Orientador: Aparecido Augusto de Carvalho / Resumo: A patologia mais recorrente na coluna vertebral é a escoliose. A modificação estrutural causada pela escoliose gera o desalinhamento postural global do indivíduo. Uma das modificações causadas pelo desalinhamento postural é a forma como o indivíduo distribui o peso na região plantar dos pés. O objetivo deste trabalho foi implementar um sistema eletrônico constituído por um baropodômetro e redes neurais artificiais para separar pacientes com Grau I na classificação de Ricard, de 1o a 19o de escoliose, em dois grupos, C1 (1o a 9o) e C2 (10o a 19o). A maior percentagem de pacientes com escoliose está nesta faixa, aqueles que não precisam usar coletes ou fazer cirurgia, e cujo tratamento é realizado com ginásticas especiais e com avaliações freqüentes pelo profissional de saúde. A classificação dos pacientes nos grupos de escoliose foi implementada com o software Matlab e redes neurais artificiais, usando o algoritmo de treinamento backpropagation. A precisão média da classificação foi de 93,7% para o grupo C1 e 94,5% para o grupo C2. As acurácias na classificação foram de 83,3% para o grupo C1 e 96% para o grupo C2. O sistema implantado pode contribuir para o tratamento de pacientes com grau de escoliose na faixa de 1o a 19o, o intervalo de maior incidência desta patologia, no qual o monitoramento da condição clínica com técnicas não invasivas é de fundamental importância. / Mestre

Submitted by CAROLINE MEIRELES FANFONI null (cmeireles-123@hotmail.com) on 2017-06-27T13:54:42Z No. of bitstreams: 1 CAROLINE MF DISSERTAÇÃO.pdf: 4468648 bytes, checksum: 2bc5b7cf722e46221324bc2fc5bf9f09 (MD5) / Approved for entry into archive by Luiz Galeffi (luizgaleffi@gmail.com) on 2017-06-28T19:46:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 fanfoni_cm_me_bauru.pdf: 4468648 bytes, checksum: 2bc5b7cf722e46221324bc2fc5bf9f09 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-28T19:46:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 fanfoni_cm_me_bauru.pdf: 4468648 bytes, checksum: 2bc5b7cf722e46221324bc2fc5bf9f09 (MD5) Previous issue date: 2017-01-16 / A patologia mais recorrente na coluna vertebral é a escoliose. A modificação estrutural causada pela escoliose gera o desalinhamento postural global do indivíduo. Uma das modificações causadas pelo desalinhamento postural é a forma como o indivíduo distribui o peso na região plantar dos pés. O objetivo deste trabalho foi implementar um sistema eletrônico constituído por um baropodômetro e redes neurais artificiais para separar pacientes com Grau I na classificação de Ricard, de 1o a 19o de escoliose, em dois grupos, C1 (1o a 9o) e C2 (10o a 19o). A maior percentagem de pacientes com escoliose está nesta faixa, aqueles que não precisam usar coletes ou fazer cirurgia, e cujo tratamento é realizado com ginásticas especiais e com avaliações freqüentes pelo profissional de saúde. A classificação dos pacientes nos grupos de escoliose foi implementada com o software Matlab e redes neurais artificiais, usando o algoritmo de treinamento backpropagation. A precisão média da classificação foi de 93,7% para o grupo C1 e 94,5% para o grupo C2. As acurácias na classificação foram de 83,3% para o grupo C1 e 96% para o grupo C2. O sistema implantado pode contribuir para o tratamento de pacientes com grau de escoliose na faixa de 1o a 19o, o intervalo de maior incidência desta patologia, no qual o monitoramento da condição clínica com técnicas não invasivas é de fundamental importância. / The most recurrent pathology in the spine is scoliosis. The structural modification caused by scoliosis generates the individual's overall postural misalignment. One of the modifications caused by postural misalignment is the way the individual distributes the weight in the plantar region of the feet. The objective of this work was to implement an electronic system consisting of a baropodometer and artificial neural networks to separate patients with Grade I in the classification of Ricard, from 1o to 19o of scoliosis, in two groups, C1 (1o to 9o) and C2 (10o to 9o). The largest percentage of patients with scoliosis are in this range, those who do not need to wear vests or have surgery, and whose treatment is performed with special gymnastics and with frequent evaluations by the health professional. The classification of patients in the scoliosis groups was implemented with Matlab software and artificial neural networks, using the backpropagation training algorithm. The mean precision of the classification was 93.7% for the C1 group and 94.5% for the C2 group. The accuracy in the classification was 83.3% for the group C1 and 96.0% for the group C2. The implemented system can contribute to the treatment of patients with grade of scoliosis in the range from 1o to 19o, the interval of higher incidence of this pathology, in which the monitoring of the clinical condition by non-invasive techniques is of fundamental importance.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:32:21Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2003-11-28Bitstream added on 2014-06-13T20:03:46Z : No. of bitstreams: 1 cintra_ec_dr_rcla.pdf: 4074998 bytes, checksum: 46f75c3ee3bbcbcc6fcce47c41570c71 (MD5) / Este estudo desenvolve a aplicação da técnica de redes neurais artificiais no controle de teor de minério em frentes de lavra a partir de observações geológicas e geotécnicas. A área de estudo da aplicação é o depósito de cobre e ouro de Chapada (Goiás), hospedado por rochas da seqüência vulcano-sedimentar neoproterozóica de Chapada-Mara Rosa. Trata-se de um depósito mineral tipo epigenético, ligado a processos de alteração hidrotermal, associado a zonas estruturalmente favoráveis. As observações geológicas e geotécnicas constituem um banco de dados com 21.212 registros e 21 variáveis, provenientes de amostras de 237 furos de sondagem rotativa diamantada. As variáveis de entrada incluem litologia, porcentagem de sulfetos, razão calcopirita/pirita, freqüência de fraturas, RQD, e alterações hidrotermais tais como: cloritização, sericitização, silicificação, epidotização, carbonatização e piritização. As variáveis de saída são: teores de cobre e ouro. O modelo de rede neural utilizado foi o de múltiplas camadas (MLP) alimentada adiante ( feedforward ) totalmente interconectada, com 30 neurônios na camada oculta e 2 neurônios na camada de saída. A rede foi treinada com o algoritmo de retropropagação de Levenberg-Marquardt acoplado com regularização bayesiana. Obteve-se um índice de acertos de 80% na predição de teores de cobre em bancadas simuladas. / This study deals with application of artificial neural networks (ANNs) on grade control at mine sites inputting both geological and geotechnical variables. Case study is Chapada copper-gold deposit (Goiás, Brazil), located in the neoproterozoic Chapada-Mara Rosa volcano-sedimentary sequence. Ore is closely related to hydrothermal alteration, structurally controlled. The geological and geotechnical database contain 21,212 records on 21 variables taken from 237 diamond drill holes. Input variables include lithology, sulfide percentage, chalcopyrite/pyrite ratio, fracture frequency, RQD, and hydrothermal alterations such as chloritization, sericitization, silicification, epidotization, carbonatization and pyritization. Output variables are gold and copper grades. Neural network model is feedforward multi-layer perceptron (MLP), fully connected with 30 hidden and 2 output neurons. Network was trained with Levenberg-Marquardt backpropagation algorithm associated with bayesian regularization. Success rate on predicting copper grades on simulated mine benches was over 80%.

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:05:57Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7699_1.pdf: 4692354 bytes, checksum: 3063b3c29a68321b0fdc334da3fab5a0 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / No campo da neurociência computacional, a atividade elétrica dos neurônios é tradicionalmente modelada por equações diferenciais não-lineares acopladas, representando a evolução do potencial de membrana e certas variáveis relacionadas às condutâncias iônicas presentes no sistema. Uma tendência recente consiste na extensão desta estratégia de modelagem, detalhando as árvores dendríticas neuronais através da abordagem compartimental. Essa modelagem fina visa examinar a possibilidade de que essas extensas regiões neuronais em forma de árvores ramificadas desempenhem funções importantes, ou seja, sejam palco de uma complexa "computação dendrítica". Nesta dissertação, estudamos analiticamente e através de simulações um modelo cuja dinâmica da transmissão de estímulos dos elementos excitáveis é simples, porém a estrutura da árvore dendrítica é modelada em detalhe na forma de uma árvore de Cayley com um grande número de compartimentos. Resolvemos a equação mestra do problema, primeiro pela aproximação de campo médio simples, que apresenta fracos resultados. Em seguida, estudamos um cálculo da aproximação de pares, com resultados mais promissores. Os resultados de nossas simulações computacionais sugerem que a estrutura da árvore dendrítica da célula mitral é fundamental para o aumento da faixa dinâmica observado no glomérulo olfatório. Constatamos também o aparecimento de retropropagação de excitações, um fato já observado experimentalmente. Nossos resultados sugerem que a estrutura física em forma de árvore extensa com várias camadas poderia implementar importantes computações dendríticas, em especial uma função compressora de sinais com faixa dinâmica de mais de 50 dB. Fazemos também uma aplicação deste sistema ao glomérulo olfatório dos mamíferos, que contém dezenas de dendritos primários de células mitrais entrelaçados e conectados por junções comunicantes, modelado por árvores dendríticas com elementos conectados por uma rede bidirecional quase-aleatória. Um resultado notável nesta arquitetura é que a razão de ramificação das excitações não é dada simplesmente pela soma das razões dos casos isolados previamente conhecidos (rede aleatória e árvore isolada). No nosso modelo as árvores conectam-se por junçoes bidirecionais sorteadas aleatoriamente. Dependendo do número de junções comunicantes e de sua eficiência, o sistema passa a ter laços, possibilitando o aparecimento de atividade autosustentada na forma de transição de fase de não-equilíbrio. Deste forma, foi possível determinar numericamente as linhas críticas desta transição de fase. Neste caso, através de simulações, obtemos na criticalidade valores de faixa dinâmica similares aos observados experimentalmente para o glomérulo olfatório. Este resultado sugere uma possível função fisiológica para junções comunicantes nos circuitos neuronais do bulbo olfatório