Papers by Bruno Rodrigues de Oliveira
Wheat is a vital crop for global food security, but its productivity is increasingly threatened b... more Wheat is a vital crop for global food security, but its productivity is increasingly threatened by water and salinity stress, exacerbated by climate change. These environmental challenges affect wheat growth at multiple stages, leading to reduced germination, stunted development, and lower yields. Given that over 20% of cultivated land worldwide is affected by salinity, there is an urgent need to develop saline stress-tolerant wheat cultivars. This study presents a dataset of 11 commercial wheat cultivars, with a focus on their responses to water and salinity stress. The dataset includes comprehensive measurements such as germination rate, shoot and root length, and biomass under control, water, and saline conditions. By analyzing these data, researchers can better understand the genetic and phenotypic traits associated with drought and salinity tolerance. This research offers valuable insights into breeding strategies aimed at enhancing stress resistance, contributing to the development of wheat varieties capable of withstand harsh environmental conditions and ensuring global food security. This dataset provides a foundation for further exploration into the mechanisms of stress tolerance in wheat and opens new avenues for improving agricultural sustainability.
Trends in Agricultural and Environmental Sciences (TAES), 2024
Understanding the impact of seasonal variations on soybean productivity is crucial for optimizing... more Understanding the impact of seasonal variations on soybean productivity is crucial for optimizing agricultural practices. Given the influence of climatic factors such as temperature and rainfall on crop phenology, this study aims to analyze the effects of sowing and harvesting soybean cultivars in different seasons. This research investigates whether sowing soybeans in November and December leads to varying outcomes in terms of productivity and morphological characteristics, focusing on identifying the most stable cultivars across different climatic conditions. The study employed a comprehensive methodology, including data standardization, statistical tests (Levene, Shapiro-Wilk, ANOVA, Wilcoxon), and K-means clustering, to analyze 40 soybean cultivars across two seasons. Statistical preprocessing ensured data accuracy, while clustering helped identify cultivars with consistent responses to climatic changes. All computational analyses were performed using Python in the Google Colab environment. The findings revealed no significant difference in productivity between the two seasons, despite variations in temperature and rainfall. However, the moisture content of the grains (MTG) showed significant differences, influenced by higher rainfall in March and April and increased temperatures in December. K-means clustering highlighted SYN2282IPRO as the most stable cultivar and 77HO111I2X-GUAPORÉ as the most sensitive to climatic changes. The results emphasize the need for careful cultivar selection based on specific adaptability to seasonal variations. This study underscores the potential of computational tools like K-means clustering in agricultural optimization, offering a data-driven approach to selecting stable soybean cultivars. The adaptable methodology can be tailored to different geographical regions, soil types, and climate conditions, enhancing its relevance and applicability. These insights contribute to a better understanding of the complex interactions between climatic variables and soybean phenology, providing a foundation for improving agricultural practices in the face of climate change.
Trends in Agricultural and Environmental Sciences, 2024
Common beans and cowpea are two grains that form part of the preferred diet in several countries,... more Common beans and cowpea are two grains that form part of the preferred diet in several countries, mainly due to their nutritional value. Knowledge of their diversity is important for plant breeding and determines the conservation and use strategy. Previous analyzes show that there is variability for a set of qualitative and quantitative descriptors for this species. The objective of these work was to use data from qualitative descriptors to generate a decision tree model that makes it possible to classify common bean and cowpea genotypes. 17 bean genotypes were used, 12 of which were common beans and 5 were cowpeas. Eight qualitative descriptors were used to characterize the bean genotypes. Machine learning techniques were used to generate decision tree models for classifying bean genotypes. Using the accuracy, precision and F1-score metrics in the cross-validation approach, we select the best decision tree model. This model was adapted into a flowchart for use in various purposes, aiming to classify beans based on qualitative descriptors.
Trends in Agricultural and Environmental Sciences (TAES), 2023
The selection of forage grasses that are more adapted to adverse conditions, such as water scarci... more The selection of forage grasses that are more adapted to adverse conditions, such as water scarcity or dry rain periods, is extremely important. Mainly due to the severe climate changes, and the search for more sustainable ways of farming. Forage grasses form the basis of the diet of beef cattle and are also used as a source of biofuels, for erosion control and soil improvement. This work presents a machine learning methodology to obtain classification models for nine forage cultivars, subject to moderate and severe water stress. The Naïve Bayes algorithm is used together with the Kernel Density Estimation method to obtain the densities used in the classification models. Before learning the models, the grouped cross-validation technique and also the grid search are used to search for the best set of hyperparameters. The best accuracy and precision results are 0.88 and 0.90, respectively. It is observed that the classification performance depends on the cultivars used in the training and test sets. At the end, the estimated probability densities are also analyzed by comparing them with some statistics obtained for each variable and water stress or control environments.
Trends in Agricultural and Environmental Sciences, 2023
Soybean cultivation is one of the most important because it is used in several segments of the fo... more Soybean cultivation is one of the most important because it is used in several segments of the food industry. The evaluation of soybean cultivars subject to different planting and harvesting characteristics is an ongoing field of research. In this paper, we present a dataset obtained from forty soybean cultivars planted in subsequent seasons. The experiment used randomized blocks, arranged in a split-plot scheme, with four replications. The following variables were collected: plant height, insertion of the first pod, number of stems, number of legumes per plant, number of grains per pod, thousand seed weight, and grain yield, resulting in 320 data samples. The dataset presented can be used by researchers from different fields of activity.
Acta Scientiarum. Technology, 2022
Premature Ventricular Contractions (PVC) arrhythmias can be associated with sudden death and acut... more Premature Ventricular Contractions (PVC) arrhythmias can be associated with sudden death and acute myocardial infarction, occurring in 50% of the population for Holter monitoring. PVC patterns are very hard to be recognized since their waveforms can be confused with other heartbeats, such as Right and Left Bundle Branch Blocks. This work proposes a new approach for PVC recognition, based on Gaussian Naive Bayes algorithm and AMUSE (Algorithm for Multiple Unknown Signal Extraction), which is a method for the blind source separation problem. This approach provides a set of attributes that are combined by Linear Discriminant Analysis, allowing the training of an ensemble learning. The Analytic Hierarchy Process weights each learned model according to its importance, obtained from the performance metrics. This approach has some advantages over baseline methods since it does not use a pre-processing stage and employs a simple machine learning model trained using only two parameters for each feature. Using a standard dataset for training and test phases, the proposed approach achieves 98.75% accuracy, 90.65% sensitivity, and 99.46% specificity. The best performance was 99.57% accuracy, 98.64% sensitivity, and 99.65% specificity for other datasets. In general, the proposed approach is better than 66% of the state-ofthe-art methods concerning accuracy.
Multi-Science Journal, 2022
Premature Ventricular Contraction is an arrhythmia that can be associated with several cardiac di... more Premature Ventricular Contraction is an arrhythmia that can be associated with several cardiac disorders that affect from 40% to 75% of the general population. Premature Ventricular Contraction occurrence is diagnosed from the Electrocardiogram. If in an Electrocardiogram one (or two) Premature Ventricular Contraction occurs between two Normal heartbeats, then there is a Ventricular Bigeminy (or Trigeminy). The prevalence of Ventricular Bigeminy/Trigeminy rhythms is associated with angina, hypertension, congestive heart failure and myocardial infarction. In this work it is proposed a new approach for these rhythms early diagnosis using Decision Tree models. The proposed approach uses the information before occurrence of Ventricular Bigeminy/Trigeminy, i.e., the number of normal and abnormal heartbeats and the heart rhythm. In order to rhythm prediction, the models obtained from Random Forest algorithm, induced by cross-validation approach, are used. Proposed approach predicted Ventricular Bigeminy/Trigeminy occurrence with accuracy, sensitivity and specificity of 98.94%, 96.28% and 99.83, respectively. Furthermore, the results showed that the Ventricular Bigeminy/Trigeminy is preceded for Normal, Atrioventricular Junctional and Paced heart rhythms in most of the examples. Besides that, it is presented a simple algorithm for decision about the occurrence of Ventricular Bigeminy/Trigeminy rhythms.
Pantanal Editora, 2021
De acordo com Halliday et al. (2002), o som é a propagação de uma frente de compressão
mecânica o... more De acordo com Halliday et al. (2002), o som é a propagação de uma frente de compressão
mecânica ou onda mecânica; o som é uma onda longitudinal, que se propaga de forma circuncêntrica,
apenas em meios materiais, como os meios sólidos, líquidos ou gasosos, não podendo propagar-se no
vácuo. Os sons audíveis pelo ouvido humano têm uma frequência entre 20Hz e 20.000Hz, portanto, os
sons que estão abaixo ou acima desta faixa de frequência são denominados, respectivamente, de
infrassom e ultrassom.
O som que percebemos ao caminhar por um parque, uma rua movimentada ou ao andar de
ônibus, por exemplo, contém várias informações sobre o ambiente e os eventos que estão ocorrendo
naquele ambiente. Os seres humanos utilizam estas informações para compreenderem o ambiente onde
estão, como por exemplo, uma pessoa que está se preparando para sair de casa, ouvindo o que está acontecendo do lado de fora pode colocar um casaco (se ouvir sons de ventos), utilizar um guardachuva (sons da chuva) ou também pode deduzir como está a situação do trânsito em sua rua. A
combinação de vários tipos de sons em um determinado ambiente caracteriza uma cena acústica
(Barchiesi et al., 2015; Stowell et al., 2015).
Segundo Chachada e Kuo (2013), a análise de áudio realizada de forma automática tem sido
empregada em diversas áreas, tais como: robótica, inteligência artificial, dispositivos móveis, tecnologia
assistiva, dentre outras. O estudo e o aperfeiçoamento de técnicas de análise de áudio podem fornecer,
juntamente com sua posterior utilização em dispositivos tecnológicos, o desenvolvimento de
dispositivos inteligentes e a criação de sistemas de tomada de decisão cada vez mais precisos. Dessa
forma, a análise não somente dos sons individuais, mas da cena acústica que eles formam, pode trazer
melhorias antes impensáveis para o ser humano.
Segundo Virtanen et al. (2018), a habilidade da audição é vista como algo importante para o ser
humano pois, além de fazer parte do sistema sensorial, é por meio dela que se tornou possível o
desenvolvimento da linguagem falada e escrita que conhecemos, sem as quais não seria possível ter
evoluído tanto em termos tecnológicos. O desafio enfrentado na área de Classificação de Cenas
Acústicas (CCA) é o de construir algoritmos e métodos computacionais, capazes de reconhecer os
diversos sons pertencentes à um determinado ambiente ou localização. O desenvolvimento de métodos de processamento de sinais capazes de extrair automaticamente
informações do som, apresentam grande potencial em diversas aplicações do dia a dia, dentre aquelas
mencionadas anteriormente. Porém, ainda é um grande desafio encontrar formas eficazes de realizar o
reconhecimento de cenas acústicas, seja pela busca de novos descritores capazes de extrair informações
relevantes do sinal de áudio, ou pela melhoria constante nos algoritmos de aprendizagem de máquina.
Isto se deve ao fato de que em qualquer ambiente real, o arquivo de áudio capturado contém sons
gerados por fontes e intensidades aleatórias, e que normalmente são sobrepostos de formas distintas.
Revista Eletrônica Paulista, 2021
In the Analytic Hierarchy Process (AHP) are expected consistent matrices when the decision-maker ... more In the Analytic Hierarchy Process (AHP) are expected consistent matrices when the decision-maker performs perfect judgements. Such matrices rarely appear in real situations, since humans do not always decide in the same way. However, understanding these matrices helps to understand the near consistent matrices, which actually occur in real situations. Therefore, in this paper the Leibniz's formula properties are explored for these matrices determinant calculus. The main objective of this approach is to insert, in the AHP framework, new theories to the study of consistent and near consistent matrices. For that, two models of near consistent matrices are implemented, namely multiplicative and additive. In addition, some consequent results are explored, such as, diagonalization and exponential matrix.
Pantanal Editora, 2021
A análise da atividade elétrica do coração é de grande importância para avaliar a saúde desse órg... more A análise da atividade elétrica do coração é de grande importância para avaliar a saúde desse órgão
bem como a saúde do indivíduo (Guyton e Hall, 2006). Um dos exames mais empregados para esse
propósito é o Eletrocardiograma (ECG) que registra essa atividade elétrica por meio de eletrodos dispostos
em locais específicos do corpo. O posicionamento destes registra a atividade elétrica de diferentes
maneiras, pois as sobreposições e o tempo decorrido, dos impulsos elétricos que chegam até eles, são
distintas (Hampton, 2014).
Esses impulsos elétricos são decorrentes da repolarização e despolarização das células cardíacas, o
que, por sua vez, é devido às aberturas de canais específicos na membrana celular. Visto que o coração é
composto por quatro câmaras, dois átrios e dois ventrículos, e cada uma delas é responsável pelo
bombeamento do sague para locais diferentes, a atividade elétrica também é distinta em cada uma dessas
câmaras (Guyton e Hall, 2006).
As células cardíacas podem ser agrupadas em células de condução rápida e lenta. No primeiro
grupo temos as células do sistema de Purkinge e dos músculos atrial e ventricular, e no segundo as células
do Nódulo SA (Sinoatrial) e Nódulo AV (Atrioventricular). Para se ter uma ideia melhor desta distinção,
observamos que o potencial de ação das células de condução rápida estão entre 110 a 120 microvolt (mV),
enquanto que aquelas de condução lenta estão no intervalo 60 a 80 mV. Já em relação a velocidade de
propagação do impulso elétrico, no primeiro grupo esta é de 100 a 500 milissegundos (ms), enquanto no
segundo variam entre 100 a 300 ms (Hampton, 2014).
Pantanal Editora, 2021
O Eletrocardiograma (ECG) é um sinal estocástico que mede a atividade elétrica do coração por
mei... more O Eletrocardiograma (ECG) é um sinal estocástico que mede a atividade elétrica do coração por
meio de eletrodos dispostos em locais específicos do tórax, pernas e braços. Este sinal é de suma
importância para avaliação da saúde do indivíduo e do seu coração, tanto que é considerado o padrão
ouro para detecção de arritmias cardíacas (Nicolau et al., 2003). O ECG tem uma forma de onda
característica, pois é composto geralmente pelas ondas P, Q, R, S e T, sendo que a onda P reflete a
atividade de despolarização dos átrios, o complexo QRS a atividade de despolarização ventricular e a
onda T a de repolarização dos ventrículos.
Os sinais de ECG obtidos por meio do eletrocardiógrafo estão sujeitos aos mais diversos tipos
de ruídos que podem distorcer sua forma de onda dificultando a análise dos padrões eletrocardiográficos.
Os ruídos mais comuns são: interferência de 50/60Hz da rede elétrica (Oliveira et al., 2018); artefatos
devidos à atividade elétrica muscular; mal contato dos eletrodos com a pele e mudança de linha de base
(MLB) (Hao, Chen e Xin Y, 2011; Oliveira, 2015).
Forest Ecology and Management
Fluctuation and Noise Letters
Speech processing systems are very important in different applications involving speech and voice... more Speech processing systems are very important in different applications involving speech and voice quality such as automatic speech recognition, forensic phonetics and speech enhancement, among others. In most of them, the acoustic environmental noise is added to the original signal, decreasing the signal-to-noise ratio (SNR) and the speech quality by consequence. Therefore, estimating noise is one of the most important steps in speech processing whether to reduce it before processing or to design robust algorithms. In this paper, a new approach to estimate noise from speech signals is presented and its effectiveness is tested in the speech enhancement context. For this purpose, partial least squares (PLS) regression is used to model the acoustic environment (AE) and a Wiener filter based on a priori SNR estimation is implemented to evaluate the proposed approach. Six noise types are used to create seven acoustically modeled noises. The basic idea is to consider the AE model to ident...
Ciência em Foco Volume III
Neste terceiro volume da série Ciência em Foco expandimos as áreas de abrangência das pesquisas r... more Neste terceiro volume da série Ciência em Foco expandimos as áreas de abrangência das pesquisas relatadas, dentre elas a área de farmácia, contábil, jornalismo e estatística, tendo sempre como cerne a divulgação das pesquisas científicas com qualidade e relevância. No Capítulo I os autores trazem à tona uma discussão sobre a demarcação das Terras Indígenas da Raposa Serra do Sol, no Estado de Roraima, que acarretou na adaptação dos produtores de arroz devido à obrigatoriedade de produzirem em áreas menores, e concluem que os produtores tiveram que buscar “se reerguer na atividade promovendo, dessa forma, a sua continuidade por meio de alternativas que fortalecessem a produção como, por exemplo, utilizando cultivares mais produtivas”. Saindo do Norte para o Nordeste, no semiárido Cearense, no Capítulo II os autores analisam a temperatura e umidade relativa do ar, a fim de avaliar o nível de estresse ambiental ao qual as fêmeas suínas de quatro raças são expostas, pois estes fatores influenciam na produtividade do rebanho, concluindo que para “diminuir os níveis de estresse dos suínos registrados pelas médias de ITU durante a pesquisa, o produtor pode melhorar as instalações da propriedade, com climatização (ventilação, aspersão), de forma que proporcione melhores índices ambientais para os animais”. Já no Capítulo III os autores emergem discussões sobre as políticas de saúde mental e como o farmacêutico é peça central para as suas aplicações de modo efetivo. Dentre suas conclusões pode-se destacar que a atuação do farmacêutico nos centros de apoio contribui para a boa aceitação dos medicamentos, pois estes profissionais proporcionam uma interação “positiva, fazendo com que os pacientes cheguem mais rápido à recuperação de sua saúde”. O Capítulo IV traz uma discussão sobre a questão da ética na profissão contábil e sobre as infrações aplicadas aos profissionais que descumprem o código de ética no estado de Goiás. Em sua conclusão os autores ressaltam que “Os resultados apresentados no estudo, em especial ao aspecto de evolução das infrações cometidas, podem levar a duas interpretações: primeira, maior atuação do Conselho, intervindo e registrando todos os atos praticados pelos profissionais; ou, segunda, maior descuido dos contabilistas para com o Código de Ética”. Discorrendo sobre o trabalho jornalístico nos jornais de alguns sindicatos no estado do paraná tendo em conta certas características das entidades empregadoras mencionadas, o autor do Capítulo V constata em sua conclusão sobre esse meio de comunicação institucional que “Como instrumentos de comunicação com posicionamentos mais institucionais e de representação da direção da entidade, os jornais analisados indicaram predominância da fala dos dirigentes institucionais como prioritários nos jornais”. No sexto e último capítulo o autor aborda a questão da violência doméstica e familiar contra a mulher, por meio de uma pesquisa quantitativa sobre a quantidade de solicitações de medidas protetivas, que constituem um dos instrumentos em favor da vítima criado pela Lei 11.340/2006 (Lei Maria da Penha), e conclui que, embora numericamente a violência doméstica possa ter aumentado mais de 300% no estado de Mato Grosso do Sul, não é possível determinar se o aumento é em decorrência do maior acesso e ciência das mulheres aos seus direitos, ou se realmente a violência aumentou. Por fim, nós esperamos que cada uma das pesquisas apresentadas possa contribuir efetivamente para nossa sociedade por meio dos resultados apresentados dos problemas abordados.
Computer Methods and Programs in Biomedicine
Background and Objective: Premature ventricular contraction is associated to the risk of coronary... more Background and Objective: Premature ventricular contraction is associated to the risk of coronary heart disease, and its diagnosis depends on a long time heart monitoring. For this purpose, monitoring through Holter devices is often used and computational tools can provide essential assistance to specialists. This paper presents a new premature ventricular contraction recognition method based on a simplified set of features, extracted from geometric figures constructed over QRS complexes (Q, R and S waves). Methods: Initially, a preprocessing stage based on wavelet denoising electrocardiogram signal scaling is applied. Then, the signal is segmented taking into account the ventricular depolarization timing and a new set of geometrical features are extracted. In order to validate this approach, simulations encompassing eight different classifiers are presented. To select the best classifiers, a new methodology is proposed based on the Analytic Hierarchy Process. Results: The best results, achieved with an Artificial Immune System, were 98.4%, 91.1% and 98.7% for accuracy, sensitivity and specificity, respectively. When artificial examples were generated to balance the dataset, the recognition performance increased to 99.0%, 98.5% and 99.5%, employing the Support Vector Machine classifier. Conclusions: The proposed approach is compared with some of latest references and results indicate its effectiveness as a method for recognizing premature ventricular contraction. Besides, the overall system presents low computation load.
In this work, a comparative analysis between Mexican Hat and Golden Hat wavelets is presented. Th... more In this work, a comparative analysis between Mexican Hat and Golden Hat wavelets is presented. The latter wavelet belongs to a new family of functions generated from Fibonacci coefficient polynomials. Although these wavelets have a very similar waveform, they have several distinct characteristics in time and the frequency domains. These distinctions are explored here in the scale-space.
Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2019
Background and Objective: Premature ventricular contraction is associated to the risk of coronary... more Background and Objective: Premature ventricular contraction is associated to the risk of coronary heart disease, and its diagnosis depends on a long time heart monitoring. For this purpose, monitoring through Holter devices is often used and computational tools can provide essential assistance to specialists. This paper presents a new premature ventricular contraction recognition method based on a simplified set of features, extracted from geometric figures constructed over QRS complexes (Q, R and S waves). Methods: Initially, a preprocessing stage based on wavelet denoising electrocardiogram signal scaling is applied. Then, the signal is segmented taking into account the ventricular depolarization timing and a new set of geometrical features are extracted. In order to validate this approach, simulations encompassing eight different classifiers are presented. To select the best classifiers, a new methodology is proposed based on the Analytic Hierarchy Process. Results: The best results, achieved with an Artificial Immune System, were 98.4%, 91.1% and 98.7% for accuracy, sensitivity and specificity, respectively. When artificial examples were generated to balance the dataset, the recognition performance increased to 99.0%, 98.5% and 99.5%, employing the Support Vector Machine classifier. Conclusions: The proposed approach is compared with some of latest references and results indicate its effectiveness as a method for recognizing premature ventricular contraction. Besides, the overall system presents low computation load.
A análise de dados constituí uma etapa primordial nos processos de tomada de decisão. Para tanto,... more A análise de dados constituí uma etapa primordial nos processos de tomada de decisão. Para tanto,
dada a enorme quantidade de dados gerados atualmente, os modelos de gráficos são
imprescindíveis, porque analisar dados tabulares é uma tarefa contraproducente para pessoas. No
entanto, nem todos os modelos de gráficos trazem as mesmas informações. Neste trabalho, realizase
uma análise comparativa entre dois principais modelos de gráficos para visualização de séries de
dados. Conclui-se que o modelo do tipo boxplot é mais adequado que os histogramas porque estes
exibem mais informações, colaborando de modo mais eficaz nos processos decisórios.
Introduction: The analysis of electrocardiogram (ECG) signals allows the experts to diagnosis sev... more Introduction: The analysis of electrocardiogram (ECG) signals allows the experts to diagnosis several cardiac
disorders. However, the accuracy of such diagnostic depends on the signals quality. In this paper it is proposed
a simple method for power-line interference (PLI) removal based on the wavelet decomposition, without the use
of thresholding techniques. Methods: This method consists in identifying the ECG and noise frequency range
for further zeroing wavelet detail coefficients in the subbands with no ECG coefficients in the frequency content.
Afterward, the enhanced ECG signal is obtained by the inverse discrete wavelet transform (IDWT). In order to
choose the wavelet function, several experiments were performed with synthetic signals with worse Signal-to-Noise
Ratio (SNR). Results: Considering the relative error metrics and runtime, the best wavelet function for denoising
was Symlet 8. Twenty synthetic ECG signals with different features and eight real ECG signals, obtained in the
Physionet Challenge 2011, were used in the experiments. Results show the advantage of the proposed method
against thresholding and notch filter techniques, considering classical metrics of assessment. The proposed
method performed better for 75% of the synthetic signals and for 100% of the real signals considering most of
the evaluation measures, when compared with a thresholding technique. In comparison with the notch filter, the
proposed method is better for all signals. Conclusion: The proposed method can be used for PLI removal in ECG
signals with superior performance than thresholding and notch filter techniques. Also, it can be applied for high
frequencies denoising even without a priori frequencies knowledge.
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Papers by Bruno Rodrigues de Oliveira
mecânica ou onda mecânica; o som é uma onda longitudinal, que se propaga de forma circuncêntrica,
apenas em meios materiais, como os meios sólidos, líquidos ou gasosos, não podendo propagar-se no
vácuo. Os sons audíveis pelo ouvido humano têm uma frequência entre 20Hz e 20.000Hz, portanto, os
sons que estão abaixo ou acima desta faixa de frequência são denominados, respectivamente, de
infrassom e ultrassom.
O som que percebemos ao caminhar por um parque, uma rua movimentada ou ao andar de
ônibus, por exemplo, contém várias informações sobre o ambiente e os eventos que estão ocorrendo
naquele ambiente. Os seres humanos utilizam estas informações para compreenderem o ambiente onde
estão, como por exemplo, uma pessoa que está se preparando para sair de casa, ouvindo o que está acontecendo do lado de fora pode colocar um casaco (se ouvir sons de ventos), utilizar um guardachuva (sons da chuva) ou também pode deduzir como está a situação do trânsito em sua rua. A
combinação de vários tipos de sons em um determinado ambiente caracteriza uma cena acústica
(Barchiesi et al., 2015; Stowell et al., 2015).
Segundo Chachada e Kuo (2013), a análise de áudio realizada de forma automática tem sido
empregada em diversas áreas, tais como: robótica, inteligência artificial, dispositivos móveis, tecnologia
assistiva, dentre outras. O estudo e o aperfeiçoamento de técnicas de análise de áudio podem fornecer,
juntamente com sua posterior utilização em dispositivos tecnológicos, o desenvolvimento de
dispositivos inteligentes e a criação de sistemas de tomada de decisão cada vez mais precisos. Dessa
forma, a análise não somente dos sons individuais, mas da cena acústica que eles formam, pode trazer
melhorias antes impensáveis para o ser humano.
Segundo Virtanen et al. (2018), a habilidade da audição é vista como algo importante para o ser
humano pois, além de fazer parte do sistema sensorial, é por meio dela que se tornou possível o
desenvolvimento da linguagem falada e escrita que conhecemos, sem as quais não seria possível ter
evoluído tanto em termos tecnológicos. O desafio enfrentado na área de Classificação de Cenas
Acústicas (CCA) é o de construir algoritmos e métodos computacionais, capazes de reconhecer os
diversos sons pertencentes à um determinado ambiente ou localização. O desenvolvimento de métodos de processamento de sinais capazes de extrair automaticamente
informações do som, apresentam grande potencial em diversas aplicações do dia a dia, dentre aquelas
mencionadas anteriormente. Porém, ainda é um grande desafio encontrar formas eficazes de realizar o
reconhecimento de cenas acústicas, seja pela busca de novos descritores capazes de extrair informações
relevantes do sinal de áudio, ou pela melhoria constante nos algoritmos de aprendizagem de máquina.
Isto se deve ao fato de que em qualquer ambiente real, o arquivo de áudio capturado contém sons
gerados por fontes e intensidades aleatórias, e que normalmente são sobrepostos de formas distintas.
bem como a saúde do indivíduo (Guyton e Hall, 2006). Um dos exames mais empregados para esse
propósito é o Eletrocardiograma (ECG) que registra essa atividade elétrica por meio de eletrodos dispostos
em locais específicos do corpo. O posicionamento destes registra a atividade elétrica de diferentes
maneiras, pois as sobreposições e o tempo decorrido, dos impulsos elétricos que chegam até eles, são
distintas (Hampton, 2014).
Esses impulsos elétricos são decorrentes da repolarização e despolarização das células cardíacas, o
que, por sua vez, é devido às aberturas de canais específicos na membrana celular. Visto que o coração é
composto por quatro câmaras, dois átrios e dois ventrículos, e cada uma delas é responsável pelo
bombeamento do sague para locais diferentes, a atividade elétrica também é distinta em cada uma dessas
câmaras (Guyton e Hall, 2006).
As células cardíacas podem ser agrupadas em células de condução rápida e lenta. No primeiro
grupo temos as células do sistema de Purkinge e dos músculos atrial e ventricular, e no segundo as células
do Nódulo SA (Sinoatrial) e Nódulo AV (Atrioventricular). Para se ter uma ideia melhor desta distinção,
observamos que o potencial de ação das células de condução rápida estão entre 110 a 120 microvolt (mV),
enquanto que aquelas de condução lenta estão no intervalo 60 a 80 mV. Já em relação a velocidade de
propagação do impulso elétrico, no primeiro grupo esta é de 100 a 500 milissegundos (ms), enquanto no
segundo variam entre 100 a 300 ms (Hampton, 2014).
meio de eletrodos dispostos em locais específicos do tórax, pernas e braços. Este sinal é de suma
importância para avaliação da saúde do indivíduo e do seu coração, tanto que é considerado o padrão
ouro para detecção de arritmias cardíacas (Nicolau et al., 2003). O ECG tem uma forma de onda
característica, pois é composto geralmente pelas ondas P, Q, R, S e T, sendo que a onda P reflete a
atividade de despolarização dos átrios, o complexo QRS a atividade de despolarização ventricular e a
onda T a de repolarização dos ventrículos.
Os sinais de ECG obtidos por meio do eletrocardiógrafo estão sujeitos aos mais diversos tipos
de ruídos que podem distorcer sua forma de onda dificultando a análise dos padrões eletrocardiográficos.
Os ruídos mais comuns são: interferência de 50/60Hz da rede elétrica (Oliveira et al., 2018); artefatos
devidos à atividade elétrica muscular; mal contato dos eletrodos com a pele e mudança de linha de base
(MLB) (Hao, Chen e Xin Y, 2011; Oliveira, 2015).
dada a enorme quantidade de dados gerados atualmente, os modelos de gráficos são
imprescindíveis, porque analisar dados tabulares é uma tarefa contraproducente para pessoas. No
entanto, nem todos os modelos de gráficos trazem as mesmas informações. Neste trabalho, realizase
uma análise comparativa entre dois principais modelos de gráficos para visualização de séries de
dados. Conclui-se que o modelo do tipo boxplot é mais adequado que os histogramas porque estes
exibem mais informações, colaborando de modo mais eficaz nos processos decisórios.
disorders. However, the accuracy of such diagnostic depends on the signals quality. In this paper it is proposed
a simple method for power-line interference (PLI) removal based on the wavelet decomposition, without the use
of thresholding techniques. Methods: This method consists in identifying the ECG and noise frequency range
for further zeroing wavelet detail coefficients in the subbands with no ECG coefficients in the frequency content.
Afterward, the enhanced ECG signal is obtained by the inverse discrete wavelet transform (IDWT). In order to
choose the wavelet function, several experiments were performed with synthetic signals with worse Signal-to-Noise
Ratio (SNR). Results: Considering the relative error metrics and runtime, the best wavelet function for denoising
was Symlet 8. Twenty synthetic ECG signals with different features and eight real ECG signals, obtained in the
Physionet Challenge 2011, were used in the experiments. Results show the advantage of the proposed method
against thresholding and notch filter techniques, considering classical metrics of assessment. The proposed
method performed better for 75% of the synthetic signals and for 100% of the real signals considering most of
the evaluation measures, when compared with a thresholding technique. In comparison with the notch filter, the
proposed method is better for all signals. Conclusion: The proposed method can be used for PLI removal in ECG
signals with superior performance than thresholding and notch filter techniques. Also, it can be applied for high
frequencies denoising even without a priori frequencies knowledge.
mecânica ou onda mecânica; o som é uma onda longitudinal, que se propaga de forma circuncêntrica,
apenas em meios materiais, como os meios sólidos, líquidos ou gasosos, não podendo propagar-se no
vácuo. Os sons audíveis pelo ouvido humano têm uma frequência entre 20Hz e 20.000Hz, portanto, os
sons que estão abaixo ou acima desta faixa de frequência são denominados, respectivamente, de
infrassom e ultrassom.
O som que percebemos ao caminhar por um parque, uma rua movimentada ou ao andar de
ônibus, por exemplo, contém várias informações sobre o ambiente e os eventos que estão ocorrendo
naquele ambiente. Os seres humanos utilizam estas informações para compreenderem o ambiente onde
estão, como por exemplo, uma pessoa que está se preparando para sair de casa, ouvindo o que está acontecendo do lado de fora pode colocar um casaco (se ouvir sons de ventos), utilizar um guardachuva (sons da chuva) ou também pode deduzir como está a situação do trânsito em sua rua. A
combinação de vários tipos de sons em um determinado ambiente caracteriza uma cena acústica
(Barchiesi et al., 2015; Stowell et al., 2015).
Segundo Chachada e Kuo (2013), a análise de áudio realizada de forma automática tem sido
empregada em diversas áreas, tais como: robótica, inteligência artificial, dispositivos móveis, tecnologia
assistiva, dentre outras. O estudo e o aperfeiçoamento de técnicas de análise de áudio podem fornecer,
juntamente com sua posterior utilização em dispositivos tecnológicos, o desenvolvimento de
dispositivos inteligentes e a criação de sistemas de tomada de decisão cada vez mais precisos. Dessa
forma, a análise não somente dos sons individuais, mas da cena acústica que eles formam, pode trazer
melhorias antes impensáveis para o ser humano.
Segundo Virtanen et al. (2018), a habilidade da audição é vista como algo importante para o ser
humano pois, além de fazer parte do sistema sensorial, é por meio dela que se tornou possível o
desenvolvimento da linguagem falada e escrita que conhecemos, sem as quais não seria possível ter
evoluído tanto em termos tecnológicos. O desafio enfrentado na área de Classificação de Cenas
Acústicas (CCA) é o de construir algoritmos e métodos computacionais, capazes de reconhecer os
diversos sons pertencentes à um determinado ambiente ou localização. O desenvolvimento de métodos de processamento de sinais capazes de extrair automaticamente
informações do som, apresentam grande potencial em diversas aplicações do dia a dia, dentre aquelas
mencionadas anteriormente. Porém, ainda é um grande desafio encontrar formas eficazes de realizar o
reconhecimento de cenas acústicas, seja pela busca de novos descritores capazes de extrair informações
relevantes do sinal de áudio, ou pela melhoria constante nos algoritmos de aprendizagem de máquina.
Isto se deve ao fato de que em qualquer ambiente real, o arquivo de áudio capturado contém sons
gerados por fontes e intensidades aleatórias, e que normalmente são sobrepostos de formas distintas.
bem como a saúde do indivíduo (Guyton e Hall, 2006). Um dos exames mais empregados para esse
propósito é o Eletrocardiograma (ECG) que registra essa atividade elétrica por meio de eletrodos dispostos
em locais específicos do corpo. O posicionamento destes registra a atividade elétrica de diferentes
maneiras, pois as sobreposições e o tempo decorrido, dos impulsos elétricos que chegam até eles, são
distintas (Hampton, 2014).
Esses impulsos elétricos são decorrentes da repolarização e despolarização das células cardíacas, o
que, por sua vez, é devido às aberturas de canais específicos na membrana celular. Visto que o coração é
composto por quatro câmaras, dois átrios e dois ventrículos, e cada uma delas é responsável pelo
bombeamento do sague para locais diferentes, a atividade elétrica também é distinta em cada uma dessas
câmaras (Guyton e Hall, 2006).
As células cardíacas podem ser agrupadas em células de condução rápida e lenta. No primeiro
grupo temos as células do sistema de Purkinge e dos músculos atrial e ventricular, e no segundo as células
do Nódulo SA (Sinoatrial) e Nódulo AV (Atrioventricular). Para se ter uma ideia melhor desta distinção,
observamos que o potencial de ação das células de condução rápida estão entre 110 a 120 microvolt (mV),
enquanto que aquelas de condução lenta estão no intervalo 60 a 80 mV. Já em relação a velocidade de
propagação do impulso elétrico, no primeiro grupo esta é de 100 a 500 milissegundos (ms), enquanto no
segundo variam entre 100 a 300 ms (Hampton, 2014).
meio de eletrodos dispostos em locais específicos do tórax, pernas e braços. Este sinal é de suma
importância para avaliação da saúde do indivíduo e do seu coração, tanto que é considerado o padrão
ouro para detecção de arritmias cardíacas (Nicolau et al., 2003). O ECG tem uma forma de onda
característica, pois é composto geralmente pelas ondas P, Q, R, S e T, sendo que a onda P reflete a
atividade de despolarização dos átrios, o complexo QRS a atividade de despolarização ventricular e a
onda T a de repolarização dos ventrículos.
Os sinais de ECG obtidos por meio do eletrocardiógrafo estão sujeitos aos mais diversos tipos
de ruídos que podem distorcer sua forma de onda dificultando a análise dos padrões eletrocardiográficos.
Os ruídos mais comuns são: interferência de 50/60Hz da rede elétrica (Oliveira et al., 2018); artefatos
devidos à atividade elétrica muscular; mal contato dos eletrodos com a pele e mudança de linha de base
(MLB) (Hao, Chen e Xin Y, 2011; Oliveira, 2015).
dada a enorme quantidade de dados gerados atualmente, os modelos de gráficos são
imprescindíveis, porque analisar dados tabulares é uma tarefa contraproducente para pessoas. No
entanto, nem todos os modelos de gráficos trazem as mesmas informações. Neste trabalho, realizase
uma análise comparativa entre dois principais modelos de gráficos para visualização de séries de
dados. Conclui-se que o modelo do tipo boxplot é mais adequado que os histogramas porque estes
exibem mais informações, colaborando de modo mais eficaz nos processos decisórios.
disorders. However, the accuracy of such diagnostic depends on the signals quality. In this paper it is proposed
a simple method for power-line interference (PLI) removal based on the wavelet decomposition, without the use
of thresholding techniques. Methods: This method consists in identifying the ECG and noise frequency range
for further zeroing wavelet detail coefficients in the subbands with no ECG coefficients in the frequency content.
Afterward, the enhanced ECG signal is obtained by the inverse discrete wavelet transform (IDWT). In order to
choose the wavelet function, several experiments were performed with synthetic signals with worse Signal-to-Noise
Ratio (SNR). Results: Considering the relative error metrics and runtime, the best wavelet function for denoising
was Symlet 8. Twenty synthetic ECG signals with different features and eight real ECG signals, obtained in the
Physionet Challenge 2011, were used in the experiments. Results show the advantage of the proposed method
against thresholding and notch filter techniques, considering classical metrics of assessment. The proposed
method performed better for 75% of the synthetic signals and for 100% of the real signals considering most of
the evaluation measures, when compared with a thresholding technique. In comparison with the notch filter, the
proposed method is better for all signals. Conclusion: The proposed method can be used for PLI removal in ECG
signals with superior performance than thresholding and notch filter techniques. Also, it can be applied for high
frequencies denoising even without a priori frequencies knowledge.
lização, denominado AMUSE, será estudado. A intenção principal é introduzir uma etapa
de pré-processamento, filtragem, utilizando a transformada Wavelet, e verificar como tal
sistema se comporta e quais as vantagens e desvantagens da utilização desses filtros. Para
avaliação da performance e comparação com métodos comuns, será utilizado o algoritmo
BSS Evaluation.
do cora¸c˜ao de um indiv´ıduo. A an´alise de seu tra¸cado possibilita diagnosticar uma s´erie
de doen¸cas e anomalias. Para isso, sistemas computacionais precisam segmentar os sinais
de ECG, cujo primeiro passo ´e a detec¸c˜ao dos complexos QRS (ondas Q, R e S). Muitos m´etodos tˆem sido propostos para tal finalidade. Os primeiros utilizavam t´ecnicas de
filtragem e diferencia¸c˜ao, mas recentemente alguns pesquisadores tˆem concebido metodologias baseadas na an´alise de multirresolu¸c˜ao da transformada Wavelet. Seguindo caminho semelhante, neste trabalho ´e proposta uma metodologia baseada na decomposi¸c˜ao
em valores singulares em multirresolu¸c˜ao (MRSVD), para solu¸c˜ao do problema de detec¸c˜ao dos complexos QRS de um sinal de ECG, que pode ser dividida em quatro etapas
essenciais: pr´e-processamento, inspe¸c˜ao, decis˜ao e corre¸c˜ao. Em quase todas elas h´a implementa¸c˜oes inovadoras: na primeira utiliza-se, de forma in´edita, a MRSVD; na segunda
etapa exploram-se caracter´ısticas fisiol´ogicas do m´usculo card´ıaco para certificar-se de que
um determinado segmento compreende ou n˜ao uma onda R autˆentica; na ´ultima, s˜ao corrigidas as detec¸c˜oes baseadas nas amplitudes das ondas R. A avalia¸c˜ao da qualidade de
detec¸c˜ao, para os experimentos realizados, mostra que o algoritmo proposto atingiu taxa
de previsibilidade de 99, 20%, taxa de sensibilidade de 99, 70% e erro de apenas 1, 10%,
contra 97, 10%, 99, 00% e 3, 70%, respectivamente, obtidas por outro m´etodo.
doenças cardíacas fatais. Seu diagnóstico é mais acurado quando utilizado monitoramento
ambulatorial de 24 ou 48 horas. Estes exames geram muitos dados para serem analisados pelo
especialista, logo, ferramentas computacionais são imprescindíveis para auxiliarem o diagnóstico.
Neste trabalho é proposta uma nova abordagem para reconhecimento das CPVs, por
meio da análise de segmentos dos sinais de Eletrocardiograma (ECG), baseada na utilização
do método de separação cega de fontes AMUSE para extração dos atributos característicos, seguido
da Análise Discriminante Linear para redução da dimensionalidade, e o algoritmo Naive
Bayes para indução das máquinas de aprendizado, as quais são ponderadas em um comitê de
máquinas cujas importâncias são obtidas pelo método Análise Hierárquica de Processos (AHP)
empregando uma função de conversão adequada, também proposta. Vários experimentos são
implementados a m de verificar a performance das abordagens propostas, incluindo: dados
balanceados e desbalanceados, performances individuais por registros ECG, variações dos parâmetros das máquinas de aprendizado, ambiente ruidoso e diversas composições de comitês.
No melhor dos casos, obteve-se medidas de acurácia, sensibilidade e especificidade nos valores
de 99,57%, 98,64% e 99,65%, respectivamente. A pesquisa apresentada traz contribuições
relevantes para a área de aprendizado de máquina de sinais biomédicos, ao apresentar uma metodologia
simples, de baixo custo computacional e eficiente para o reconhecimento de arritmias
CPV.
electrocardiogram signals. In this work, the theory of wavelet transform is studed together
with elements of classical theories of the functional analysis, linear algebra and digital signal
processing. Both formulas sinthesis and analysis are treated. An expression for efittient
computation is derived, from convolution relation, based on discrete Fourirer transform. Lastly,
discribed some recent research works that use the integral wavelet transform for analysis of
electrocardiogram.
A transformada wavelet tem sido aplicada com sucesso na análise de sinais biomédicos, principalmente
para os sinais de eletrocardiograma. Neste trabalho, a teoria da transformada
wavelet é estudada juntamente com elementos das teorias clássicas da análise funcional, álgebra
linear e processamento digital de sinais. Tanto as fórmulas de análise como de síntese
desta transformada são tratadas. Uma expressão para cômputo eficiente desta transformada é
derivada, a partir da relação de convolução, baseada na transformada discreta de Fourier. Por
fim, são descritos alguns trabalhos de pesquisas recentes que utilizam a transformada wavelet
integral para análise de sinais de eletrocardiograma.
dada a enorme quantidade de dados gerados atualmente, os modelos de gráficos são
imprescindíveis, porque analisar dados tabulares é uma tarefa contraproducente para pessoas. No
entanto, nem todos os modelos de gráficos trazem as mesmas informações. Neste trabalho, realizase
uma análise comparativa entre dois principais modelos de gráficos para visualização de séries de
dados. Conclui-se que o modelo do tipo boxplot é mais adequado que os histogramas porque estes
exibem mais informações, colaborando de modo mais eficaz nos processos decisórios.
corações param;
olhos captam última cena.
Mas para quem,
se não haverá depois à memória?
Enquanto escrevo...
alguém decidido pôr fim numa vida
do outro;
alguém decidido, da vida, é hora do fim,
da sua.
Enquanto escrevo...
o bebê rapinado do choro causa alvoroço na sala gelada;
a mãe a nascer agarrada ao vapor de esperança
chora por dois.
Enquanto escrevo...
o paraquedista despenca do céu,
a falha fatal avisara;
o pai atrasado viola apressado a luz carmesim:
abalroam-se carros e ferros;
o senhor aos 70, querendo ser 30,
injeta-se a química, e ela o vitima;
na academia: saudáveis prazeres (o peso,
a mulher), o peso no peito sufoca.
Enquanto escrevo...
a bala procura no corpo conforto
na estreita, daquela criança, a garganta;
a bala saída do cano em nada procura,
mas acha um corpo qualquer.
Enquanto escrevo...
talvez você leia turvado só mais esta vez
e ao levantar-se a cara dirija-se ao chão;
talvez eu escreva a palavra final
o que jamais pude escrever.
É um caminho sem volta: aberto o peito, nossa essência é revelada, e as partes ocultadas são expostas. Pôr em prática a ordem "Conhece-te a ti mesmo" é desagradável, porque todos têm dentro vergonhosos vestígios daquele Eu miserável, irreconciliável e mesquinho, coabitando com o outro Eu.
Não tema o corte. É na ferida aberta que a luz penetra, revelando a beleza assustadora da alma. Após a Esternotomia, restará a cicatriz: uma lembrança dolorosa da última viagem ao centro do seu ser.
Quando pensada nos fins de 2018 na agonia do período eleitoral que traria o
abjeto fascista à presidência do país, foi uma tentativa de gritar, de dizer, de contrapor.
E continua sendo.
De realizar uma publicação que fosse de encontro ao projeto político que viria, e
que se mostrou, como era previsto, uma tragédia para o país e para seu povo.
No entanto, o convite e o mote, o tema e os meios e mídias utilizadas pelos
autores e autoras que compõem as antologias não são, explicitamente ou efetivamente,
conteúdos que lidam com as questões de política de Estado.
E nunca foi nossa intenção construir uma obra que apontasse esteticamente
apenas para a crítica política e social, até porque essa linha é tênue e a arte já é uma
ação política, em si.
Mas em 2018 era nosso desejo, como editora, de alguma maneira nos opormos
ao período obscuro que sabíamos que viria.
Assim surgia a Antologia Subsolo anual.
Lançada no dia da posse do governo anterior, 1 de janeiro de 2019, chega hoje à
sua 7a edição, publicando autores e autoras de diversas regiões do país e mesmo de
fora do Brasil, e prezando, primordialmente, pela liberdade criativa, sem amarras,
sem grilhões.
Desejamos a todos e todas saúde e fúria, porque a vida exige da gente é coragem,
contra a covardia e a opressão deste mundo!
Paz, justiça e liberdade! A causa é legítima!
E a luta é coletiva!
científicas nas mais variadas áreas do conhecimento. A interdisciplinaridade deve ser um alvo sempre
buscado pelos pesquisadores, pois a “ciência” é construída empregando alicerces em várias outras
“ciências”. É esta coesão que tem proporcionado tantas evoluções nas mais distintas áreas do
conhecimento humano, sejam em áreas mais afetadas pelas tecnologias, sejam em áreas onde as relações
humanas são o cerne dos estudos.
Nesta edição, no Capítulo 1, os autores trazem uma discussão sobre um conceito basilar da
matemática financeira: a capitalização. Eles abordam as três principais formas, a saber: contínua,
composta e simples. A proposição geral consiste em apresentar uma formulação para a capitalização
contínua. Nas palavras dos autores: “Procura-se, como um primeiro objetivo, a partir do princípio de
variações infinitesimais, deduzir a expressão mais geral para a equação do montante na capitalização
contínua e apresentar situações-problemas em que só se pode usá-la para resolver o problema.”.
No capítulo 2, que apresenta resultados de uma pesquisa internacional realizada em Cuba, o autor
discorre sobre a experiência da gestão educativa em um curso de engenharia mecânica. Esta pesquisa
busca identificar as potencialidades e fragilidades da gestão educacional durante a fase de transição para
a educação remota – consequência do estado de emergência decorrente da Pandemia causada pela
COVID-19 –, “através da experiência da implementação da modalidade remota na carreira de ciências
técnicas na Universidade do Leste”.
O capítulo 3 também apresenta os resultados de uma pesquisa internacional, mas esta realizada
no Peru. O autor apresenta uma discussão profunda sobre “Pautas Jurídicas para uma nova Constituição
Peruana”, discorrendo sobre os limites constitucionais, utilizando uma abordagem qualitativa, com o
objetivo de entendê-los e interpretá-los, “observando que nesse tipo de pesquisa não se busca medir
variáveis, bem como não se busca testar hipóteses”.
Continuando nos temas multidisciplinares, no capítulo 4, os autores discutem sobre a formação
territorial do município de Feira de Santana-BA, um dos mais importantes do estado e da região nordeste,
devido a sua localização, possuindo uma atividade econômica e industrial intensa e vibrante, o que garante
uma posição privilegiada para a circulação de capitais, bens e serviços. De acordo com os autores seu
principal objetivo é “apresentar, de forma histórica e linear, o crescimento populacional municipal e suas
subdivisões, dentro dos distritos do município para justificar a demanda populacional e seu ordenamento
territorial, com destaque para a população rural distrital.”.
No de número 5, os autores apresentam uma revisão bibliométrica sobre a produção científica
relacionada a qualidade de vida de idosos na pandemia de COVID-19. Eles buscam com a pesquisa
responder algumas perguntas, como: “quais áreas do conhecimento produziram publicações, onde essas
publicações estão sendo realizadas, quais são os principais periódicos, quais são os tipos de publicações
e quais os principais autores dessas publicações, assim sendo.”.No último capítulo, o de número 6, redigido em língua inglesa, os autores objetivam investigar a
eficácia do uso do Google Classroom, e outros recursos da plataforma Google for Education e
Chromebooks na aprendizagem de estatística básica para estudantes do ensino fundamental. A pesquisa
apresentada foi realizada com cerca de 240 estudantes do 7º ao 9º ano de uma escola pública do estado
de Mato Grosso. Os resultados obtidos “mostraram que os estudantes apresentaram melhores resultados
no pós-teste, quando comparados com outros conteúdos estudados no mesmo ano utilizando outras
abordagens”. Tais resultados sugerem que o uso das plataformas investigadas pode melhorar o
aprendizado dos estudantes em estatística básica.
Esperamos que cada uma das pesquisas aqui apresentadas possam ser úteis para fomentar novas
pesquisas relacionadas, seja como continuação dos resultados apresentados ou na mescla multidisciplinar
dos temas tratados. Desejamos também que tais pesquisas ajam como guia para as decisões,
principalmente pelos governos e políticos, para as quais elas fornecem os subsídios necessários.
Uma excelente leitura a todos.
patterns from an environment, such as: parameters initialization, optimization methods, stop criteria,
datasets subsampling, among others (Hansen and Salamonn, 1990; Polikar, 2006). Thus, each machine
may learn differently even if it implements the same algorithm and uses the same data. In everyday life,
it is known that multiple experts achieve better results than a single expert, and this is true for many
situations. Therefore, in order to combine the predictions of multiple different machines into a single
one, it is necessary to use an ensemble learning scheme in a divide and conquer spirit. One of these
schemes is the voting, which returns the general output given by the individual machine outputs. Such
learning scheme works if there is diversity with respect to the induced models, i.e., if the machines make
wrong predictions for different instances (Polikar, 2006).
Since each machine has its own importance for the general predicted output, it is proposed in this
paper a novel rule for weighted voting strategy to determine the weights for these machines, employing
the Analytic Hierarchy Process (AHP) on performance measures varying from 0 to 1.
chamada de período. Elas podem ser simples, quando o período vem logo após a vírgula, ou compostas,
quando há uma parte não periódica entre a vírgula e o período. As dízimas periódicas são números
racionais (ou uma expansão decimal do número racional (Cuoco e Rotman, 2013)), pois podem ser
representadas por frações chamadas de frações geratrizes.
ordem de composição.
Ao escrever estes poemas pretendeu-se manter uma única métrica fixa: a quantidade de versos é 14, assim como no Soneto. Entretanto, as demais métricas e esquemas de rimas e ritmos variam
randomicamente. A forma clássica do Soneto, compreendendo dois quartetos e dois tercetos, foi permutada de muitos modos. Mesmo que alguns dos poemas estejam construídos nesta famígera
estrutura, ainda assim, alguns deles não são Sonetos, principalmente por não terem “a volta” característica (seja petrarquiano ou shakespeariano), que encerra nos versos finais a conclusão para as premissas apresentadas nos versos precedentes. Deste modo, optou-se aqui por nomear estes poemas de Pseudo-Sonetos.
Sobre o uso das regras gramaticais, ressalto que a forma do poema tem preferência à regra, porque em muitas situações sua utilização deturparia a rítmica concebida para aqueles versos. Portanto, a licença poética embebeu cada obra. Ressalto isto, principalmente, pelo uso da vírgula, empregada muitas vezes como uma marcação forçada de cesura.
A maioria dos poemas contém um qrcode com um link para as declamações no Youtube. Basta clicar no qrcode ou apontar sua câmera para o qrcode para ser direcionado aos vídeos. As declamações são acompanhadas dos textos dos poemas. O intuito é proporcionar ao leitor também uma experiência auditiva de acordo com a forma que
concebi a cadência e a expressividade de cada poema. É claro que isso não deve inibir o leitor a experimentar seu próprio modo de declamação e expressão, já que os poemas se amoldam a cada um.
Para ouvir todos os poemas em sequência acesse a Playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PLVkIzt1P2Dpxl-ryWHpQsmhRm6yad7IhC
este constituiu um dos maiores desafios no desenvolvimento da teoria dessas funções (Oliveira, 2007).
As famílias de funções wavelets mais utilizadas na prática, as Daublets, Symmmlets e Coiflets, possuem
esta característica (Oliveira, 2007; Morettin, 999).
relacionadas à: quantidade de leitos disponíveis; riscos associados à hospitalização como infecções,
depressão, trombose, condicionamento físico; custos gerais de internação; plano de saúde, dentre outros
(Anderson et al., 1988; Cesar; Santos, 2005; Silva et al., 2014).
Foi estimado que os dias extras de internação podem representar entre 11% a 30% dos custos
hospitalares totais por paciente, e que estes atrasos afetam mais de 22% dos pacientes (Landeiro et al.,
2016), ocasionando muitas vezes o cancelamento de cirurgias, atrasos em tratamentos de outros pacientes
e repercussões em cascata para diversos outros procedimentos médicos (Rojas‐García et al., 2017).
Um instrumento largamente utilizado no mundo todo para determinação da alta hospitalar é
denominado de Appropriateness Evaluation Protocol (AEP) (McDonagh et al., 2000; Vetter, 2003; Silva et al.,
2014). O AEP foi proposto como um instrumento independente de diagnóstico e para a medicina adulta.
Os critérios do AEP que determinam um tratamento hospitalar são categorizados em três categorias: (a)
serviços médicos, (b) serviços de enfermagem/suporte de vida e (c) fatores de condição do paciente.
Quando qualquer um destes critérios é atendimento, o tratamento hospitalar é recomendado (Gertman;
Restuccia, 1981). Essas categorias englobam 27 critérios objetivos. Este instrumento foi utilizado para
analisar 395 prontuários em dois hospitais públicos de ensino no estado de Minas Gerais. Os autores
constataram um atraso na alta hospitalar superior a 58%. Tendo um atraso médio por paciente superior
a 4 dias (Silva et al., 2014).
Os métodos de Inteligência Artificial (Artificial Intelligence - AI) e Aprendizado de Máquina (Machine
Learning – ML) têm ampla gama de aplicações para resolução de problemas nas mais variadas áreas da
medicina. Seu uso tem crescido nos últimos anos, principalmente devido ao aumento significativo na
quantidade de dados disponíveis bem como à evolução dos softwares e hardwares necessários para processamento (de Abreu et al., 2017; Gossler et al., 2016; de Oliveira et al., 2019; Chen et al., 2021; Li
et al., 2021; Kiener, 2021; Bhinder et al., 2021).
Neste trabalho propõe-se a obtenção de um modelo de AI (ML) que seja capaz de auxiliar na
decisão sobre a alta hospitalar, alisando tão somente os resultados de exames laboratoriais (hemograma).
Para tanto, o modelo é construído utilizando dados de mais de 4 mil pacientes de um hospital privado na
Indonésia. Esta base de dados foi elaborada por Mujiono (2020) e consiste de 10 variáveis mais a decisão
tomada a respeito da alta hospitalar. Também é investigado se os modelos aprendidos diferenciam entre
gênero masculino ou feminino, pois os valores de referência do hemograma são diferentes dependendo
do gênero (Rosenfeld et al., 2019). Além de analisadas quais são as variáveis mais importantes na
determinação da alta hospitalar.
A obtenção de modelos dessa natureza é de grande valia, pois podem auxiliar os médicos e suas
equipes, gestores de hospitais e planos de saúde a selecionarem no tempo adequado àqueles pacientes
que estão aptos à alta hospitalar, evitando todos os transtornos e custos acima mencionados.
Multirresolução conhecida em inglês como Multiresolution Singular Value Decomposition (MRSVD).
Esta foi proposta por Kakarala e Ogunbona (2001) e têm sido utilizada em várias aplicações, dentre
elas: inserção de marca d’água em imagens (Ganic e Eskicioglu, 2004); compressão de imagens (Ashin,
Morimoto e Vaillancourt, 2005); encriptação de imagens e reconhecimento de faces (Bhatnagar et al.,
2014); avaliação de qualidade de imagens (Saha, Bhatnagar e Wu, 2012); e detecção de complexos QRS
do eletrocardiograma (Oliveira, Duarte e Vieira Filho, 2015A, 2015B, 2017).
A MRSVD tem inspiração na Análise Multirresolução proposta por Mallat (2009), que fornece
as bases da Transforma Wavelet Discreta (Discrete Wavelet Transform – DWT). A MRSVD se
assemelha a DWT pois a decomposição dos sinais é obtida aplicando um banco de filtros de dois
canais. Por outro lado, a MRSVD obtém os filtros de aproximação e detalhes a partir dos sinais
analisados em cada nível de decomposição, enquanto que a DWT usa filtros fixos em todos os níveis.
Além disso, a DWT pode ser implementada empregando várias bases que podem ser ou não
ortogonais. Já a MRSVD utiliza somente bases ortogonais advindas da decomposição em valores
singulares. Estas constituem as principais diferenças entre essas abordagens.
A MRSVD pode ser aplicada para decomposição de sinais, imagens e vídeos. Neste trabalho
será implementado um exemplo de aplicação da MRSVD na análise e síntese de um sinal de
eletrocardiograma (ECG), que é um sinal 1D, sendo que o objetivo da síntese será a atenuação das
componentes ruidosas do sinal.
bem como a saúde do indivíduo (Guyton e Hall, 2006). Um dos exames mais empregados para esse
propósito é o Eletrocardiograma (ECG) que registra essa atividade elétrica por meio de eletrodos dispostos
em locais específicos do corpo. O posicionamento destes registra a atividade elétrica de diferentes
maneiras, pois as sobreposições e o tempo decorrido, dos impulsos elétricos que chegam até eles, são
distintas (Hampton, 2014).
Neste trabalho é apresentada uma metodologia simples para obtenção das atividades ventriculares,
que é baseada na decomposição do sinal de ECG em fontes distintas de informações, provenientes das
atividades atriais e ventriculares, utilizando um método de separação cega de fontes. A intenção é
determinar, num intervalo de tempo, quando ocorre o maior potencial elétrico da despolarização
ventricular. Em outros termos, o objetivo é localizar um intervalo de ocorrência dos picos das ondas R
dos complexos QRS.
que tende a proporcionar o incremento da produção de alimentos, a melhoria da qualidade
de vida da população, a preservação e sustentabilidade do planeta. Todavia, além da geração
de novos conhecimentos é necessário a dispersão para o público alvo. Algo que geralmente
é negligenciado por muitos autores, pois, se limitam apenas em publicar um artigo científico.
Nesse aspecto, a “Pantanal Editora” surgiu com a missão de “publicação de trabalhos
de pós-doutorado, teses, dissertações, monografias, trabalhos de conclusão de curso, ensaios
e artigos científicos” com o lema "Ciência com consciência". Nossos valores são construídos
sob esse alicerce. Qualidade, ética, relevância acadêmica e impacto social, norteiam nossos
trabalhos. Diferentemente de outras editoras, nós procuramos pesquisadores que estejam
dispostos a fazerem capítulos que passaram por revisões criteriosas e não somente aplicar o
binômio pagou-publicou.
Além disso, tem como visão “A ciência é vital para o desenvolvimento humano, e
seu progresso somente é possível quando apoiado sobre o conhecimento científico passado.
Por isso a divulgação dos trabalhos científicos é essencial para que a ciência possa alcançar a
todos, transformando nossa sociedade.”
Com base nesses pilares, a “Pantanal Editora” orgulhosamente apresenta em seu
primeiro livro “Ciência em Foco”, em seus 22 capítulos, avanços nas áreas de Ciências
Agrárias e da Engenharia. Conhecimento estes, que irá agregar muito aos seus leitores, entre
os assuntos, adubação nitrogenada na soja, diversidade genética de cultivares de mandioca,
produção de mudas, magnetismo na agricultura, técnicas de avaliação do sistema radicular
das plantas, percepção ambiental de alunos, análise de gestão de resíduo sólidos, conservação
de estradas, sustentabilidade e responsabilidade social. Portanto, fica evidente que essas
pesquisas procuram promover melhorias quantitativas e qualitativas na produção de
alimentos e, ou melhorar a qualidade de vida da sociedade. Sempre em busca da
sustentabilidade do planeta.