A ocorrência de arborescências em água (water tree) ou elétrica (electrical tree) é apontada como o principal fenômeno de degradação em isolações sólidas de cabos de distribuição de energia elétrica. A evolução destas arborescências pode levar a camada de isolação à ruptura dielétrica e, como conseqüência, à falha destes equipamentos, com a interrupção do fornecimento de energia elétrica. O entendimento deste fenômeno é necessário para desenvolver métodos de análise e prevenção da ruptura de materiais isolantes. Este trabalho mostra a aplicação da técnica contraste de fase por raios X como metodologia para o estudo das arborescências formadas em materiais isolantes de borracha de propileno etileno (EPR) e polietileno reticulado (XLPE). / The water tree or electrical tree occurrence is identified as the main phenomena in the degradation in solid isolations of the electric energy distribution cables. The water tree evolution can lead to dielectric breakdown of the isolation layer and, consequently, to the failure this equipment and the interruption of the electric energy supply. The understanding this phenomenon is necessary for the development analysis methods and to prevent collapse in the polymeric insulation. This work demonstrates the application of X-ray phase contrast technique as a methodology for the study of the water tree and electrical tree in Ethylene propylene rubber (EPR) and crosslinked polyethylene (XLPE).

CAPES / Pesquisadores têm concentrado esforços, nos últimos 20 anos, aplicando a transformada wavelet no processamento, filtragem, reconhecimento de padrões e na classificação de sinais biomédicos, especificamente em sinais de eletroencefalografia (EEG) contendo eventos característicos da epilepsia, as espículas. Várias famílias de wavelets-mães foram utilizadas, mas sem um consenso sobre qual wavelet-mãe é a mais adequada para essa finalidade. Os sinais utilizados apresentam uma gama muito grande de eventos e não possuem características padronizadas. A literatura relata sinais de EEG amostrados entre 100 a 600 Hz, com espículas variando de 20 a 200 ms. Nesse estudo foram utilizadas 98 wavelets. Os sinais de EEG foram amostrados de 200 a 1 kHz. Um neurologista marcou um conjunto de 494 espículas e um conjunto de 1500 eventos não-espícula. Esse estudo inicia avaliando a quantidade de decomposições wavelets necessárias para a detecção de espículas, seguido pela análise detalhada do uso combinado de wavelets-mães de uma mesma família e entre famílias. Na sequência é analisada a influência de descritores e o uso combinado na detecção de espículas. A análise dos resultados desses estudos indica que é mais adequado utilizar um conjunto de wavelets-mães, com vários níveis de decomposição e com vários descritores, ao invés de utilizar uma única wavelet-mãe ou um descritor específico para a detecção de espículas. A seleção desse conjunto de wavelets, de níveis de decomposição e de descritores permite obter níveis de detecção elevados conforme a carga computacional que se deseje ou a plataforma computacional disponível para a implementação. Como resultado, esse estudo atingiu níveis de desempenho entre 0,9936 a 0,9999, dependendo da carga computacional. Outras contribuições desse estudo referem-se à análise dos métodos de extensão de borda na detecção de espículas; e a análise da taxa de amostragem de sinais de EEG no desempenho do classificador de espículas, ambos com resultados significativos. São também apresentadas como contribuições: uma nova arquitetura de detecção de espículas, fazendo uso da análise de discriminante linear; e a apresentação de um novo descritor, energia centrada, baseado na resposta dos coeficientes das sub-bandas de decomposição da transformada wavelet, capaz de melhorar a discriminação de eventos espícula e não-espícula. / Researchers have concentrated efforts in the past 20 years, by applying the wavelet transform in processing, filtering, pattern recognition and classification of biomedical signals, in particular signals of electroencephalogram (EEG) containing events characteristic of epilepsy, the spike. Several families of mother-wavelets were used, but there are no consensus about which mother-wavelet is the most adequate for this purpose. The signals used have a wide range of events. The literature reports EEG signals sampled from 100 to 600 Hz with spikes ranging from 20 to 200 ms. In this study we used 98 wavelets. The EEG signals were sampled from 200 Hz up to 1 kHz. A neurologist has scored a set of 494 spikes and a set 1500 non-spike events. This study starts evaluating the amount of wavelet decompositions required for the detection of spikes, followed by detailed analysis of the combined use of mother-wavelets of the same family and among families. Following is analyzed the influence of descriptors and the combined use of them in spike detection. The results of these studies indicate that it is more appropriate to use a set of mother-wavelets, with many levels of decomposition and with various descriptors, instead of using a single mother-wavelet or a specific descriptor for the detection of spikes. The selection of this set of wavelets, decomposition level and descriptors allows to obtain high levels of detection according to the computational load desired or computing platform available for implementation. This study reached performance levels between 0.9936 to 0.9999, depending on the computational load. Other contributions of this study refer to the analysis of the border extension methods for spike detection; and the influences of the EEG signal sampling rate in the classifier performance, each one with significant results. Also shown are: a new spike detection architecture by making use of linear discriminant analysis; and the presentation of a new descriptor, the centred energy, based on the response of the coefficients of decomposition levels of the wavelet transform, able to improve the discrimination of spike and non-spike events.

A avaliação de qualidade de vídeo possui um papel fundamental no processamento de vídeo e em aplicações de comunicação. Uma métrica de qualidade de vídeo ideal deve garantir a alta correlação entre a predição da distorção do vídeo e a percepção de qualidade do Sistema Visual Humano. Este trabalho propõe o uso de modelos de atenção visual com abordagem bottom up baseados em saliências para avaliação de qualidade de vídeo. Três métricas objetivas de avaliação são propostas. O primeiro método é uma métrica com referência completa baseada na estrutura de similaridade. O segundo modelo é uma métrica sem referência baseada em uma modelagem sigmoidal com solução de mínimos quadrados que usa o algoritmo de Levenberg-Marquardt e extração de características espaço-temporais. E, a terceira métrica é análoga à segunda, porém usa a característica Blockiness na detecção de distorções de blocagem no vídeo. A abordagem bottom-up é utilizada para obter os mapas de saliências que são extraídos através de um modelo multiescala de background baseado na detecção de movimentos. Os resultados experimentais apresentam um aumento da eficiência de predição de qualidade de vídeo nas métricas que utilizam o modelo de saliência em comparação com as respectivas métricas que não usam este modelo, com destaque para as métricas sem referência propostas que apresentaram resultados melhores do que métricas com referência para algumas categorias de vídeos. / Video quality assessment plays a key role in the video processing and communications applications. An ideal video quality metric shall ensure high correlation between the video distortion prediction and the perception of the Human Visual System. This work proposes the use of visual attention models with bottom-up approach based on saliencies for video qualitty assessment. Three objective metrics are proposed. The first method is a full reference metric based on the structural similarity. The second is a no reference metric based on a sigmoidal model with least squares solution using the Levenberg-Marquardt algorithm and extraction of spatial and temporal features. And, the third is analagous to the last one, but uses the characteristic Blockiness for detecting blocking distortions in the video. The bottom-up approach is used to obtain the salient maps, which are extracted using a multiscale background model based on motion detection. The experimental results show an increase of efficiency in the quality prediction of the proposed metrics using salient model in comparission to the same metrics not using these model, highlighting the no reference proposed metrics that had better results than metrics with reference to some categories of videos.

CAPES / A insuficiência respiratória gerada pela lesão medular, em pessoas com tetraplegia e paraplegia torácica alta, tem sido uma das principais causas de morte desses indivíduos. A paralisação, total ou parcial, dos músculos abdominais e do diafragma dificulta a produção de tosse e diminui o volume corrente da ventilação. Este problema pode ser amenizado por meio do tratamento com estimulação elétrica funcional transcutânea (EEFT), na musculatura diafragmática e abdominal, sincronizada com a respiração espontânea. Poucos estudos têm sido direcionados a esta área e foi constatado que é de grande interesse científico que seja desenvolvido um sistema capaz de automaticamente sincronizar a estimulação elétrica com os eventos de inspiração (estimulação diafragmática) e expiração (estimulação abdominal). Por isso, nesta dissertação, desenvolveu-se um sistema de aquisição de sinal respiratório e detecção dos eventos de inspiração e expiração para sincronismo da EEFT durante a respiração tranquila. O sistema emprega uma cinta elástica acoplada a uma célula de carga baseada em strain gauges para a aquisição do sinal respiratório. Um algoritmo, baseado em análise estatística do sinal, foi desenvolvido para a detecção das fases de inspiração e expiração.Testes foram realizados em oito voluntários hígidos. A cinta foi posicionada na região da última costela, e sinais foram adquiridos com o auxílio de um osciloscópio digital. Um fisioterapeuta ajudou na análise dos sinais. Foi realizada a contagem de inspirações e expirações detectadas corretamente. O resultado dos testes alcançou a taxa de 82% de acerto na detecção dos eventos inspiratórios, e 96% para os eventos expiratórios. Os resultados indicam que o sistema desenvolvido é eficiente para a aquisição de sinais respiratórios e o algoritmo criado pode propiciar a sincronização da EEFT, com o paciente tratado em posição quase estática. / The respiratory failure, caused by spinal cord injury in people with high thoracic paraplegia and tetraplegia, has been the major cause of death for those individuals. The total or partial paralysis of the abdominal muscles and the diaphragm hinders the production of cough and decreases tidal volume. This problem can be alleviated by treatment with transcutaneous functional electrical stimulation (TFES), on diaphragm and abdominal muscles synchronized with the spontaneous respiration. Few studies have been conducted on this matter, and it was found that is of great scientific interest the development of a system capable of automatically triggering the electrical stimulation with inspiration (diaphragmatic stimulation) and expiration events (abdominal stimulation). Therefore, in this work, a respiratory signal acquisition system was developed for the detection of inspiration and expiration events for triggering the electrical stimulation during quiet breathing. The system employs an elastic belt attached to a load cell based on strain gauges for acquiring the respiratory signal. An algorithm based on signal statistical analysis was developed for the detection of inspiration and expiration events. Tests were carried out in eight healthy volunteers. The belt was positioned at the last rib region, and signals were obtained with the aid of a digital oscilloscope. A physical therapist helped in the analysis of the signals by counting the inspiratory and expiratory events. The results reached the accuracy of 82% in the detection of inspiratory events, and 96% for expiratory events. The results indicate that the developed system is effective for the acquisition of respiratory signals and the created algorithm can provide synchronization of TFES with the patient in quasi-static situation during treatment.

CAPES / Este trabalho tem como objetivo propor um método reconhecimento de pessoas em imagens aéreas obtidas a partir de Veículos Aéreos Não Tripulados de pequeno porte. Esta é uma aplicação de grande interesse, pois pode ser inserida em diversas situações tanto civis quanto militares como, por exemplo, missões de busca e salvamento. O uso de Veículos Aéreos Não Tripulados autônomos tende a aumentar com o barateamento desta tecnologia. Assim, esta tecnologia pode sobressair sobre outras utilizadas atualmente, como satélites e voos com grandes aeronaves. Para o reconhecimento de pessoas em imagens aéreas de forma autônoma, este trabalho propõe métodos na forma de Sistemas de Reconhecimento de Padrões (SRP) aplicados ao reconhecimento de imagens. Para este métodos, foram testadas quatro técnicas de aprendizado de máquina: Redes Neurais Convolucionais, HOG+SVM, Cascata Haar e Cascata LBP. Além disso, a fim de possibilitar o reconhecimento de pessoas em imagens aéreas em tempo real, foram testadas e avaliadas técnicas de detecção e segmentação de objetos: Mapa de Saliências e o Processamento de Imagens Térmicas de baixa resolução (PIT). Neste trabalho foram avaliadas as taxas de reconhecimento dos SRPs, além do seu tempo de processamento em um sistema embarcado de baixo custo e em uma Base de Controle Móvel (BCM). Os resultados de reconhecimento mostraram a efetividade das Redes Neurais Convolucionais, com uma acurácia de 0,9971, seguido do HOG+SVM com 0,9236, Cascata Haar com 0,7348 e por fim, Cascata LBP com 0,6615. Em situações onde foi simulado a oclusão parcial, as Redes Neurais Convolucionais atingiram Sensibilidade média 0,72, HOG+SVM de 0,50 e as Cascatas 0,20. Nos experimentos com os SRPs (algoritmos de segmentação e detecção juntamente com as técnicas de reconhecimento), o Mapa de Saliências pouco afetou as taxas de reconhecimento, quais ficaram muito próximas das obtidas no experimentos de reconhecimento. Já o Processamento de Imagens Térmicas de baixa resolução apresentou dificuldades em executar uma segmentação precisa, obtendo imagens com variação na translação, prejudicando a precisão do sistema. Por fim, este trabalho propõe uma nova abordagem para implementação de um SRP para o reconhecimento de pessoas em imagens áreas, utilizando Processamento de Imagens Térmicas juntamente com as Redes Neurais Convolucionais. Este SRP une altas taxas de reconhecimento com desempenho computacional de ao menos 1 fps na plataforma BCM. / This work aims to propose a method for people recognition in Small Unmanned Aerial Vehicles aerial imagery. This is an application of high interest, it can be used in several situations, both civilian and military, as search and rescue missions. The use of Unmanned Aerial Vehicles autonomously tends to increase with the cheapening of this technology, supporting search and rescue missions. Thus, this technology can excel over others currently used, as satellites and flights with large aircraft. For autonomous people recognition, this work proposes new methods as Pattern Reconigition System (PRS) applied to image recognition, applying it in aerial images. Four Pattern Reconigition techniques were tested: Convolutional Neural Networks, HOG+SVM, Haar Cascade and LBP Cascade. Furthermore, in order to achieve recognition of people in aerial images in Real-Time target and detection techniques were tested and evaluated: Saliency Maps and Low-resolution Thermal Image Processing (TIP). In this work were considered recognition rates of the methods and their computational time in a low-cost embedded system and a Mobile Ground Control Station (MGCS). The recognition results shown the Convolutional Neural Network potential, where an accuracy of 0.9971 was achieved, followed by HOG + SVM with 0.9236, Haar Cascade with 0.7348 and LBP Cascade with 0.6615. In situations simulated partial occlusion, where was the CNNs achieved average Sensitivity of 0.72, HOG+SVM with 0.50 and both Cascades 0.20. In experiments with PRS (targeting and detection algorithms with the recognition techniques), the Saliency Map had little influence in recongition rates, it was close to the rates achieved in recognition experiments. While the Low-resolution Thermal Image Processing had difficulties in segmentation process, where translation variantions occured, it harmed the system precision. Lastly, this work proposes a new approach for PRS implementation for people recognition in aerial imagery, using TIP with CNN. This PRS combines high rates of recognition with an computational performace of, at least, 1 fps in MGCS plataform.

Investiga-se a eficiência energética e o throughput seguros em sistemas de comunicações sem fio cooperativos, em que um par de usuários legítimos (Alice e Bob) são auxiliados por um nó relay e em que a comunicação ocorre na presença de um espião passivo (Eve). Diversos protocolos cooperativos são comparados em relação a estas medidas e se utiliza um algoritmo iterativo e distribuído, baseado no algoritmo Dinkelbach, para alocação de potência entre Alice e o relay. A alocação de potência é utilizada visando maximizar a eficiência energética segura, medida em bits seguros/J/Hz, ou o throughput seguro, medido em bits seguros/s/Hz. Em relação aos protocolos, consideramos o caso onde Alice tem conhecimento perfeito do estado instantâneo do canal apenas em relação aos usuários legítimos. Desta forma, empregamos o protocolo Decode-and-Forward Seletivo (SDF), que realiza a escolha entre o melhor tipo de comunicação entre Alice e Bob (comunicação direta ou cooperativa) de forma a aumentar a segurança do sistema. Para comparação, consideramos outros esquemas clássicos de cooperação como o Amplify-and-Forward (AF), Decode-and-Forward Fixo (DF) e o Cooperative Jamming (CJ). Nossos resultados demostram que o SDF supera o AF, o DF e o CJ em grande parte das situações. Contudo, quando a taxa de transmissão aumenta ou quando Eve está muito próxima aos nós legítimos, o CJ apresenta um melhor desempenho. / We investigate the secure energy efficiency and throughput in cooperative wireless communications systems, in which a pair of legitimate users (Alice and Bob) are assisted by a relay node and the communication occurs in the presence of a passive eavesdropper (Eve). Several cooperative protocols are compared with respect to these measures and we use of an iterative and distributed algorithm, based on Dinkelbach algorithm, to allocate power between Alice and the relay. The power allocation is performed in order to increase the secure energy efficiency, measured in secure bits/J/Hz, or secure throughput, measured in secure bits/s/Hz. About the protocols, we consider the case where Alice has perfect knowledge only about the instantaneous channel state of the legitimate channel. So, we employ a Selective Decode-and-Forward (SDF) protocol, which chooses the best type of communication between Alice and Bob (direct or cooperative communication) in order to improve security. For comparison, we consider other classical cooperative schemes such as the Amplify-and-Forward (AF), the Fixed Decode-and-Forward (DF) and the Cooperative Jamming (CJ). Our results show that SDF outperforms AF, DF and CJ in most situations. However, when the transmit rate increases or when Eve is close to the legitimate nodes, CJ has a better performance.

CAPES / This master thesis presents the further development of a galvanic vestibular stimulator for use in fMRI examinations developed in a previous thesis (MANCZAK, 2012). This thesis amends the GVS by circuits to measure feedback values and implements the stimulation circuit with digital components, such as a microcontroller and flyback integrated circuits. The microcontroller is used in order to control the current source and process the measured values. The communication between the PC, which allows user interaction through a graphical user interface, and the microcontroller is implemented through optical communication, which is defined by a communication protocol specification. The digital circuitry is designed to be placed within the MRI room, meeting the requirements imposed by strong magnetic fields and radio frequency pulses. The underlying hypothesis of the thesis is that the device can be placed within the MRI room without having a negative impact on the MRI image quality. Laboratory tests without the MRI confirmed the correct design of the galvanic vestibular stimulator.

CNPq / Introdução: As pessoas com lesão medular (LM) podem ter seus músculos paralisados ativados por meio da estimulação elétrica funcional (FES) sobre vias neurais presentes próximas à pele. Estas estimulações elétricas são importantes para a recuperação do trofismo neuromuscular ou durante o controle de movimento por próteses neurais. No entanto, ao longo da aplicação da FES, a fadiga ocorre, diminuindo a eficiência da contração, principalmente devido à hipotrofia neuromuscular presente nessa população. A aquisição da vibração das fibras musculares como indicador de fadiga é registrada por meio da técnica de mecanomiografia (MMG), que não sofre interferências elétricas decorrentes da aplicação da FES. Objetivo: Caracterizar a vibração do músculo reto femoral durante protocolo de fadiga neuromuscular eletricamente evocada em pessoas com lesão medular completa. Método: 24 membros (direito e esquerdo) de 15 participantes (idade: 27±5 anos) do sexo masculino (A e B na American Spinal Injury Impairment Scale) foram selecionados. Um estimulador elétrico operando como fonte de tensão, desenvolvido especialmente para pesquisa, foi configurado com: freqüência de pulso em 1 kHz (20% de ciclo de trabalho) e trem de pulsos (modulação) em 70 Hz (20% período ativo). O sinal triaxial [X (transversal), Y (longitudinal) e Z (perpendicular)] da MMG foi processado com filtro Butterworth de terceira ordem e banda passante entre 5 e 50 Hz. Previamente ao protocolo, a tensão de saída do estimulador foi incrementada (~3 V/s evitando-se a adaptação/habituação dos motoneurônios) até alcançar a extensão máxima eletricamente estimulada (EMEE) da articulação do joelho. Uma célula de carga foi usada para registrar a resposta de força, onde após a sua colocação, a intensidade da FES necessária para alcançar a EMEE foi aplicada e registrada pela célula de carga como 100% da força (F100%). Durante o protocolo de fadiga neuromuscular, a intensidade do estímulo foi incrementada durante o controle para manter a força em F100%. Quatro instantes (I - IV) foram selecionados entre F100% e a incapacidade da FES manter a resposta de força acima de 30% (F30%). O sinal foi processado nos domínios temporal (energia), espectral (frequência mediana) e wavelet (temporal-espectral com doze bandas de frequência entre 5 e 53 Hz). Os dados extraídos foram normalizados pelo instante inicial (I) gerando unidades arbitrárias (u.a.), e testados com estatística não paramétrica. Resultados: A frequência mediana não apresentou significância estatística. Em relação aos eixos de deslocamento da MMG, o eixo transversal mostrou o maior número de resultados estatisticamente significantivos. A energia da vibração das fibras musculares (domínio temporal) indicou diminuição entre os instantes I (músculo fresco) e II (pré-fadiga), como também entre os instantes I e IV (fadigado) com redução significativa. O domínio wavelet teve como foco o eixo transversal, especialmente as bandas de frequência de 13, 16, 20, 25 e 35 Hz, por terem indicado redução significativa durante a fadiga neuromuscular; principalmente, a banda de 25 Hz, que indicou redução significativa entre o instante I (valor da mediana dos dados de 0,53 u.a.) e os demais instantes [II (0,30 u.a), III (0,28 u.a.) e IV (0,24 u.a.)]. Conclusão: A fadiga neuromuscular é caracterizada pela redução da energia do sinal no eixo de deslocamento transversal (X) da vibração do músculo reto femoral, em pessoas com lesão medular completa, tanto no domínio temporal quanto principalmente no domínio wavelet, sendo a banda de frequência de 25 Hz a mais relevante, porque sua energia diminui com a ocorrência da fadiga neuromuscular. Estes achados abrem a possibilidade de aplicação em sistemas de malha fechada durante procedimentos de reabilitação física utilizando FES ou no controle de próteses neurais. / Introduction: People with spinal cord injury (SCI) may have the paralyzed muscles activated through functional electrical stimulation (FES) on neural pathways present below the skin. These electrical stimulations are important to restore the neuromuscular trophism or during the movement control using neural prostheses. However, prolonged FES application causes fatigue, which decreases the contraction strength, mainly due the neuromuscular hypotrophy in this population. The acquisition of myofibers’ vibration is recognized by mechanomyography (MMG) system and does not suffer electrical interference from the FES system. Objective: To characterize the rectus femoris muscle vibration during electrically evoked neuromuscular fatigue protocol in complete spinal cord injury subjects. Methods: As sample, 24 limbs (right and left) from 15 male participants (age: 27±5 y.o.) and ranked as A and B according to American Spinal Injury Impairment Scale) were selected. An electrical stimulator operating as voltage source, specially developed for research, was configured as: pulse frequency set to 1 kHz (20% duty cycle) and burst (modulating) frequency set to 70 Hz (20% active period). The triaxial [X (transverse), Y (longitudinal) and Z (perpendicular)] MMG signal of rectus femoris muscle was processed with a third-order 5-50 Hz bandpass Butterworth filter. A load cell was used to register the force. The stimulator output voltage was increased (~3 V/s to avoid motoneuron adaptation/habituation) until the maximal electrically-evoked extension (MEEE) of the knee joint. After the load cell placement, the stimuli magnitude required to reach MEEE was applied and registered by the load cell as muscular F100% response. Stimuli intensity was increased during the control to keep the force in F100%. Four instants (I - IV) were selected from F100% up to the inability to keep the FES response force above 30% (F30%). The signal was processed in temporal (energy), spectral (median frequency) and wavelet (temporal-spectral with twelve band frequencies between 5 and 53 Hz) domains. All data were normalized by initial instant, creating arbitrary units (a.u.), and non-parametric tests were applied. Results: The median frequency did not show statistical significance. Regarding the MMG axes, the transverse axis showed most statistical differences. The MMG energy (temporal domain) indicates the decrease between the instants I (unfatigued) and II (pre-fatigue), as well as instants I and IV (fatigued). The wavelet domain focused on the transverse axis, especially on 13, 16, 20, 25 and 35 Hz frequency bands, for having shown significant reduction proven during neuromuscular fatigue. In focus on 25 Hz band frequency that showed a constant decrease between instants I (median value from data de 0.53 a.u.) with subsequent instants [II (0.30 a.u.), III (0.28 a.u.) and IV (0.24 a.u.). Conclusion: Neuromuscular fatigue is characterized by energy decrease in MMG X-axis (transverse) signal of vibration on the rectus femoris muscle for complete spinal cord injured subjects, in the temporal domain but mainly in the wavelet domain. The 25 Hz is the most important band frequency because its energy decreases with neuromuscular fatigue. These findings open the possibility of application in closed-loop systems during physical rehabilitation procedures using FES or in the control of neural prostheses.

O Instituto de Biologia Molecular do Paraná (IBMP) atua na produção de insumos para detecção de doenças. Em parceria com Bio-Manguinhos (Fiocruz) é atualmente responsável pelo fornecimento do módulo de amplificação do KIT NAT Brasileiro para o diagnóstico molecular de HIV (AIDS), HCV (Hepatite C) e HBV (Hepatite B), entre outros produtos para diagnóstico in vitro. O teste molecular consiste basicamente, na amplificação do material genético do vírus (DNA ou RNA) através da técnica de PCR (reação em cadeia pela polimerase) em tempo real, que possibilita a detecção do agente patógeno a partir de pequenas quantidades de ácido nucleico presente na amostra. A reação de PCR ocorre pela atividade da Taq DNA Polimerase, uma enzima termostável amplamente utilizada para replicação seletiva de fragmentos de DNA. Esta enzima foi isolada a partir de uma bactéria termofílica, denominada Thermus aquaticus e é produzida pelo IBMP, sendo considerada um insumo de alta criticidade. Uma das etapas de controle do processo produtivo dessa enzima é a avaliação do extrato bruto enzimático e a determinação da atividade da enzima purificada. O método de quantificação consiste em avaliar a atividade enzimática através da metodologia de PCR convencional, seguida por uma análise do perfil eletroforético das amostras em gel de agarose. No entanto, a metodologia empregada atualmente apresenta uma grande subjetividade, visto que a interpretação dos resultados pode sofrer variações quando analisados por diferentes operadores. O objetivo do presente trabalho é avaliar a implementação de uma análise automatizada dos resultados através do processamento digital de imagens, que além de facilitar sobremaneira as rotinas laboratoriais, pode ser a chave para resultados com maior grau de precisão e repetibilidade, eliminando assim o viés subjetivo do analista. A nova metodologia de análise implica em menor interferência do analista na interpretação dos resultados. O método proposto foi testado em um conjunto de imagens e os resultados obtidos foram comparados com os valores da análise manual atualmente utilizada. Os resultados foram considerados promissores, pois a análise automatizada, além de reduzir significativamente o tempo de análise, possibilita uma padronização dos resultados. / The Molecular Biology Institute of Paraná (IBMP) acts in the production of inputs for detection of diseases. In partnership with Bio-Manguinhos (Fiocruz), it is currently responsible for manufacturing the amplification module of the Brazilian NAT KIT for HIV (AIDS), HCV (Hepatitis C) and HBV (Hepatitis B), besides other products for molecular diagnostics. The molecular test basically consists of amplifying the genetic material of the virus (DNA or RNA) through the real-time PCR (polymerase chain reaction) technique, which enables detection of the pathogen from small amounts of nucleic acid present in the sample. The PCR reaction occurs by the activity of Taq DNA Polymerase, a thermostable enzyme widely used for selective replication of DNA fragments. This enzyme was isolated from a thermophilic bacterium, called Thermus aquaticus and is produced by the IBMP, being considered an input of high criticality. One of the steps in controlling the production process of this enzyme is the evaluation of the enzymatic extract and the determination of the activity of the purified enzyme. The quantification method consists in evaluating the enzymatic activity through the conventional PCR methodology, followed by an analysis of the electrophoretic profile of the agarose gel samples. However, the methodology currently used presents a great subjectivity, since the interpretation of results can suffer variations when analyzed by different operators. The objective of the present work is to evaluate the implementation of an automated analysis of the results through digital image processing, which in addition to facilitating the laboratory routines, can be the key to results with a greater degree of precision and repeatability, thus eliminating the subjective bias of the analyst. The new methodology of analysis implies less interference of the analyst in the interpretation of the results. The proposed method was tested in a set of images and the obtained results were compared with the values of the manual analysis currently used. The results were considered promising because the automated analysis, besides significantly reducing the analysis time, allows a standardization of the results.

A queda de idosos é um problema de saúde mundial. Todos os anos, cerca de 30% dos idosos com 65 anos ou mais são vítimas de quedas. Além disso, as consequências de uma queda podem ser fisiológicas (e.g. fraturas ósseas, ferimentos musculares) e psicológicas, como a perda de autoconfiança, levando a novas quedas. Uma solução para este problema está relacionada com ações preventivas (e.g. adaptação de mobília) aliadas a sistemas de detecção de quedas, os quais podem notificar familiares e serviços médicos de urgência. Como o tempo de espera por socorro após uma queda está relacionado com a severidade das consequências dela, esses sistemas devem oferecer elevada acurácia e detecção em tempo real. Embora existam várias soluções para isso na literatura (a maioria relacionada com dispositivos vestíveis), poucas delas estão relacionadas a dispositivos de punho, principalmente por causa dos desafios existentes para essa configuração. Considerando o punho como um local mais confortável, discreto e aceitável para uso de um dispositivo (menos associado com o estigma do uso de uma solução médica), este trabalho propõe o desenvolvimento e avaliação de uma solução baseada nessa configuração. Para isso, diferentes sensores (acelerômetro, giroscópio e magnetômetro) foram combinados com diferentes algoritmos, baseados em métodos de limiar e aprendizado de máquina, visando definir os melhores sinais e abordagem para a detecção de quedas. Esses métodos consideraram informações de aceleração, velocidade, deslocamento e orientação espacial, permitindo o cálculo de componentes verticais do movimento. Para o treino e avaliação dos algoritmos, dois protocolos diferentes foram empregados: um primeiro envolvendo 2 voluntários (homens, 27 e 31 anos) simulando um total de 80 sinais de queda e 80 de não-queda, e um segundo envolvendo 22 voluntários (14/8 homens/mulheres, idade média: 25,2 ± 4,7) simulando um total de 396 sinais de queda e 396 de não-queda. Uma análise exaustiva de diferentes sinais e parâmetros de configuração foi executada para cada método. O melhor algoritmo baseado em limiar considerou sinais de aceleração vertical e velocidade total, alcançando 95,8% de sensibilidade e 86,5% de especificidade. Por outro lado, o melhor algoritmo de aprendizagem de máquina foi o baseado no método K-Nearest Neighbors, considerando informações de aceleração, velocidade e deslocamento verticais combinadas com os ângulos de orientação espacial: 100% de sensibilidade e 97,9% de especificidade. Os resultados obtidos permitem enfatizar a relevância de algoritmos de aprendizagem de máquina para sistemas de detecção de queda vestíveis localizados no punho quando comparados a algoritmos baseados em limiar. Esta conclusão oferece grande contribuição para a pesquisa de detectores de quedas similares, sugerindo a melhor abordagem para novos desenvolvimentos. / Falls in the elderly age are a world health problem. Every year, about 30% of people aged 65 or older become victims of fall events. The consequences of a fall may be physiological (e.g. bone fractures, muscular injuries) and psychological, including the loss of self-confidence by fear of falling, which leads to new falls. A solution to this problem is related to preventive actions (e.g. adapting furniture) allied to fall detection systems, which can alert family members and emergency medical services. Since the response time for help is related to the fall's consequences and severity, such systems must offer high accuracy and real-time fall detection. Although there are many fall detection solutions in literature (most part of them related to wearable devices), few of them are related to wrist-worn devices, mainly because of the existing challenges for this configuration. Considering the wrist as a comfortable, discrete and acceptable place for an elderly wearable device (less associated to the stigma of using a medical device), this work proposes the development and evaluation of a fall detection solution based on this configuration. For this, different sensors (accelerometer, gyroscope and magnetometer) were combined to different algorithms, based on threshold and machine learning methods, in order to define the best signals and approach for an elderly fall detection. These methods considered acceleration, velocity and displacement information, relating them with wrist spatial orientation, allowing the calculation of the vertical components of each movement. For the algorithms' training and evaluation, two different protocols were employed: one involving 2 volunteers (both males, ages of 27 and 31) performing a total of 80 fall and 80 non-fall events simulation, and the other involving 22 volunteers (14/8 males/females, ages mean: 25.2 ± 4.7) performing a total of 396 fall and 396 non-fall events simulation. An exhaustive evaluation of different signals and configuration parameters was performed for each method. The best threshold-based algorithm employed the vertical acceleration and total velocity signals, achieving 95.8% and 86.5% of sensitivity and specificity, respectively. On the other hand, the best machine learning algorithm was based on the K-Nearest Neighbors method employing the vertical acceleration, velocity and displacement information combined with spatial orientation angles: 100% of sensitivity and 97.9% of specificity. The obtained results allow to emphasize the relevance of machine learning algorithms for wrist-worn fall detection systems instead of traditional threshold-based algorithms. These results offer great contributions for the research of similar wearable fall detectors, suggesting the best approach for new developments.