected, 2,15% were in situ malignant melanoma, 52% of the invasive melanomas showed a thickness of ≤ 1,5 mm. When grouped by gender and citizenship, women from Porto Alegre had the earlier diagnosis (75% ≤1,5 mm). The predominant site in men was the trunk and also very frequent in woman. Superficial spreading melanomas comprised 80,9% of cases, followed by 10,1% nodular. Bivariate analysis was perfomed to define determinants of earlier diagnosis, using in situ and < 0,76 mm thickness cases: gender, age, citizenship, anatomic location, health insurance situation and histological type. Through multivariate analysis only gender (female), anatomic site (other than lower extremities) and citizenship (Porto Alegre) were significant independent determinants, while age ≤ 40 presented a marginal significance. The histological type was excluded from the model since it generated statistical instability. Conclusions: Although the number of cases was small, the diagnosis is still late (52% with ≤1,5 mm). This study identifies a group of patient with early diagnosis: women, mainly from Porto Alegre are probably more aware about risk of melanoma. Lifestyle changes in the last decades could be responsible for the highest incidence of melanomas on the trunk and of the high frequency of superficial spreading malignant melanoma. The computer image analysis system showed to be an advantajous tool for the measurement of tumor thickness.

Realizamos um estudo, que avaliou o equilíbrio corporal de 120 idosos, 60 com queixa de desequilíbrio e/ou tontura, 60 sem queixa e como controle 58 indivíduos adultos normais. Usamos o teste de integração sensorial da posturografia dinâmica computadorizada. Nossos resultados mostraram piores valores de equilíbrio no grupo de idosos sintomáticos comparados ao grupo assintomático, que por sua vez foram piores que os adultos normais, estatisticamente significante. Os sistemas de equilíbrio que se revelaram mais comprometidos com o envelhecimento foram o visual e o vestibular / Using dynamic posturography we studied the balance of 120 elderly subjects, sixty with imbalance and dizziness and sixty without this symtom, as well as fifty- eight normal adults. We found worse results in the elderly symtomatic compared with assintomatic that have better results that normal adults, statistically significant. Equilibrium systems that showed age-related worse were visual and vestibular

INTRODUÇÃO: O ceratocone é uma doença não inflamatória, sem etiologia definida, caracterizada pelo afilamento estromal e protrusão da córnea. Geralmente esta doença torna-se clinicamente evidente na adolescência. Apesar de possuir sinais clínicos bem conhecidos, a detecção do ceratocone em estádios iniciais pode representar uma tarefa de difícil execução, mesmo quando a videoceratografia computadorizada ou outros métodos são utilizados para avaliar a córnea. Anteriormente, diagnosticar o ceratocone apenas após a identificação de sinais clínicos inequívocos era uma conduta aceitável. Com o advento da cirurgia refrativa porém, a identificação precoce do ceratocone tornou-se um procedimento de vital importância para evitar complicações pós-operatórias. O objetivo principal deste estudo é avaliar o uso de máquinas de vetor de suporte e redes neurais artificiais como métodos auxiliares para identificação de ceratocone e suspeita de ceratocone em exames realizados com o Orbscan II. MÉTODOS: Foram avaliados retrospectivamente dados de 344 pacientes. Os exames selecionados foram classificados em 6 categorias: normal (n=172), astigmatismo (n=89), ceratocone (n=46), ceratocone forma frustra (n=10), suspeita de ceratocone (n=16) e cirurgia refrativa (n=11). Para cada paciente 10 atributos foram obtidos ou calculados a partir de dados fornecidos pelo Orbscan II. O método do holdout e da validação cruzada foram utilizados para encontrar a melhor configuração, treinar e testar os classificadores. Além da acurácia, sensibilidade e especificidade, curvas ROC foram obtidas para cada classificador, e as áreas sob as curvas ROC foram calculadas. RESULTADOS: Os dois classificadores selecionados alcançaram um bom desempenho, com áreas sob as curvas ROC de 0,99. Não houve diferença estatística entre as suas performances. O desempenho dos classificadores foi superior ao desempenho de todos os atributos individuais do Orbscan II. (p<0,05). CONCLUSÃO: Os resultados alcançados sugerem que xi x máquinas de vetor de suporte e redes neurais artificiais podem representar técnicas úteis para a detecção de ceratocone em exames realizados com o Orbscan II. / PURPOSE: Keratoconus is a bilateral and non-inflammatory condition characterized by progressive thinning, protrusion and scarring of the córnea. The disease usually becomes clinically evident at puberty, and its etiology remains unknown. Although it has well-described clinical signs, early forms of the disease may be undetected, even when computer-assisted videokeratography techniques or other methods are used to evaluate the cornea. Prior to the development of refractive surgery, it was considered sufficient to diagnose clinically evident keratoconus. However, given the spread of refractive surgery, a careful differentiation between normal and early keratoconus cases is essential to avoid postoperative complications. This study evaluated the performance of support vector machine and multilayer perceptron neural network, as auxiliary tools to identify keratoconus from Orbscan II maps. METHODS: A total of 344 maps were retrospectively selected and classified into six categories: normal (n=172), astigmatism (n=89), keratoconus (n=46), forme fruste keratoconus (n=10), keratoconus suspect (n=16), and photorefractive keratectomy (n=11). For each map 10 attributes were obtained or calculated from data provided by the Orbscan II. Holdout method and ten-fold cross-validation was used to train and test the classifiers. Besides accuracy, sensitivity and specificity, ROC curves for each classifier were generated and the areas under the curves were calculated. RESULTS: The two selected classifiers provided a good performance and there were no differences between their performances. The area under the ROC curve of the support vector machine and multi-layer perceptron were significantly larger than those for all individual Orbscan II attributes evaluated (p<0.05). CONCLUSION: Overall, our results suggest that support vector machine and multi-layer perceptron classifiers, trained on Orbscan II data, could represent useful techniques for keratoconus detection

Glaucoma é uma neuropatia óptica cuja progressão gera comprometimento no campo visual e cegueira. Devido aos danos irreversíveis, a identicação precoce e correta é vital para o controle da progressão da doença. Para diagnóstico de glaucoma , oftalmologistas analisam dados de campo visual e da anatomia ocular obtidos através de testes. Para reduzir a quantidade de resultados falso negativos e falso positivos, diversas técnicas tem sido desenvolvidas para incrementar a sensibilidade e especicidade dos testes diagnósticos de glaucoma. Para aplicações médicas, existem estudos que indicam como uma abordagem promissora o uso de classicadores de aprendizagem de máquina baseados em diferentes conceitos como Árvores de Decisão, Redes Neurais Articiais e abordagem Bayesiana. Apesar da disponibilidade de sosticados algoritmos para desenvolvimento de classicadores, o sucesso do treinamento destes classicadores é altamente dependente de dados de qualidade. Dados de qualidade signicam que os exemplos fornecidos para treinamento devem representar a maior quantidade possível de situações encontradas no mundo real. Estes requisitos são normalmente atendidos se dados de uma grande quantidade de pacientes estiver disponível. Entretanto, diversos fatores como o perl da população avaliada, a duração das tarefas de coleta de dados, disponibilidade de equipamentos e de prossionais de saúde, além do comprometimento dos pacientes com o programa de pesquisa, restringem o tamanho do conjunto de dados. Uma possível estratégia para resolver o problema da escassez de dados para a tarefa de treinamento dos classicadores é o emprego de dados articiais que representam populações reais. Estes dados articiais serão adequados ao treinamento dos classicadores se possuírem características estatísticas de populações reais. O uso de populações articiais possibilitará a criação de conjuntos de dados com número adequado de pacientes, sem gastar anos coletando dados. Neste trabalho é apresentado um gerador de dados articiais denominado GLOR, baseado em um método de Monte Carlo, que é adequado ao treinamento de classicadores para o diagnóstico de glaucoma. A população gerada é caracterizada por dados funcionais e estruturais fornecidos pelos instrumentos de perimetria computadorizada padrão ou Standard Automated Perimetry (SAP) e tomograa de coerência óptica de alta denição ou High Denition Optical Coherence Tomography (HD-OCT). Os resultados experimentais, obtidos após o treinamento de uma Rede Neural Articial empregando população gerada pelo GLOR contendo 4500 indivíduos normais e 500 glaucomatosos e avaliação com dados de uma população real formada por 44 indivíduos normais e 26 glaucomatosos, foram: acurácia total de 87,1%, sensibilidade de 80,8%, especicidade de 90,9% e área sob curva ROC de 0,941. Tais resultados indicam que o GLOR pode ser empregado satisfatoriamente no desenvolvimento de novos métodos que possam elevar a sensibilidade e especicidade no diagnóstico de glaucoma. / Glaucoma is an optical neuropathy, whose progression results in visual eld impairments and blindness. Due to its irreversible damages, early and correct identication is very important to control glaucoma\'s progression. For glaucoma diagnosis, ophthalmologists analyze patient\'s visual eld and eyes structural data obtained by using eyes\' test equipments. In order to reduce the quantity of false-negative and false-positive results, several new techniques have been developed to increment the sensitivity and specicity of glaucoma diagnostic tests. A promising approach is the use of machine learning classiers. Classiers based on dierent concepts like Decision Trees, Articial Neural Networks, and Bayesian approach, have been developed for medical applications. Despite the availability of sophisticated algorithms for classiers development, successful training of classiers is highly dependent of good training data. Good data means that examples provided for classier training should represent the many dierent situations found in real world. These requirements are usually accomplished if data from a large number of patients is available. However, several factors like prole of evaluated population, duration of the data acquisition activities, existence of healthcare professionals, and equipment availability, and people\'s commitment to the research program, restrict the size of patient\'s dataset. A possible approach to overcome the lack of patient\'s data to perform the classier\'s training task is to use articial data that represent a real population. This articial data would be suitable for classiers training if it has similar statistical properties of a real population. The use of articial population will enable the creation of datasets with required number of patients, and without spending years measuring patients. It will also be possible to simulate scenarios and strategies before a long term research program starts. In this work is presented an articial data generator named GLOR, based on a Monte Carlo method, and suitable for the training of classiers for glaucoma diagnosis. The generated population is characterized by eyes\'functional and structural data provided by Standard Automated Perimetry (SAP) and High Denition Optical Coherence Tomography (HD-OCT) instruments. The experimental results, obtained after an Articial Neural Network training employing a population generated by GLOR comprising of 4500 normal and 500 glaucomatous individuals and evaluated by using real population data from 44 normal and 26 glaucomatous subjects, were: 87.1% for overall accuracy, 80.8% for sensitivity, 90.9% for specicity and 0.941 for the area under ROC curve. These results show that GLOR can be used as a promising approach to accelerate the development of new methods to increment sensitivity and specicity of glaucoma diagnosis.

No desenvolvimento cardíaco infantil, a mudança na dinâmica vetorial do miocárdio influencia os parâmetros de normalidade, especialmente nos primeiros dias de vida. Estes limites são idade-dependentes, o que torna a análise do eletrocardiograma (ECG) potencialmente mais difícil em crianças que em adultos. Para facilitar esta tarefa, desenvolvemos um sistema interpretativo computadorizado para análise segmentar no ECG pediátrico. Para validar esta ferramenta, 15 cardiologistas pediátricos foram randomicamente distribuídos em três diferentes grupos, segundo abordagem quali-quantitativa, aqui definidas como avaliação livre (AL), dirigida (AD) e automatizada (AA), na análise de 20 ECGs pediátricos, distribuídos em uma proporção mínima de 35% para exames anormais, com 16 segmentos estudados em cada ECG. Na AL, o cardiologista foi solicitado a responder se o segmento em análise estava normal ou não, com liberdade para medir cada segmento antes de responder. Na AD, a mesma pergunta foi formulada, porém com a imposição de uma aferição prévia do segmento em análise. Consultar a tabela de normalidade foi permitida em ambas situações. Na AA, apenas a aferição foi solicitada e o resultado submetido a um software de interpretação segmentar para ECG pediátrico, com a tabela de normalidade em seu banco de dados. As respostas foram comparadas às análises de dois cardiologistas controle e os resultados conflitantes foram considerados discordantes. Foram observadas discordâncias em 11,6%, 10,7% e 6,2% nas AL, AD e AA, respectivamente. O viés de interpretação foi reduzido em 45% (p<0,0001) com o uso da AA. Observou-se maior benefício com a AA nos estudos das ondas Q em avF e em V6 e R em V1. Em análises não automatizadas, a aferição precedente não mudou a avaliação segmentar do ECG. Concluindo, a AA reduziu significativamente o viés interpretativo em análises não automatizadas, a aferição precedente não mudou a interpretação do ECG e o uso deste software permitiu reduzir o erro de análise segmentar em 45%. / During the cardiac development of children, changes in the vectorial dynamics of the myocardium influence upon normality standards, especially during the first days in life. These are age-dependent limits that make the analysis of EKG of children potentially harder than that of adults. Aiming to make this task easier, we designed a computerized interpretation system for segmental analysis of pediatric EKGs. In order to validate this tool, 15 pediatric cardiologists were randomly allocated to three different groups according to qualitative-quantitative evaluation methods herein defined as free (FE), guided (GE) and automatized (AE) evaluation, for the purpose of analyzing 20 pediatric EKG tracings distributed in a proportion of at least 35% abnormal examinations, with 16 segments being studied in each EKG tracing. In FE, cardiologists were asked to answer whether the segment was normal or not, with freedom to measure each segment before giving their answer. In GE, the same question was made, however they were requested to measure the segment before answering. In both situations they were allowed to refer to a table of normality standards. In AE, only the measurement was asked, and the result was then entered into the software for segmental interpretation of pediatric EKGs, whose database included the table of normality standards. Answers were all compared with those given by two control cardiologists. Discordant results were seen in 11.6%, 10.7% and 6.2% of FE, GE and AE, respectively. Interpretation bias was reduced by 45% (p<0.0001) with the use of AE. In the not automatized types of analyses, previous measurement of segments did not alter the segmental evaluation of EKGs . In conclusion, the automatized evaluation significantly reduced interpretation bias, previous measurement did not change the EKG interpretation with the other not automatized methods and the use of this software allowed to reduce the error of segmental analysis in 45%.

Glaucoma é uma neuropatia óptica cuja progressão gera comprometimento no campo visual e cegueira. Devido aos danos irreversíveis, a identicação precoce e correta é vital para o controle da progressão da doença. Para diagnóstico de glaucoma , oftalmologistas analisam dados de campo visual e da anatomia ocular obtidos através de testes. Para reduzir a quantidade de resultados falso negativos e falso positivos, diversas técnicas tem sido desenvolvidas para incrementar a sensibilidade e especicidade dos testes diagnósticos de glaucoma. Para aplicações médicas, existem estudos que indicam como uma abordagem promissora o uso de classicadores de aprendizagem de máquina baseados em diferentes conceitos como Árvores de Decisão, Redes Neurais Articiais e abordagem Bayesiana. Apesar da disponibilidade de sosticados algoritmos para desenvolvimento de classicadores, o sucesso do treinamento destes classicadores é altamente dependente de dados de qualidade. Dados de qualidade signicam que os exemplos fornecidos para treinamento devem representar a maior quantidade possível de situações encontradas no mundo real. Estes requisitos são normalmente atendidos se dados de uma grande quantidade de pacientes estiver disponível. Entretanto, diversos fatores como o perl da população avaliada, a duração das tarefas de coleta de dados, disponibilidade de equipamentos e de prossionais de saúde, além do comprometimento dos pacientes com o programa de pesquisa, restringem o tamanho do conjunto de dados. Uma possível estratégia para resolver o problema da escassez de dados para a tarefa de treinamento dos classicadores é o emprego de dados articiais que representam populações reais. Estes dados articiais serão adequados ao treinamento dos classicadores se possuírem características estatísticas de populações reais. O uso de populações articiais possibilitará a criação de conjuntos de dados com número adequado de pacientes, sem gastar anos coletando dados. Neste trabalho é apresentado um gerador de dados articiais denominado GLOR, baseado em um método de Monte Carlo, que é adequado ao treinamento de classicadores para o diagnóstico de glaucoma. A população gerada é caracterizada por dados funcionais e estruturais fornecidos pelos instrumentos de perimetria computadorizada padrão ou Standard Automated Perimetry (SAP) e tomograa de coerência óptica de alta denição ou High Denition Optical Coherence Tomography (HD-OCT). Os resultados experimentais, obtidos após o treinamento de uma Rede Neural Articial empregando população gerada pelo GLOR contendo 4500 indivíduos normais e 500 glaucomatosos e avaliação com dados de uma população real formada por 44 indivíduos normais e 26 glaucomatosos, foram: acurácia total de 87,1%, sensibilidade de 80,8%, especicidade de 90,9% e área sob curva ROC de 0,941. Tais resultados indicam que o GLOR pode ser empregado satisfatoriamente no desenvolvimento de novos métodos que possam elevar a sensibilidade e especicidade no diagnóstico de glaucoma. / Glaucoma is an optical neuropathy, whose progression results in visual eld impairments and blindness. Due to its irreversible damages, early and correct identication is very important to control glaucoma\'s progression. For glaucoma diagnosis, ophthalmologists analyze patient\'s visual eld and eyes structural data obtained by using eyes\' test equipments. In order to reduce the quantity of false-negative and false-positive results, several new techniques have been developed to increment the sensitivity and specicity of glaucoma diagnostic tests. A promising approach is the use of machine learning classiers. Classiers based on dierent concepts like Decision Trees, Articial Neural Networks, and Bayesian approach, have been developed for medical applications. Despite the availability of sophisticated algorithms for classiers development, successful training of classiers is highly dependent of good training data. Good data means that examples provided for classier training should represent the many dierent situations found in real world. These requirements are usually accomplished if data from a large number of patients is available. However, several factors like prole of evaluated population, duration of the data acquisition activities, existence of healthcare professionals, and equipment availability, and people\'s commitment to the research program, restrict the size of patient\'s dataset. A possible approach to overcome the lack of patient\'s data to perform the classier\'s training task is to use articial data that represent a real population. This articial data would be suitable for classiers training if it has similar statistical properties of a real population. The use of articial population will enable the creation of datasets with required number of patients, and without spending years measuring patients. It will also be possible to simulate scenarios and strategies before a long term research program starts. In this work is presented an articial data generator named GLOR, based on a Monte Carlo method, and suitable for the training of classiers for glaucoma diagnosis. The generated population is characterized by eyes\'functional and structural data provided by Standard Automated Perimetry (SAP) and High Denition Optical Coherence Tomography (HD-OCT) instruments. The experimental results, obtained after an Articial Neural Network training employing a population generated by GLOR comprising of 4500 normal and 500 glaucomatous individuals and evaluated by using real population data from 44 normal and 26 glaucomatous subjects, were: 87.1% for overall accuracy, 80.8% for sensitivity, 90.9% for specicity and 0.941 for the area under ROC curve. These results show that GLOR can be used as a promising approach to accelerate the development of new methods to increment sensitivity and specicity of glaucoma diagnosis.

INTRODUÇÃO: O ceratocone é uma doença não inflamatória, sem etiologia definida, caracterizada pelo afilamento estromal e protrusão da córnea. Geralmente esta doença torna-se clinicamente evidente na adolescência. Apesar de possuir sinais clínicos bem conhecidos, a detecção do ceratocone em estádios iniciais pode representar uma tarefa de difícil execução, mesmo quando a videoceratografia computadorizada ou outros métodos são utilizados para avaliar a córnea. Anteriormente, diagnosticar o ceratocone apenas após a identificação de sinais clínicos inequívocos era uma conduta aceitável. Com o advento da cirurgia refrativa porém, a identificação precoce do ceratocone tornou-se um procedimento de vital importância para evitar complicações pós-operatórias. O objetivo principal deste estudo é avaliar o uso de máquinas de vetor de suporte e redes neurais artificiais como métodos auxiliares para identificação de ceratocone e suspeita de ceratocone em exames realizados com o Orbscan II. MÉTODOS: Foram avaliados retrospectivamente dados de 344 pacientes. Os exames selecionados foram classificados em 6 categorias: normal (n=172), astigmatismo (n=89), ceratocone (n=46), ceratocone forma frustra (n=10), suspeita de ceratocone (n=16) e cirurgia refrativa (n=11). Para cada paciente 10 atributos foram obtidos ou calculados a partir de dados fornecidos pelo Orbscan II. O método do holdout e da validação cruzada foram utilizados para encontrar a melhor configuração, treinar e testar os classificadores. Além da acurácia, sensibilidade e especificidade, curvas ROC foram obtidas para cada classificador, e as áreas sob as curvas ROC foram calculadas. RESULTADOS: Os dois classificadores selecionados alcançaram um bom desempenho, com áreas sob as curvas ROC de 0,99. Não houve diferença estatística entre as suas performances. O desempenho dos classificadores foi superior ao desempenho de todos os atributos individuais do Orbscan II. (p<0,05). CONCLUSÃO: Os resultados alcançados sugerem que xi x máquinas de vetor de suporte e redes neurais artificiais podem representar técnicas úteis para a detecção de ceratocone em exames realizados com o Orbscan II. / PURPOSE: Keratoconus is a bilateral and non-inflammatory condition characterized by progressive thinning, protrusion and scarring of the córnea. The disease usually becomes clinically evident at puberty, and its etiology remains unknown. Although it has well-described clinical signs, early forms of the disease may be undetected, even when computer-assisted videokeratography techniques or other methods are used to evaluate the cornea. Prior to the development of refractive surgery, it was considered sufficient to diagnose clinically evident keratoconus. However, given the spread of refractive surgery, a careful differentiation between normal and early keratoconus cases is essential to avoid postoperative complications. This study evaluated the performance of support vector machine and multilayer perceptron neural network, as auxiliary tools to identify keratoconus from Orbscan II maps. METHODS: A total of 344 maps were retrospectively selected and classified into six categories: normal (n=172), astigmatism (n=89), keratoconus (n=46), forme fruste keratoconus (n=10), keratoconus suspect (n=16), and photorefractive keratectomy (n=11). For each map 10 attributes were obtained or calculated from data provided by the Orbscan II. Holdout method and ten-fold cross-validation was used to train and test the classifiers. Besides accuracy, sensitivity and specificity, ROC curves for each classifier were generated and the areas under the curves were calculated. RESULTS: The two selected classifiers provided a good performance and there were no differences between their performances. The area under the ROC curve of the support vector machine and multi-layer perceptron were significantly larger than those for all individual Orbscan II attributes evaluated (p<0.05). CONCLUSION: Overall, our results suggest that support vector machine and multi-layer perceptron classifiers, trained on Orbscan II data, could represent useful techniques for keratoconus detection

No desenvolvimento cardíaco infantil, a mudança na dinâmica vetorial do miocárdio influencia os parâmetros de normalidade, especialmente nos primeiros dias de vida. Estes limites são idade-dependentes, o que torna a análise do eletrocardiograma (ECG) potencialmente mais difícil em crianças que em adultos. Para facilitar esta tarefa, desenvolvemos um sistema interpretativo computadorizado para análise segmentar no ECG pediátrico. Para validar esta ferramenta, 15 cardiologistas pediátricos foram randomicamente distribuídos em três diferentes grupos, segundo abordagem quali-quantitativa, aqui definidas como avaliação livre (AL), dirigida (AD) e automatizada (AA), na análise de 20 ECGs pediátricos, distribuídos em uma proporção mínima de 35% para exames anormais, com 16 segmentos estudados em cada ECG. Na AL, o cardiologista foi solicitado a responder se o segmento em análise estava normal ou não, com liberdade para medir cada segmento antes de responder. Na AD, a mesma pergunta foi formulada, porém com a imposição de uma aferição prévia do segmento em análise. Consultar a tabela de normalidade foi permitida em ambas situações. Na AA, apenas a aferição foi solicitada e o resultado submetido a um software de interpretação segmentar para ECG pediátrico, com a tabela de normalidade em seu banco de dados. As respostas foram comparadas às análises de dois cardiologistas controle e os resultados conflitantes foram considerados discordantes. Foram observadas discordâncias em 11,6%, 10,7% e 6,2% nas AL, AD e AA, respectivamente. O viés de interpretação foi reduzido em 45% (p<0,0001) com o uso da AA. Observou-se maior benefício com a AA nos estudos das ondas Q em avF e em V6 e R em V1. Em análises não automatizadas, a aferição precedente não mudou a avaliação segmentar do ECG. Concluindo, a AA reduziu significativamente o viés interpretativo em análises não automatizadas, a aferição precedente não mudou a interpretação do ECG e o uso deste software permitiu reduzir o erro de análise segmentar em 45%. / During the cardiac development of children, changes in the vectorial dynamics of the myocardium influence upon normality standards, especially during the first days in life. These are age-dependent limits that make the analysis of EKG of children potentially harder than that of adults. Aiming to make this task easier, we designed a computerized interpretation system for segmental analysis of pediatric EKGs. In order to validate this tool, 15 pediatric cardiologists were randomly allocated to three different groups according to qualitative-quantitative evaluation methods herein defined as free (FE), guided (GE) and automatized (AE) evaluation, for the purpose of analyzing 20 pediatric EKG tracings distributed in a proportion of at least 35% abnormal examinations, with 16 segments being studied in each EKG tracing. In FE, cardiologists were asked to answer whether the segment was normal or not, with freedom to measure each segment before giving their answer. In GE, the same question was made, however they were requested to measure the segment before answering. In both situations they were allowed to refer to a table of normality standards. In AE, only the measurement was asked, and the result was then entered into the software for segmental interpretation of pediatric EKGs, whose database included the table of normality standards. Answers were all compared with those given by two control cardiologists. Discordant results were seen in 11.6%, 10.7% and 6.2% of FE, GE and AE, respectively. Interpretation bias was reduced by 45% (p<0.0001) with the use of AE. In the not automatized types of analyses, previous measurement of segments did not alter the segmental evaluation of EKGs . In conclusion, the automatized evaluation significantly reduced interpretation bias, previous measurement did not change the EKG interpretation with the other not automatized methods and the use of this software allowed to reduce the error of segmental analysis in 45%.