Motores-foguete a propelentes sólidos (MFPS) empregados na propulsão de artefatos bélicos, entre outros, são vulneráveis a estímulos externos, especialmente impactos balísticos por projéteis ou fragmentos se deslocando a altas velocidades. O impacto de um determinado projétil às altas velocidades, contra um motor-foguete carregado com propelente sólido, pode provocar reações do tipo detonação/deflagração comprometendo a segurança pessoal e material de missões operacionais das Forças Armadas Brasileiras. Baseado em procedimentos normatizados, foram realizados ensaios de impacto balístico com munição de calibre 12,7 x 99 mm (0.50) contra motores-foguete (MFPS) carregados com dois tipos de propelentes sólidos os quais integram o Sistema Bélico Ar-Terra (SBAT-70). Os resultados encontrados nestes ensaios de impacto balístico contra tubos motores-foguete de alumínio, carregados com propelente sólido do tipo base-dupla (BD) apresentaram, no total de testes conduzidos, 50% de reação do tipo deflagração e 50% de não reação. Quando carregado com propelente sólido do tipo compósito, nas mesmas condições de ensaio, 94% dos motores-foguete (MFPS) desenvolveram reação de deflagração e 6% de não reação. Esses resultados sugerem a troca do "case" metálico do tubo motor-foguete por um de material compósito principalmente nos tubos motores-foguete carregados com propelente sólido do tipo compósito, bem como recomenda o uso do propelente base dupla (BD) nos motores-foguetes de 70 mm, visando maior segurança operacional.

As normas cada vez mais exigentes de conforto acústico de passageiros em aviões comerciais demandam estudos detalhados das características vibro acústicas de subsistemas estruturais, e o desenvolvimento de técnicas para eliminação e controle do ruído acústico e vibracional em cabines aeronáuticas. Entre os subsistemas utilizados no controle do ruído acústico, os painéis com revestimento visco-elástico e as placas reforçadas são as estruturas mais comumente utilizadas na indústria aeronáutica. Vários estudos têm sido realizados com o objetivo de caracterizar as propriedades do ruído interno em cabine de aeronaves, associado ao ruído irradiado pela vibração estrutural bem como o ruído externo gerado pelos motores. O presente trabalho discute o problema da modelagem vibro-acústica em painéis através da técnica de Análise Estatística Energética (ou "Statistical Energy Analysis-SEA") e sua utilização na predição do campo sonoro irradiado por essas placas (Lyon, DeJong, 1995). Neste trabalho considerou-se a utilização do aplicativo comercial AutoSEA para análise do problema de acoplamento fluido-estrutura. Para o desenvolvimento, foram gerados dois modelos vibro-acústicos. O primeiro modelo simulou dois ambientes acústicos separados por uma placa simples e o outro simulou dois ambientes acústicos separados por uma placa reforçada. Uma fonte acústica primária foi colocada num dos ambientes que através de uma excitação especificada acionou a placa isoladora fornecendo a resposta acústica no outro ambiente, e desta maneira caracterizou as propriedades de transmissibilidade da placa isoladora para os dois modelos. A técnica da Análise Estatística Energética apresenta vantagens sobre os outros métodos numéricos existentes, pois os custos são menores e o modelo foi criado em um tempo computacional muito menor. Pôde-se observar o comportamento da transmissibilidade com a adição dos reforçadores e de outros parâmetros importantes para o estudo bem como a melhor forma de melhorar as características do sistema.

Metodologias de prognóstico de falhas têm atraído a atenção da indústria aeronáutica devido à necessidade de aperfeiçoar o planejamento da manutenção, maximizar a vida útil em operação dos equipamentos, aumentar a disponibilidade e a segurança, minimizar os custos de operação e manutenção ao longo da vida útil do sistema. O presente trabalho tem por objetivo propor uma metodologia de prognóstico de falhas baseada em modelo para o sistema de atuação do leme da aeronave EMBRAER 190. Esta metodologia consiste em modelar, simular, extrair características e analisar a condição real do sistema, com o intuito de realizar previsões acerca do tempo de vida remanescente do atuador do sistema. Os resultados são avaliados através da inserção de falhas incipientes em modelos simulados de um atuador para o sistema de leme da aeronave EMBRAER 190. Assim, uma estimativa do instante da falha é obtida com um grau de confiança associado.

O transtorno de estresse pós-traumático (TEPT) tem um impacto negativo na vida de seus portadores. Conhecer os traços de personalidade mais preponderantes nas pessoas com TEPT pode auxiliar no sucesso do tratamento, tornando possível planejar intervenções mais adequadas. A terapia cognitivo-comportamental (TCC) é considerada um dos tratamentos mais eficazes para este transtorno; entretanto, nem todos aqueles que completam a terapia evoluem para uma melhora significativa. Uma das razões pode ser encontrada nas características individuais de personalidade de cada pessoa. Portanto, o presente estudo busca explorar a relação existente entre os domínios e traços de personalidade que estão associados à melhora do paciente que realizou a TCC. Método: 66 pacientes com diagnóstico de TEPT, segundo o DSM-IV-TR, com idade entre 18 e 60 anos participaram do estudo. Instrumentos: Para avaliar os traços de personalidade foi utilizado o instrumento NEO-PI-R. Para avaliar a gravidade e melhora da doença foi utilizada a escala de Impressão Clínica Global (CGI). Procedimento: Os pacientes passaram por avaliação psiquiátrica para assegurar o diagnóstico de TEPT. Após aceitarem participar do estudo, responderam ao NEO-PI-R e foram avaliados por médicos quanto a gravidade da doença, utilizando o CGI. Os participantes passaram por 13 sessões de TCC realizadas por profissionais devidamente treinados. Ao final, foram reavaliados para verificar se houve melhora após tratamento. Resultados: Quanto ao perfil de personalidade 71,2% apresentaram neuroticismo (N) alto, 75,8% relataram escore elevado em extroversão (E) e 45,5% eram baixos em conscienciosidade (C). Já os traços amabilidade (A) e abertura para experiência (O) apresentaram pontuações na média. As análises também demonstraram que os participantes que apresentavam o domínio de personalidade denominado consicienciosidade (C) foram associados ao resultado favorável do tratamento. Estima-se que a chance de melhora cresça 3,77 vezes se o paciente apresentar esse traço, quando comparado com os demais que não possuem essa característica. Duas facetas (assertividade e ações variadas) também foram correlacionadas com a melhora no tratamento. Conclusão: Embora a amostra do presente estudo seja limitada, os resultados apontam para a importância de se avaliar a personalidade do paciente. Acessar a personalidade é importante com a finalidade de tentar predizer qual o melhor tipo de tratamento terapêutico para cada um. As terapias breves (frequentemente administradas nos hospitais públicos) possuem um tempo limitado de tratamento, de modo que informações sobre as variáveis de personalidade podem ser particularmente muito útil / The Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD) has a negative impact on the patients lives. Get to know their personality traits can help on the treatment success, by making possible to plan most appropriate interventions. Cognitive-Behavioral Therapy (CBT) is considered a first line treatment for PTSD. However, treatment response is not universal. One reason may be found in personality characteristics. The present study aims at investigating the association between personality dimensions and traits associated with improvement of patients who underwent CBT. Method - 66 PTSD patients diagnosed according to the DSM-IV-TR criteria were included in the study. The patients included were aged 18 to 60 years old. Instruments - We employed the NEO-PI-R instrument for the evaluation of personality dimensions and the Clinical Global Impressions Scale (CGI) for evaluation of clinical outcome. Procedure - Patients were assessed by Psychiatrists to ensure the diagnosis of PTSD. After accepting to participate of the study, they answered the NEO-PI-R Scale and were assessed by doctors to know the disease severity, using the CGI scale. Participants underwent 13 CBT sessions and were reassessed at the end of treatment. Results - The personality profile showed that 71.2% were high in neuroticism (N) and 75.8 reported low Extraversion. 45.5 were low in conscientiouness and the Agreableness (A) and openess (O) factors presented average scores. The analysis also showed that patients presenting the Conscientiousness (C) personality dimension showed a higher chance of improvement (OR=3.77). Two facets other dimensions (Assertiveness and Varied Actions) were also associated with better clinical outcome. Conclusion - determining predictors of outcome such as a patient\'s personality dimensions may point to the use of therapeutic treatment options with the higher odds of success, without too much therapeutic treatment experimentation. As therapies become briefer, information on personality variables may be particularly useful

As proteínas são moléculas que desempenham funções essenciais para a vida. Para entender a função de uma proteína é preciso conhecer sua estrutura tridimensional. No entanto, encontrar a estrutura da proteína pode ser um processo caro e demorado, exigindo profissionais altamente qualificados. Neste sentido, métodos computacionais têm sido investigados buscando predizer a estrutura de uma proteína a partir de uma sequência de aminoácidos. Em geral, tais métodos computacionais utilizam conhecimentos de estruturas de proteínas já determinadas por métodos experimentais, para tentar predizer proteínas com estrutura desconhecida. Embora métodos computacionais como, por exemplo, o Rosetta, I-Tasser e Quark tenham apresentado sucesso em suas predições, são apenas capazes de produzir estruturas significativamente semelhantes às já determinadas experimentalmente. Com isso, por utilizarem conhecimento a priori de outras estruturas pode haver certa tendência em suas predições. Buscando elaborar um algoritmo eficiente para Predição de Estruturas de Proteínas livre de tendência foi desenvolvido um Algoritmo de Estimação de Distribuição (EDA) específico para esse problema, com modelagens full-atom e algoritmos ab initio. O fato do algoritmo proposto ser ab initio é mais interessante para aplicação envolvendo proteínas com baixa similaridade, com relação às estruturas já conhecidas. Três tipos de modelos probabilísticos foram desenvolvidos: univariado, bivariado e hierárquico. O univariado trata o aspecto de multi-modalidade de uma variável, o bivariado trata os ângulos diedrais (Φ Ψ) de um mesmo aminoácido como variáveis correlacionadas. O hierárquico divide o problema em subproblemas e tenta tratá-los separadamente. Os resultados desta pesquisa mostraram que é possível obter melhores resultados quando considerado a relação bivariada (Φ Ψ). O hierárquico também mostrou melhorias nos resultados obtidos, principalmente para proteínas com mais de 50 resíduos. Além disso, foi realiza uma comparação com algumas heurísticas da literatura, como: Busca Aleatória, Monte Carlo, Algoritmo Genético e Evolução Diferencial. Os resultados mostraram que mesmo uma metaheurística pouco eficiente, como a Busca Aleatória, pode encontrar a solução correta, porém utilizando muito conhecimento a priori (predição que pode ser tendenciosa). Por outro lado, o algoritmo proposto neste trabalho foi capaz de obter a estrutura da proteína esperada sem utilizar conhecimento a priori, caracterizando uma predição puramente ab initio (livre de tendência). / Proteins are molecules that perform critical roles in the living organism and they are essential for their lifes. To understand the function of a protein, its 3D structure should be known. However, to find the protein structure is an expensive and a time-consuming task, requiring highly skilled professionals. Aiming to overcome such a limitation, computational methods for Protein Structure Prediction (PSP) have been investigated, in order to predict the protein structure from its amino acid sequence. Most of computational methods require knowledge from already determined structures from experimental methods in order to predict an unknown protein. Although computational methods such as Rosetta, I-Tasser and Quark have showed success in their predictions, they are only capable to predict quite similar structures to already known proteins obtained experimentally. The use of such a prior knowledge in the predictions of Rosetta, I-Tasser and Quark may lead to biased predictions. In order to develop a computational algorithm for PSP free of bias, we developed an Estimation of Distribution Algorithm applied to PSP with full-atom and ab initio model. A computational algorithm with ab initio model is mainly interesting when dealing with proteins with low similarity with the known proteins. In this work, we developed an Estimation of Distribution Algorithm with three probabilistic models: univariate, bivariate and hierarchical. The univariate deals with multi-modality of the distribution of the data of a single variable. The bivariate treats the dihedral angles (Proteins are molecules that perform critical roles in the living organism and they are essential for their lifes. To understand the function of a protein, its 3D structure should be known. However, to find the protein structure is an expensive and a time-consuming task, requiring highly skilled professionals. Aiming to overcome such a limitation, computational methods for Protein Structure Prediction (PSP) have been investigated, in order to predict the protein structure from its amino acid sequence. Most of computational methods require knowledge from already determined structures from experimental methods in order to predict an unknown protein. Although computational methods such as Rosetta, I-Tasser and Quark have showed success in their predictions, they are only capable to predict quite similar structures to already known proteins obtained experimentally. The use of such a prior knowledge in the predictions of Rosetta, I-Tasser and Quark may lead to biased predictions. In order to develop a computational algorithm for PSP free of bias, we developed an Estimation of Distribution Algorithm applied to PSP with full-atom and ab initio model. A computational algorithm with ab initio model is mainly interesting when dealing with proteins with low similarity with the known proteins. In this work, we developed an Estimation of Distribution Algorithm with three probabilistic models: univariate, bivariate and hierarchical. The univariate deals with multi-modality of the distribution of the data of a single variable. The bivariate treats the dihedral angles (Φ Ψ) within an amino acid as correlated variables. The hierarchical approach splits the original problem into subproblems and attempts to treat these problems in a separated manner. The experiments show that, indeed, it is possible to achieve better results when modeling the correlation (Φ Ψ). The hierarchical model also showed that is possible to improve the quality of results, mainly for proteins above 50 residues. Besides, we compared our proposed techniques among other metaheuristics from literatures such as: Random Walk, Monte Carlo, Genetic Algorithm and Differential Evolution. The results show that even a less efficient metaheuristic such as Random Walk managed to find the correct structure, however using many prior knowledge (prediction that may be biased). On the other hand, our proposed EDA for PSP was able to find the correct structure with no prior knowledge at all, so we can call this prediction as pure ab initio (biased-free).

O objetivo principal desta tese foi de verificar se as variáveis contábeis resultado líquido contábil, os accruals e os fluxos de caixa operacionais divulgados (FCOs) possuem capacidade de prever fluxos de caixa operacionais das empresas do mercado segurador brasileiro reguladas pela Susep. Adicionalmente foi verificado qual das três variáveis contábeis foi a mais eficiente na previsão, bem como se os accruals conseguem incrementar a capacidade preditiva dos FCOs. Foram analisadas 2.876 demonstrações contábeis semestrais divulgadas por 200 empresas relativas ao período iniciado em 30 de junho de 2005 e terminado em 31 de dezembro de 2013. A base de dados é original. As empresas foram segregadas em cinco segmentos (seguradoras, resseguradoras, sociedades de capitalização, entidades abertas de previdência complementar sem fins lucrativos (EAPCs) e empresas de vida e previdência), em função de suas especificidades. Foram realizadas análises descritivas e análise de dados em painel para verificar a relação existente entre as variáveis. Percebeu-se que as entradas e saídas de caixa provenientes das aplicações financeiras das empresas (resgates e aplicações) são alocadas na Demonstração dos Fluxos de Caixa (DFC) como atividades operacionais e não como de investimentos. Diante deste fato, os procedimentos estatísticos aplicados aos FCOs também foram aplicados aos fluxos de caixa operacionais modificados (MODs), os quais contemplam a reclassificação das movimentações das aplicações financeiras das atividades operacionais para as atividades de investimentos da DFC. A finalidade de também testar o MOD foi de verificar se o mesmo é mais adequado do que o atualmente divulgado (FCO) e se há melhora na sua capacidade preditiva. Os resultados da previsão dos FCOs mostram que as seguintes variáveis contábeis possuem capacidade de prever FCOs do período subsequente, em cada segmento: (a) as três variáveis, nas empresas de vida e previdência e nas seguradoras; (b) o resultado líquido contábil e o FCO, nas resseguradoras; (c) o resultado líquido contábil, nas sociedades de capitalização; e (d) nenhuma variável contábil, nas EAPCs. Os resultados mostram que somente nas empresas de vida e previdência os accruals incrementam a capacidade preditiva do FCO. Quanto ao preditor mais eficiente, os resultados apresentados apontam que o resultado líquido contábil foi mais eficiente nas resseguradoras e nas sociedades de capitalização e os accruals foram mais eficientes nas seguradoras e nas empresas de vida e previdência. A análise dos resultados dos MODs mostram, para cada segmento: (a) quais variáveis possuem capacidade de prever MOD no período subsequente; (b) qual variável foi mais eficiente para prever MOD; e (c) se os accruals incrementam a capacidade preditiva de MOD. Conclui-se que, apesar de distintos resultados entre os segmentos, as variáveis contábeis possuem capacidade preditiva, confirmando entendimentos do FASB e do IASB de que a informação contábil é relevante, pois é capaz de fazer a diferença nas decisões tomadas pelos usuários. Adicionalmente é entendimento do autor desta tese de que as entradas e saídas de caixa proveniente das aplicações financeiras dessas empresas deveriam ser alocadas nas atividades de investimento da DFC. / The main objective of this dissertation was to verify if the accounting variables: earnings, accruals and operating cash flows (FCOs) have the capacity to predict operating cash flows of the companies of the Brazilian insurance market regulated by SUSEP. Additionally, was checked which of the 3 (three) accounting variables was most efficient in the forecast and if the accruals can help to increase the predictive ability of FCOs. 2.876 financial statements were analyzed that were released by 200 companies for the semiannual period beginning on June 30, 2005 and ended December 31, 2013. The database is original. The companies were separated by 5 (five) segments (insurers, reinsurers, capitalization companies, not for profit open private pension entities (EAPCs) and life and pension companies), according to their specificities. Descriptive analysis and panel data analysis were performed to verify relationship between the variables. It was noticed that the cash inflows and outflows from financial investments companies (redemptions and applications) are allocated in the Statements of Cash Flows (DFC) as operating activities and not as investing. Due to this fact, the statistical procedures applied at the FCOs were also applied at modified operating cash flows (MODs), which include the reclassification of movement of financial investments of operating activities for the investing activities of DFC. The purpose to also test the MOD was to verify if it is more appropriate than the currently released (FCO) and if there is any improvement in their predictive ability. The results of FCOs forecasts show that the following accounting variables have the ability to predict FCOs of the subsequent period, in each segment: (a) the 3 (three) variables in the life and pension companies and insurers; (b) the earnings and the FCO in reinsurers; (c) the earnings in capitalization companies; and (d) none of the accounting variables in EAPCs. The results show only in life and pension companies the accruals increment the predictive ability of FCO. As the most efficient predictor, the results show that the earnings was more efficient for reinsurers and the capitalization companies and accruals were more efficient in insurance and in life and pension companies. The results of MODs show, for each segment: (a) which variables have the ability to predict MOD in the subsequent period; (b) which variable was more efficient to predict MOD; and (c) if the accruals increment the predictive ability of MOD. It follows that, although different results between the segments, the accounting variables have predictive ability, confirming understanding of the FASB and IASB that the accounting information is relevant, because it can make a difference in the decisions made by users. Additionally it is the understanding of the author of this dissertation that the cash inflows and outflows from financial investments of these companies should be allocated in investing activities of DFC.

Os codificadores preditivos de voz por analise-mediante-síntese vem sendo amplamente aplicados em telefonia móvel celular e em telecomunicações sigilosas. A predição linear do sinal de voz e as técnicas de análise-mediante-síntese são apresentadas de forma a relacionar algumas características perceptivas da audição humana as técnicas e parâmetros usados no processamento de sinais. Esta classe de codificadores e descrita no contexto do codificador preditivo excitado por códigos. Estruturas especiais do codificador tais como livros de códigos adaptativos, esparsos e definidos por base vetorial são abordadas bem como melhoramentos de processamento tais quais as buscas com ortogonalidade. Propõe-se um novo codificador, o codificador preditivo linear com excitação decomposta em vetores singulares, que complementa uma representação recentemente anunciada da excitação da voz com buscas em livros de códigos adaptativos. Os resultados de um estudo de codificadores principais desta classe são apresentados. A analise comparativa baseia-se em medidas objetivas temporais e espectrais. Um estudo suplementar de seleção espectral das características da excitação e de quantização do conjunto completo de parâmetros do codificador proposto revelou resultados interessantes sobre a representação espectral adaptativa e sobre a sensibilidade a quantização das características da excitação. / Analysis-by-synthesis linear predictive speech coders are widely applied in mobile and secure telecommunications. Linear prediction of speech signals and analysis-by-synthesis techniques are presented so that some perceptual features of human hearing may be related to signal processing techniques and parameters. The basic operation of this class of coders is described in the framework of the code-excited predictive coder. Special coder structures such as adaptive, sparse and vector-basis codebooks are introduced as well as processing enhancements such as orthogonal searches. A recently introduced representation of voice excitation is complemented by adaptive codebook searches to give rise to the new proposed coder, the singular-vector-decomposed excitation linear predictive coder. The sults of a study of some important coders in this class is present. The coders are compared on the basis of waveform and spectral objective distortion measures. A further study of spectral selection of excitation features, and quantization of the whole set of parameters is performed on the proposed coder. Some interesting results are described concerning the adaptive spectral representation and the sensitivity to quantization of the excitation features.

O presente trabalho propõe o uso de parâmetros de textura extraídos computacionalmente de IRM como biomarcadores de imagem na predição de recorrência tumoral em pacientes de adenomas pituitários clinicamente não funcionantes (APNF). Para isso, esse estudo analisou imagens de RM de 15 pacientes de APNF retrospectivamente separados em dois grupos: O grupo de pacientes recorrentes, definido por 7 pacientes que exibiram recorrência tumoral em um período de 4, 640 +- 0, 653 anos (média +- erro padrão) de acompanhamento clínico após a primeira abordagem cirúrgica; e o grupo de pacientes estáveis, formado por 8 pacientes com lesões consideradas estáveis em um período de 4,512 +- 0, 536 anos. Uma máscara de segmentação tridimensional da lesão tumoral foi construída manualmente por um especialista sobre a imagem 3D T1-W DCE pré-operatória para cada paciente. Em seguida, essa segmentação e a própria imagem de ressonância foram usadas para extrair 48 características numéricas de textura. Adicionalmente, 4 características clínicas foram consideradas no estudo: a imunohistoquímica, invasividade, idade na primeira cirurgia e sexo, totalizando 52 características. Cada uma destas 52 características fora testada através de testes estatísticos convencionais univariados para ver se existia evidencias do poder discriminatório dessas características para diferenciar esses dois grupos de pacientes. Mais adiante, diferentes subconjuntos dessas características foram usados para construir modelos de predição baseados na teoria de aprendizagem de máquinas (usando os algoritmos k-nearest neighbor (kNN), decision tree (DTC), e random forest (RFC)) para investigar um modelo de classificação capaz de identificar os pacientes que experimentariam recorrência tumoral após a primeira cirurgia. 9 características de textura foram consideradas individualmente significantes (p < 0, 05) na diferenciação dos grupos de paciente recorrente e estável. Afirmando esses achados, a análise com a curva ROC para cada uma das 9 características exibiu medidas de AUC de 0,803 a 0,857 significando uma boa performance de classificação. A idade, imunoistoquímica, invasividade e sexo não mostraram evidencias de associação com recorrência tumoral. As melhores performances com algoritmos de classificação foram com kNN e RFC, ambos atingiram uma especificidade de 1,000 conservando alta acurácia (0,933) e obtendo 0,991 na análise com a curva ROC, o que caracteriza uma performance de classificação quase perfeita. DTC não mostrou nenhuma melhora se comparado com os resultados das classificações univariadas. Esses resultados permitem concluir que parâmetros de textura são úteis na predição de recorrência tumoral após a primeira cirurgia em pacientes de APNF. E que os valores de predição dessas características podem ser observados por testes estatísticos univariados convencionais e por análises multivariadas através de algoritmos baseados em aprendizagem de máquinas / The present work proposes the usage of texture features computationally extracted from MRI as imaging biomarkers in the prediction of tumor recurrence in patients with non-functioning pituitary adenomas (NFPA). With this purpose, this study analyzed MR images from 15 patients of NFPA retrospectively separated in two groups: the recurrent patient group, formed by seven (7) patients who exhibited tumor recurrence in a period of 4,640 +- 0,653 years (mean +- standard error) of follow-up period after the first surgical approach; and the stable patient group formed by eight (8) patients with lesions considered stable in a period of 4,512 +- 0,536 years. A three-dimensional segmentation mask of the tumor lesion was manually performed by a specialist over preoperative 3D T1-W DCE MR image for each patient. Next, this segmentation and the preoperative MRI itself were used to extract 48 numerical textural features. Additionally, 4 clinical features were considered in the study: immunohistochemistry, invasiveness, age at first surgery, and gender, totalizing 52 features. Each one of those 52 features were tested through conventional univariate statistical tests to see if there were evidence of their discrimination power to differentiate these two patient groups. Moreover, different subsets of those features were used to build machine learning prediction models (using k-nearest neighbor (kNN), decision tree (DTC), and random forest (RFC) algorithms) to investigate a classification model capable of identifying the patients that would experience tumor recurrence after the first surgery. 9 quantitative textural features were found to be individually significant (p < 0,05) in the differentiation of recurrent and stable patient group. Affirming these findings, the ROC curve analysis for each one of those 9 features exhibited an AUC score from 0.803 to 0.857 meaning a good classification performance. Age, immunohistochemistry and invasiveness status, and gender did not show evidence of association with tumor recurrence. The best performances with classification algorithms were obtained with kNN and RFC, both reached specificity of 1.000 conserving high accuracy (0.933) and scoring 0.991 in ROC curve analysis, what characterizes an almost perfect classification performance. DTC did not show any improvement compared to the univariate classification results. These findings allow to conclude that textural features are useful in the prediction of tumor recurrence after first surgery in NFPA patients. And that the prediction value of those features can be observed with both conventional univariate statistical tests and multivariate analyses through machine learning algorithms

Este trabalho teve como objetivo avaliar Características de carcaça por ultra-sonografia de 48 animais confinados (24 Brangus e 24 Nelore), com sistema de controle de consumo individual através de portões eletrônicos(Calan Gates), recebendo diferentes níveis de energia na ração (20, 40, 60 e 80%). Foi utilizado um equipamento de ultra-som Piemedical Scanner 200 Vet, com transdutor linear de 18 cm e 3,5 MHz, a cada intervalo de aproximadamente 28 dias, para obter a área de olho de lombo (AOLU), espessura de gordura subcutânea (EGSU) entre a 12ª e a 13ª costelas e a espessura de gordura na picanha (EGPU), sob o terço superior do músculo Bíceps femuris. Após 142 dias de confinamento os animais foram abatidos e obteve-se o peso de carcaça quente (PCQ) e o rendimento de carcaça (RC). Após 24 horas de resfriamento, as carcaças foram cortadas entre a 12ª e a 13ª costelas e obtidas a área de olho de lombo (AOLC) e a espessura de gordura (EGSC) na carcaça. As correlações entre as medidas por ultra-som e na carcaça foram de 0,83 entre AOLU e AOLC e 0,86 entre EGSU e EGSC. Os animais Brangus apresentaram melhores respostas ao tratamento com 60% de concentrado, enquanto que os animais Nelore responderam melhor ao tratamento 40%. Equações de regressão utilizando o peso vivo (PV), AOLU, EGSU e EGPU explicaram 71% da variação do PCQ quando a medida foi realizada no início do experimento e cerca de 97% quando realizada imediatamente antes do abate, nos animais Brangus. Nos animais Nelore as equações explicaram cerca de 50% na medida realizada no início do trabalho e 96% na medida antes do abate. As equações para estimar o RC utilizando as mesmas características explicaram cerca de 28% da variação quando a medida foi realizada 142 dias antes do abate e 25%imediatamente antes do abate, nos animais Brangus. Nos animais Nelore, as equações explicaram cerca de 15% e 21% quando realizadas no início do experimento ou 142 dias depois, respectivamente. A estimativa da espessura de gordura subcutânea ao abate através do PV, AOLU, EGSU e EGPU explicaram cerca de 20% quando utilizados os dados obtidos no início do trabalho até 73% quando os dados utilizados foram os obtidos imediatamente antes do abate. As medidas de ultra-som apresentaram boa acurácia e podem ser utilizadas para estimar diferenças entre grupos de animais, mas as equações para estimar RC e ponto ideal de abate necessitam maiores estudos. / The objective of this experiment was to evaluate trough ultrasonography the carcass characteristics of 48 young bulls (24 Brangus and 24 Nellore), fed diets with four energy levels(20, 40, 60 and 80% of concentrate) in pens with Calan gates. The Piemedical Scanner 200 ultrasound with a linear transductor of 18 cm and 3,5 MHz was utilized, and the measurements taken at 28 days intervals of the rib eye area (AOLU) and subcutaneous fat thickness (EGSU) between the 12 th and 13 th ribs and also over the Biceps femoris muscle (EGPU). After 142 days on feed all the animals were slaughtered and the hot carcass weight (PCQ) was taken and the carcass dressing percentage (RC) calculated. After 24 hours of chilling the carcasses were separated between the 12 th and 13 th ribs and the rib eye area (AOLC) and fat thickness (EGSC) measured directly. The correlations between ultra-sound and carcass measurements were 0,83 for AOLU and AOLC and 0.86 for EGSU and EGSC. The Brangus bulls showed better performance with 60% concentrate diets and the Nellore with 40% concentrate diets. Regression equations using live weight (PV), AOLU, EGSU and EGPU explained 71% of the variation in the PCQ when measured 142 days before slaughter and 97% immediately before slaughter for the Brangus bulls. For the Nellore bulls the equations explained 50% in the first measurement and 96% the day before slaughter. The equations to estimate RC using the same ultrasound measurements explained 50 and 96% and 15 and 21% of the variation when taken 142 days before or in the day before slaughter for the Brangus and Nellore, respectively. To estimate a determined endpoint the PV, AOLU, EGSU and EGPU explained 20% of the variation when the data was taken in the beginning of the feeding period and increased up to 73 when the data were taken just before slaughter. The ultrasound measurements showed good accuracy and could be used to estimate differences among cattle groups, but equations to estimate RC and determined endpoint need further studies.

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Nos países subdesenvolvidos como o Brasil essa patologia apresenta contornos dramáticos quando se acrescentam fatores socioeconômicos preponderantes como as condições precárias de saneamento básico características das grandes cidades. Ao associarmos esse cenário à Amazônia percebemos que a localização geográfica e as condições climáticas desse espaço contribuem para que a ocorrência dessa doença seja dimensionada. O Ministério da Saúde, disponibilizou dados resultantes de uma pesquisa que constata que dos 409.073 casos notificados na região Norte, 106.433 ocorreram no estado do Pará, em que os municípios com maiores notificações de casos de dengue são: Belém, Parauapebas, Altamira e Santarém. Este trabalho propõe uma metodologia para monitorar epidemias com base na utilização de Redes Neurais Artificiais, a partir de um estudo de caso de predição de casos de dengue no estado do Pará. Para isso, desenvolveu-se um sistema que usa base de dados públicos de casos da doença, de ocorrência semanal dos municípios já mencionados. Em adição, realiza a análise estatística das séries dos municípios constando complexidade, e justificando o uso de redes neurais para esse tipo de problema. Realiza os ajustes das camadas, janela de tempo do modelo neural treinado que nesse caso é uma variação conhecida como rede neural recorrente. E implementa um módulo de emissão de alertas, visando à detecção de um aumento repentino de novos casos da doença, contribuindo para tomada de decisão dos órgãos de saúde pública e suas respectivas ações de controle das epidemias nos municípios em estudo. A partir de nossas análises podemos concluir que a metodologia descrita na pesquisa tem validade para realizar previsões de casos de dengue, usando redes neurais, antecipando ações de combate e contribuindo para a tomada de decisão, que poderá ser usado por gestores públicos da área da saúde. E que o uso de redes neurais recorrentes consegue se ajusta a complexidade das séries estudadas. Os resultados demonstraram que o modelo de RNA, para o cenário em voga, obteve um bom desempenho na predição epidemiológica, alcançando acurácia satisfatória. / Dengue fever is a viral infectious disease that is present in more than 100 countries worldwide. In underdeveloped countries such as Brazil, this pathology presents dramatic contours when prevailing socioeconomic factors are added, such as the precarious basic sanitation conditions characteristic of large cities. When we associate this scenario with the Amazon we perceive that the geographic location and climatic conditions of this space contribute to the occurrence of this disease is dimensioned. The Ministry of Health provided data from a survey that found that of the 409,073 reported cases in the North, 106,433 occurred in the state of Pará, where the municipalities with the highest reports of dengue cases are: Belém, Parauapebas, Altamira and Santarém. This work proposes a methodology to monitor epidemics based on the use of Artificial Neural Networks, based on a case study of prediction of dengue cases in the state of Pará. To this end, a system was developed that uses a public database of cases of the disease, of weekly occurrence of the municipalities already mentioned. In addition, it performs the statistical analysis of the series of municipalities showing complexity, and justifying the use of neural networks for this type of problem. It performs the layer adjustments, time window of the trained neural model which in this case is a variation known as recurrent neural network. It implements a module for issuing alerts to detect a sudden increase in new cases of the disease, contributing to the decision-making of public health agencies and their respective actions to control epidemics in the municipalities under study. From our analysis we can conclude that the methodology described in the research is valid for predicting dengue cases using neural networks, anticipating combat actions and contributing to decision making, which can be used by public health managers . And that the use of recurrent neural networks can adjust to the complexity of the series studied. The results demonstrated that the RNA model, for the current scenario, performed well in the epidemiological prediction, reaching satisfactory accuracy