A Análise de Acoplamentos Estatísticos é uma técnica computacional capaz de identificar resíduos importantes para a estrutura e função de proteínas em uma família por meio da quantificação de conservação posicional, correlação entre posições e identificação de grupos de resíduos correlacionados entre si. Neste trabalho, a análise de acoplamentos estatísticos foi implementada e aplicada ao estudo das proteínas tirosina fosfatases. Em conjunto com as proteínas tirosina quinases (PTKs), que adicionam um grupo fosforil a um resíduo de tirosina em uma proteína, as proteínas tirosina fosfatases (PTPs), que o removem, são responsáveis por diversos processos de sinalização celular. Elas são um caso de evolução convergente, onde um subgrupo (as proteínas tirosina fosfatases de baixo peso molecular) não apresenta homologia às chamadas PTPs \"clássicas\", capazes de defosforilar apenas resíduos de tirosina, e às fosfatases de especifidicade dupla, capazes de defosforilar também resíduos de serina e treonina, além de substratos não-protéicos. Em comum, as três subfamílias apresentam apenas o motivo CX5R, característico para todas as PTPs. Através do estudo das três subfamílias utilizando a análise de acoplamentos estatísticos, foi possível obter uma descrição detalhada de suas características conservadas e correlacionadas, relacionando-as ao conhecimento acumulado sobre proteínas tirosina fosfatases e a questões em aberto como a regulação por dimerização, a especificidade e mutações relacionadas a patologias. Foi possível também apresentar um método capaz de distinguir proteínas tirosina fosfatases de baixo peso molecular das arsenato redutases, derivadas das primeiras por evolução divergente. Adicionalmente, a técnica foi aplicada ao estudo das hexoquinases, às superóxido dismutases e às peroxidases. A tese descreve também estudos desenvolvidos pelo autor na área de cristalografia de proteínas a determinação das estruturas da Transtirretina humana em complexo com genisteína, da holo-Hexoquinase PI de S. cerevisae, do complexo IL-22/IL-22R1 e da Laminarinase de R. marinus. / The statistical coupling analysis is a computational technique which can identify important residues for the structure and function of proteins in a family by quantifying positional conservation, correlation between positions and identifying groups of self-correlating residues. Its implementation in this research group was applied to the study of the protein tyrosine phosphatases. Together with the protein tyrosine kinases (PTKs), which add a phosphoryl group to a tyrosine residue in proteins, the protein tyrosine phosphatases (PTPs), which remove it, are responsible for a variety of cell signaling processes. They are a case of convergent evolution, since one subgroup (the low molecular weight protein tyrosine phosphatases) are not homologous to the classical phosphatases, which can only dephosphorilate tyrosine residues, and the dual-specificity phosphatases, which can also dephosphorilate serine and threonine residues, and also non-proteinaceous substrates. All three sub-families have, in common, the CX5R motif, a characteristic of all PTPs. By applying the statistical coupling analysis to the study of the three sub-families, it was possible to obtain a detailed depiction of their conserved and correlated characteristics, relating them to the accumulated knowledge on protein tyrosine phosphatases and open questions such as protein regulation by dimerization, specificity and disease-related mutations. It was also possible to present a method to distinguish between low molecular weight phosphatases and arsenate reductases, which are derived by the former by divergent evolution. In addition, the technique was applied to the study of hexokinases, superoxide dismutases and peroxidases. The thesis also describe studies developed by the author in the field of protein crystallography the structure determination of human transthyretin in complex with genistein, holo-hexokinase PI from S. cerevisae, the IL-22/IL-22R1 complex and the laminarinase from R. marinus.

INTRODUÇÃO: O status axilar é o fator prognóstico mais importante em câncer de mama. A biópsia de linfonodo sentinela (BLS) tornou-se o procedimento padrão no estadiamento axilar em pacientes com axila clinicamente negativa. O procedimento recomendado para pacientes com metástase em linfonodo sentinela (LS) inclui a linfadenectomia axilar completa (LAC). Porém questiona-se a necessidade da LAC em todos os pacientes com metástase em LS (MLS), particularmente naqueles com baixo risco de metástase em linfonodos axilares adicionais (Não-LS). Estimar de forma precisa a probabilidade de MLS e metástase em Não-LS (MNão-LS) pode auxiliar em muito o processo de decisão terapêutica. Os dados publicados referentes aos fatores preditivos de MLS e MNão-LS são de certa forma escassos. A forma de como esses dados são apresentados – geralmente expressos como razão de chance (odds-ratio) – dificulta o cálculo de probabilidade de MLS ou MNão-LS para um paciente em específico. Nesta tese, dois modelos de previsão computadorizados de fácil utilização foram desenvolvidos, utilizando-se um grande número de casos, para facilitar o cálculo de probabilidade de MLS e MNão-LS. MÉTODOS: Todos os dados clínico-patológicos foram coletados do banco de dados prospectivo de LS do Memorial Sloan-Kettering Cancer Center (MSKCC), Nova York, EUA. Os projetos de desenvolvimento de ambos os modelos foram aprovados pelo Institutional Review Board do MSKCC. Dois modelos foram desenvolvidos: Modelo de MLS (Modelo LS) e Modelo de metástase em Não-LS (Modelo Não-LS). No Modelo LS, os achados clínico-patológicos de 4.115 procedimentos subseqüentes de BLS (amostra de modelagem) foram submetidos à análise de regressão logística multivariada para se criar um modelo de previsão de MLS. Um software baseado nesse modelo foi desenvolvido utilizando-se as variáveis: idade, tamanho do tumor, tipo histológico, invasão vásculo-linfática (IVL), localização do tumor e multifocalidade. Esse modelo foi validado em uma amostra distinta (amostra de validação) com 1.792 BLSs subseqüentes. No Modelo Não-LS, os achados patológicos do tumor primário e das MLS, obtidas de 702 procedimentos de BLS (amostra de modelagem) em pacientes submetidos à LAC, foram submetidos à análise de regressão logística multivariada para se criar um modelo de previsão de MNão-LS. Um nomograma e um software baseados nesse modelo foram desenvolvidos utilizando-se as variáveis: tamanho do tumor, tipo histológico, grau nuclear, IVL, multifocalidade, receptor de estrógeno, método de detecção da MLS, número de LS positivos, número de LS negativos. Esse modelo foi validado em uma amostra distinta (amostra de validação) com 373 casos subseqüentes. RESULTADOS: O software do Modelo LS na amostra de modelagem mostrou-se adequado, com a área sob a curva de características operacionais (ROC) de 0,76. Quando aplicado na amostra de validação, o Modelo LS também previu de forma acurada as probabilidades de MLS (ROC = 0,76). O software e o nomograma do Modelo Não-LS na amostra de modelagem apresentaram uma área ob a curva ROC de 0,76 e, na amostra de validação, 0,77. CONCLUSÕES: Dois softwares de fácil utilização foram desenvolvidos, utilizando-se informações comumente disponíveis pelo cirurgião para calcular para o paciente a probabilidade de MLS e MNão-LS de forma precisa, fácil e individualizada. O software do Modelo LS não deve ser utilizado, porém, para se evitar a BLS. Para download dos softawares clique em: <A HREF="http://www.mastologia.com" TARGET="_BLANK">www.mastologia.com . / INTRODUCTION: Axillary lymph node status is the most significant prognostic factor in breast cancer. Sentinel lymph node biopsy (SLNB) has become the standard of care as the axillary staging procedure in clinically node negative patients. The standard procedure for patients with sentinel lymph node (SLN) metastasis includes complete axillary lymph node dissection (ALND). However, many experts question the need for complete ALND in every patient with detectable SLN metastases, particularly those perceived to have a low risk of additional lymph node (Non-SLN) metastasis. Accurate estimates of the likelihood of SLN metastases and additional disease in the axilla could greatly assist in decision-making treatment. The published data on predictive factors for SLN and Non-SLN metastases is somewhat scarce. It is also difficult to apply these data – usually expressed as odds ratio – to calculate the probability of SLN or Non-SLN metastases for a specific patient. In this thesis, two user-friendly computerized prediction models based on large datasets were developed, to assist the prediction of the presence of SLN and Non-SLN metastases. METHODS: All clinical and pathological data were collected from the prospective SLN database of Memorial Sloan-Kettering Cancer Center (MSKCC), New York, USA. The development projects of both models were approved by the Institutional Review Board of MSKCC. Two models were developed: Model for predicting SLN metastases (SLN Model) and Model for predicting Non-SLN metastases (Non-SLN Model). In the SLN Model, clinical and pathological features of 4,115 sequential SLNB procedures (modeling sample) were assessed with multivariable logistic regression to predict the presence SLN metastases. A software based on the logistic regression model was created using age, tumor size, tumor type, lymphovascular invasion, tumor location and multifocality. This model was subsequently applied to another set of 1,792 sequential SLNBs (validation sample). In the Non-SLN Model, pathological features of the primary tumor and SLN metastases, identified in 702 SLNBs (modeling sample) on patients who underwent complete ALND, were assessed with multivariable logistic regression to predict the presence of additional disease in the Non-SLNs of these patients. A nomogram and a software were created using tumor size, tumor type and nuclear grade, lymphovascular invasion, multifocality, and estrogen-receptor status of the primary tumor; method of detection of SLN metastases; number of positive SLNs; and number of negative SLNs. This model was subsequently applied to another set of sequential 373 procedures (validation sample). RESULTS: The software of the SLN Model for the modeling sample was accurate and discriminating, with an area under the receiver operating characteristic (ROC) curve of 0.76. When applied to the validation sample, the SLN-Model accurately predicted likelihood of SLN metastases (ROC = 0.76). The software and nomogram of the Non-SLN Model was also accurately predicted likelihood of Non-SLN metastases, with an area under ROC curve of 0.76 for the modeling sample, and 0.77 for the validation sample. CONCLUSION: Two user-friendly softwares were developed, using information commonly available to the surgeon to easily and accurately calculate the likelihood of having SLN metastases or additional, Non-SLN metastases for individual patients. However, the software of the SLN Model should not be used to avoid SLNB. Click on <A HREF="http://www.mastologia.com" TARGET="_BLANK">www.mastologia.com to download these softwares.

Made available in DSpace on 2016-08-10T10:40:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CASSIA DA SILVA CASTRO ARANTES.pdf: 3047367 bytes, checksum: a63eab38d70349a1a580a883aa0f8bd3 (MD5) Previous issue date: 2016-03-10 / This study deals with the application of statistical methods for analysis of the quality production of the Meal and Degummed soybean Oil. As Case Study object has Guará Industry, which provided the necessary data. These were analyzed by applying statistical methods such as ANOVA and Tukey Test, stability analysis using control charts and process capability analysis. With the analysis came to the conclusion that the warehouse actually influence the quality of soybeans, the main feedstock of the company. It was also found that much of the quality characteristics of the products produced show that the processes are not stable and are unable. During the study, also rose at the main quality problems the company owned, as well as the causes of these. Finally, this work shows important information about the enterprise and suggests improvements to ensure effective gains in the quality of final products and consequently better results for the organization, preventing and eliminating unnecessary quality costs. / Este estudo aborda a aplicação de métodos estatísticos para análise da qualidade da produção de farelo e óleo degomado de soja. Como objeto do estudo de caso tem-se a Indústria Guará, a qual forneceu os dados necessários. Estes foram analisados aplicando-se métodos estatísticos, tais como Anova e Teste de Tukey, análise da estabilidade através de cartas de controle e análise da capacidade do processo. Com as análises, chegou-se à conclusão de que os armazéns realmente influenciam na qualidade da soja, principal matéria prima da empresa. Verificou-se também que grande parte das características de qualidade dos produtos produzidos demonstram que os processos não estão estáveis e não são capazes. Durante o estudo, foram levantados ainda os principais problemas de qualidade que a empresa possui, bem como as causas destes. Por fim, este trabalho demonstra importantes informações sobre a empresa e sugere melhorias para garantir ganhos efetivos na qualidade dos produtos finais e, consequentemente, melhores resultados para a organização, evitando e eliminando custos de qualidade desnecessários.

Os métodos de superfície de resposta e planejamento de experimentos foram utilizados no processo de análise e otimização de sistemas frigoríficos. Foram determinadas as dimensões do tubo capilar juntamente com a carga de refrigerante que proporcionaram as melhores condições de funcionamento a um protótipo. O comportamento de oito variáveis resposta foram estudadas, que são: Capacidade Frigorífica, Coeficiente de Eficácia, Temperatura de Descarga, Super Aquecimento, Sub resfriamento, Vazão de Refrigerante, Temperatura de Evaporação e Temperatura de Condensação. Superfícies de Resposta e Curvas de nível foram levantadas em diversas situações de interesse, visando revelar o comportamento e a sensibilidade do sistema. Alguns fatores revelaram níveis que propiciaram uma reduzida variabilidade para certas variáveis resposta demonstrando o conceito de sistema robusto. O método mostrou-se bastante adequado, contribuindo com resultados de grande valia para a otimização e análise do comportamento de sistemas frigoríficos, além de poder ter sua aplicabilidade ampliada para sistemas térmicos em geral. / The Response Surface Methodology and the Design of Experiments were applied on the analysis and optimization process of refrigeration systems. The dimensions of a capillary tube and refrigerant charge that provided the best working conditions to a prototype were determined. The behavior of the Refrigeration Capacity, Coeficient of Performance, Discharge Temperature, Super Heating, Sub Cooling, Mass Flow Rate, Evaporation Temperature and Condensing Temperature were studied in detail. Surface Response and Contour plots were constructed on many situations in order to reveal the system behavior and sensitivity. Some factor levels provided a small variability to certain responses, demonstrating the concept of robust system. The methodology contribuited properly with valuable results to the optimization and analysis of refrigeration system behavior; besides, its applicability can be easily generalised to thermal systems.

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.

Submitted by William Justo Figueiro (williamjf) on 2015-06-27T12:35:42Z No. of bitstreams: 1 45.pdf: 1909890 bytes, checksum: a826b23d33eab50cce7d62b7876d703e (MD5) / Made available in DSpace on 2015-06-27T12:35:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 45.pdf: 1909890 bytes, checksum: a826b23d33eab50cce7d62b7876d703e (MD5) Previous issue date: 2014 / Nenhuma / O objetivo principal deste estudo foi identificar associações entre os pacotes de remuneração dos agentes das empresas brasileiras listadas no Novo Mercado com os seus indicadores de desempenho financeiro. Em segundo lugar, buscou-se verificar o cumprimento de normativo que prevê a divulgação das informações relativas à remuneração desses agentes, bem como mapear a composição de tais remunerações. A governança corporativa e a teoria da agência são usadas para desenvolver o arcabouço teórico que sustenta o estudo. A pesquisa baseia-se nos dados de 100% das empresas listadas no segmento de Novo Mercado no período de 2008 a 2012. Os dados são estudados por meio de métodos estatísticos, em particular análises descritivas e de correlação. Contrariamente às expectativas, o estudo conclui que há poucas correlações estatisticamente significativas entre as remunerações dos agentes das empresas brasileiras do Novo Mercado e seus indicadores de desempenho financeiro. Ademais, observa-se uma melhora na transparência de informações pelo cumprimento da exigência de informar a composição das remunerações dos agentes. Este estudo contribui para a literatura de gestão, sobretudo a literatura que discute a remuneração como ferramenta para mitigar os problemas de agência no Brasil. / The main objective of this study was to identify correlations between the remuneration packages of agents in Brazilian public entities listed in the “Novo Mercado” with their financial performance indicators. Secondly, it aimed to evaluate the compliance with technical standard of the disclosure of information related to the remuneration of such agents as well to map the components of this remuneration. Corporate governance and Theory of Agency were used to develop the theoretical background that supports this study. The research is based on the data from 100% of entities listed in the New Market from 2008 to 2012. Data is analyzed through a variety of statistical methodologies, in particular, descriptive analyses and correlation. Against the expectations, the study concluded that there are few correlations statistically meaningful between the remuneration of the agents of the Brazilian entities in the Novo Mercado and their financial performance indicators. In addition, an improvement in the clarity of information due to the requirements of disclosing the components of agent's remuneration is noted. This study contributes to the literature in Management, in particular, to the literature that discuss remuneration as a tool to mitigate the problems of Theory of Agency in Brazil.

Resumo: O projeto consiste na aplicação de métodos de caracterização de jazidas em um depósito mineral de matérias-primas para indústria cerâmica de pisos e revestimento. Este estudo demonstra que, ao contrário do que muitos pregavam anteriormente, este tipo de jazida possui variações significativas e que existe uma forte necessidade de utilização dos métodos quantitativos e qualitativos para o controle de qualidade das matérias-primas da massa cerâmica e dessa forma alavancar a competitividade dos produtos no mercado nacional e para exportação. Os principais resultados apresentados são a avaliação bidimensional das variações existentes em uma frente de lavra em operação, tanto do ponto de vista químico quanto físico e as variações das propriedades da matéria-prima ao longo do tempo, em diferentes pontos do processo produtivo até a sua influência relativa nas características dos produtos finais obtidos. Para tanto, foram utilizadas ferramentas da estatística uni e multivariada e também a análise variográfica temporal, neste caso uma ferramenta da geoestatística. / Abstract: The project consists in the application of mine characterization methods in a mineral deposit of raw material for the ceramic tile industry. This study shows that in opposition of general opinion so far, this type of mine has significant variations and that is strongly recommended the use of quantitative and qualitative methods in order to improve the quality control of ceramic raw material, thus to enhance product competitivity in national and international markets. The most important results presented are the two dimensional variation existing in a open pit mine in operation, both by the chemistry and physics standpoint, and the variations of raw material properties along time, in different points of the productive process, until its relative influence in the end products characteristics obtained. For this study, tools of uni and multivarieted statistics were utilized and also temporal variografic analyses, the last one, a geostatistical tool. / Orientador: Antenor Zanardo / Coorientador: José Ricardo Sturaro / Banca: Paulo Miranda de Figueiredo Filho / Banca: José Francisco Marciano Motta / Banca: Paulo Milton Barbosa Landim / Banca: Anselmo Ortega Boschi / Doutor

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.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-06-22T20:19:45Z No. of bitstreams: 1 RainaLima.pdf: 6488864 bytes, checksum: db557811216cf129eb2f4baa56f2046f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-22T20:19:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RainaLima.pdf: 6488864 bytes, checksum: db557811216cf129eb2f4baa56f2046f (MD5) Previous issue date: 2016-02-18 / Objective. This study aims to analyze the effects of prepregnancy nutritional status and gestational weight gain on birth weight. Methodology. Cross-sectional study involving 5,024 mothers and their newborns who participated in the study BRISA São Luís - MA. Data were collected in 2010 and were applied two questionnaires after delivery: one with maternal data and other newborn´s data. The main explanatory variables were prepregnancy BMI and gestational weight gain. Theoretical model was proposed to explain the total, direct and indirect effects, using structural equation modeling in the analysis, with adjustment for sociodemographic variables, life habits and maternal comorbidities, with the outcome birth weight. Results. The final model had good fit according to indicators RMSEA, CFI / TLI and WRMR. The prepregnancy BMI had total effect (Standardized Coefficient SC=0.126; p <0.001) and direct (SC=0.211; p <0.001) positive on the newborn's weight, plus negative indirect effect on the total gestational weight gain. Gestational weight gain in turn had the highest effect on birth weight (SC=0.280; p <0.001), including modifying the effect of other variables. Socioeconomic status, maternal age, more stable marital status and gestational diabetes had positive total effects, while high blood pressure and smoking during pregnancy had negative effects on birth weight. Alcohol use during pregnancy showed no total effect. Conclusion. Mothers with higher prepregnancy BMI can have children with higher weight, as well as those with high gestational weight gain. These associations highlight the need for greater attention to the health of women of reproductive age and maintaining proper weight gain during pregnancy, which could contribute to reducing risks of maternal complications and newborn. / Objetivo. O presente estudo teve por objetivo analisar os efeitos do estado nutricional pré-gestacional e ganho de peso gestacional no peso ao nascer. Metodologia. Estudo transversal que envolveu 5.024 mães e seus recém-nascidos que participaram do estudo BRISA de São Luís – MA. Os dados foram coletados no ano de 2010 e aplicaram-se dois questionários após o parto: um com dados da mãe e outro do recém-nascido. As variáveis explanatórias principais foram o IMC pré-gestacional e o ganho de peso gestacional. Modelo teórico foi proposto para explicar efeitos totais, diretos e indiretos, utilizando modelagem de equações estruturais na análise, com ajuste para variáveis sociodemográficas, hábitos de vida e comorbidades maternas, tendo como desfecho peso ao nascer. Resultados. O modelo final teve bom ajuste segundo os indicadores RMSEA, CFI/TLI e WRMR. O IMC pré-gestacional teve efeitos total (Coeficiente padronizado CP=0.126; p<0.001) e direto (CP=0.211; p<0.001) positivos no peso do recém-nascido, além de efeito indireto negativo via ganho de peso gestacional total. O ganho de peso gestacional por sua vez apresentou o maior efeito no peso de nascimento (CP=0.280; p<0.001), inclusive modificando o efeito de outras variáveis. Situação socioeconômica, idade materna, situação conjugal mais estável e diabetes gestacional tiveram efeitos totais positivos, enquanto que hipertensão arterial e tabagismo na gestação apresentaram efeitos negativos no peso ao nascer. Uso de álcool durante a gestação não apresentou efeito total. Conclusão. Mães com maior IMC pré-gestacional podem gerar filhos com mais alto peso, assim como aquelas com elevado ganho de peso total. Essas associações ressaltam a necessidade de maior atenção à saúde de mulheres em idade reprodutiva e manutenção do ganho de peso adequado durante a gestação, o que poderá contribuir para a diminuição de riscos de intercorrências maternas e do recém-nascido.

Submitted by Hellen Luz (hellencrisluz@gmail.com) on 2017-07-04T17:43:29Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_ControleQualidadeExperiencia.pdf: 8181720 bytes, checksum: 7826f189d56eff472b6b822d6be6de2d (MD5) / Approved for entry into archive by Irvana Coutinho (irvana@ufpa.br) on 2017-08-09T14:22:52Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_ControleQualidadeExperiencia.pdf: 8181720 bytes, checksum: 7826f189d56eff472b6b822d6be6de2d (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-09T14:22:52Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_ControleQualidadeExperiencia.pdf: 8181720 bytes, checksum: 7826f189d56eff472b6b822d6be6de2d (MD5) Previous issue date: 2017-03-24 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A disseminação de vídeos em tempo real sobre Redes Veiculares (do Inglês, Vehicular Ad hoc Networks - VANETs) é fundamental para inúmeros serviços, como: vídeos de emergência, anúncios, monitoramento inteligente etc. Essas aplicações enfrentam muitos desa fios devido os requisitos de qualidade de vídeo, topologia dinâmica e ambiente das VANETs. Para lidar com esses desafios e reduzir a sobrecarga de roteamento na rede, protocolos de roteamento estatásticos (do Inglês, Statistical Routing Protocols - SRPs) tem sido propostos para a distribuição de fluxos de vídeo em VANETs, normalmente usando parâmetros de posicionamento e Qualidade de Serviço. Porém, além desses parâmetros, a disseminação de vídeo, considerando a perspectiva dos usuários, também exige a preocupação com questões relacionadas a aceitação pelo Sistema Visual Humano (SVH). Devido aos diferentes requisitos e a estrutura hierárquica de vídeos, apenas parâmetros de posição e do nível de rede não são sufi cientes para disseminação de vídeo com níveis satisfatórios de Qualidade de Experiência (do Inglês Quality of Experience - QoE) e alcançabilidade. Esta tese foca na melhoria do QoE dos vídeos em tempo real disseminados em VANETs. Assim, propõe-se um mecanismo cross-layer para Broadcast baseado em Receptor dirigido a QoE (BRQ), modularmente acoplado em SRPs para oferecer parâmetros relacionados a vídeo no processo de seleção de nodos encaminhadores dos fluxos de vídeo e manutenção de rotas. A partir do BRQ, os nodos da rede decidem por eles mesmos, se devem retransmitir as sequências de vídeo ou não, melhorando a capacidade do sistema em distribuir vídeos com melhor QoE. No topo dessa arquitetura, uma técnica para Correção de Erros, nomeadamente Entrelaçamento (do Inglês, Interleaving), foi adicionada, permitindo mitigar ainda mais os efeitos de perdas em rajadas de quadros relativos ao ambiente de conexão inseguro de VANETs. Para validação, o mecanismo BRQ foi adicionado a um SRP projetado usando a estratégia de encaminhamento baseada em Distância, chamado de protocolo DBRQ (Distance BRQ). Os resultados mostram que os ganhos do protocolo DBRQ comparado a outros atuais SRPs, forneceram disseminação de vídeo com maior suporte da QoE, menos sobrecarga de roteamento e alcançabilidade satisfatória. / Live video dissemination over Vehicular Ad hoc Networks (VANETs) is fundamental for several services, e.g., roadside video emergency, advertisement's broadcast, and smart video surveillance. All these applications face many challenges due to stringent video quality level requirements, dynamic topologies, and broadcast environments. To deal with these challenges, as well as reduce network routing overhead, geographic Statistical Routing Protocols (SRPs) have been proposed as a suitable solution for the distribution of video flows in VANETs, usually by using positioning and Quality of Service (QoS) parameters. However, rather than only these parameters, a satisfactory video dissemination from the user's perspective also requires video and human-awareness issues. In real situations, due to different requirements and hierarchical structures of multimedia applications, network level and position parameters alone are not enough to select the best relay nodes and build up reliable routes to multi-hop video dissemination with satisfactory reachability and Quality of Experience (QoE) levels. This thesis focuses on improving the disseminated quality of on-road live videos in VANETs. Thus, we propose the cross-layer Broadcast Receiver-based and QoE-driven (BRQ) mechanism, which is modularly coupled to SRPs to offer QoE-aware and video-related parameters for the relay node selection and route maintenance. Thus, nodes decide for themselves to retransmit further the video sequences, enhancing the capacity of the system in delivering videos with better QoE assurance. On top of this, an application-level Error-Control (EC) scheme, namely Interleaving, allows mitigating the effects of frame loss. BRQ was added to a straightforward SRP built using the Distance method, named DBRQ protocol. Results show the gains of DBRQ compared to current SRPs, achieving video dissemination with QoE support, less routing overhead, and satisfactory reachability.