![Laudo Radiol?gico em texto livre [5].](https://www.researchgate.net/profile/Wellington-Dos-Santos/publication/327384661/figure/fig36/AS:666256562737154@1535859351119/Figura-1-Laudo-Radiolgico-em-texto-livre-5_Q320.jpg)
![Diagrama de Blocos da TIE. Do ponto de vista matem?tico, o problema de TIE ? regido pelas Equa??o de Poisson (1) e duas condi??es de contorno (2) e (3). ? ???? ? [? ????(? ???? ? ) ? ? ????? ????(? ???? ? )] = 0, ?? ???? ? ? ? ????](https://www.researchgate.net/profile/Wellington-Dos-Santos/publication/327384661/figure/fig45/AS:666256562733075@1535859351441/Figura-1-Diagrama-de-Blocos-da-TIE-Do-ponto-de-vista-matemtico-o-problema-de-TIE_Q320.jpg)
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Anais do I Simpósio de Inovação em Engenharia Biomédica - SABIO 2017
Abstract and Figures
O SABIO – Simpósio de Inovação em Engenharia Biomédica, Tecnologias Aplicadas
à Saúde – foi realizado nos dias 07, 08 e 09 de junho de 2017 no Campus Recife da
Universidade Federal de Pernambuco – UFPE. Este evento é uma iniciativa de alunos
de graduação com parceria e apoio de professores do Departamento de Engenharia
Biomédica/UFPE e do Grupo de Pesquisa SABER Tecnologias Educacionais e Sociais.
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Introdução: O laudo ultrassonográfico com entrada de dados estruturada pode proporcionar maior confiabilidade e segurança no diagnóstico e na recuperação de informações. Entretanto, é menos compreensivo que o texto livre e pode dificultar com que o especialista descreva um "achado importante", de uma certa maneira não contemplado pela estrutura pré-definida ou estruturada [1]. Logo, a solução proposta está em explanar o texto escrito pelo especialista e os transportar para uma estrutura de checklist (lista de verificações) computacional ontológica formalizando o conhecimento [1, 4]. Desta forma, a sugestão é avaliar uma forma para estruturação de informações de laudos de ultrassonografia em texto livre que contemple as especificidades de abdome em um exame de ultrassonografia, incluindo a terminologia empregada de forma que futuramente possam ser analisadas e comparadas com casos presentes para melhor e mais acertado diagnóstico [1-2]. Materiais e Métodos: A ideia é propor a formalização de um checklist para a estruturação do laudo em ultrassonografia de abdome, utilizando-se o estudo dos termos escritos de forma específica, empregando como referência a ontologia atual, a qual requer a participação de pelo menos três atores, sendo eles: o médico solicitante, o profissional na confecção do exame e o engenheiro do conhecimento. Assim, formalizando um checklist, seria possível a criação de um processo de mapeamento dos laudos por ontologias com o propósito de prover apoio para a transformação de laudos médicos textuais não estruturados em uma representação estruturada [3]. Para se chegar ao resultado esperado, o engenheiro do conhecimento terá que abstrair dos especialistas as verificações necessárias para se validar o resultado do laudo do exame e através da ontologia otimizar as informações de uma forma estruturada dando transparência e objetividade nas informações ali inseridas, fazendo com que essas informações possam ser utilizadas posteriormente. Resultados: Apesar das limitações dos estudos aqui apresentados, pode-se identificar indícios de benefícios clínicos com o uso de um modelo de laudo estruturado criado através da formalização de um checklist na ultrassonografia de abdome. Todavia, após analisar as bibliografias atuais [1-4], pode-se afirmar com grau de confiabilidade que a formalização do laudo estruturado do exame ultrassonográfico de abdome pode proporcionar maior acurácia no diagnóstico, minimização das taxas de erros, maximizando a satisfação dos médicos solicitantes, diminuindo a variabilidade da termologia e dando maior clareza e facilidade de compreensão. Além destes resultados apresentados, pode também ser obtido através de um refinamento do processo a chance de realizar estudos observacionais e comparativos com métricas quantitativas, realização de pesquisa cientifica e apoio ao diagnóstico. Tais evidências dos benefícios clínicos do checklist apresentados acima foram verificados de maneira preliminar nos trabalhos realizados na clínica de radiologia Janice Lamas, a qual é parceira nas pesquisas cientificas de formalização de laudos estruturados em exames clínicos em geral. Conclusões: Em tese, analisando os estudos atuais [1-4] é possível dizer que a formalização de checklist em consonância com a ontologia padrão atual pode ter impacto positivo na assistência da estruturação de laudos em ultrassonografia de abdome [1, 2], possibilitando melhor análise futura dos dados, diagnósticos mais fidedignos e melhor transmissão das informações desejadas entre profissionais da área da saúde [3]. É importante frisar que a proposta deste trabalho é exemplificar as premissas da elaboração de um checklist para a criação de um laudo estruturado de maneira superficial, ficando a metodologia a cargo de um trabalho mais explanado.
Resumo:
Tecidos vivos quando expostos a radiação ionizante pode causar vários problemas de saúde, sendo o câncer provavelmente o mais complicado. Tomografia por Impedância Elétrica (TIE) é uma técnica não-invasiva de imagem caracterizada pelo seu baixo custo, portabilidade e facilidade de manuseio. Porém, a reconstrução de imagem de TIE é baseada na resolução de um problema inverso mal-posto governado pela Equação de Poisson, ou seja, não existem soluções matemáticas únicas para resolver esta equação. Neste trabalho apresentamos um método de reconstrução de TIE com base na otimização do erro relativo de reconstrução utilizando uma nova versão modificada da evolução diferencial (ED-M) com busca não-cega. Foram estudadas duas formas de inicialização: totalmente aleatória e incluindo uma solução imperfeita mas anatomicamente consistente com base no método de reconstrução de Gauss-Newton, de acordo com o critério de Saha e Bandyopadhyay para a busca inicial não-cega em algoritmos de otimização, a fim de orientar o processo iterativo para evitar soluções inconsistentes anatomicamente. Nossa abordagem foi comparar os resultados obtidos pela nova versão modificada da ED com e sem busca não-cega como forma de encontrar o melhor método para reconstrução de imagens de TIE. Os resultados foram avaliados quantitativa e qualitavamente, com imagens originais do volume em estudo usando o erro quadrático médio relativo, mostrando que nossos resultados atingiram baixas magnitudes de erro e foram morfologicamente consistentes, respectivamente.
Palavras-chave: Tomografia por impedância elétrica, reconstrução de imagem, algoritmos de reconstrução, evolução diferencial, busca não-cega.
Abstract:
Living tissues when exposed to ionizing radiation can cause several health problems, being probably the most complicated cancer. Electrical Impedance Tomography (EIT) is a non-invasive imaging technique characterized by its low cost, portability and ease of handling. However, the EIT image reconstruction is based on solving an ill-posed inverse problem governed by the Poisson equation, i.e., there are no unique mathematical solutions to solve this equation. We present a method for EIT reconstruction based on optimizing the relative error of reconstruction using a new modified version of the differential evolution (DE-M) with non-blind search. Two forms of initialization were studied: completely random and including an imperfect but anatomically consistent solution based on the Gauss-Newton reconstruction method, according to the criterion of Saha and Bandyopadhyay for non-blind initial search in optimization algorithms, the to guide the iterative process to avoid anatomically inconsistent solutions. Our approach was to compare the results obtained by the new modified DE version with and without non-blind search as a way to find the best method for EIT image reconstruction. The results were evaluated quantitatively and qualitatively with original images of the volume under study using the mean square error, showing that our results achieved lower error magnitudes and were morphologically consistent respectively .
Resumo:
Tomografia por impedância elétrica (TIE) é um método de imageamento que utiliza as propriedades elétricas do meio para a geração de imagens. Apesar de ser uma técnica promissora as imagens geradas pela TIE ainda possuem baixa resolução, portanto sendo necessário mais pesquisas nessa área. Neste artigo, é proposto um algoritmo de reconstrução de imagens de TIE usando density based on fish school search (dFSS). O desempenho do algoritmo é comparado com o algoritmo busca por cardume de peixe aplicado ao problema de TIE.
Palavras-chave: Tomografia por impedância elétrica, algoritmo de reconstrução de imagens, busca por cardume de peixes, density based on fish school search.
Abstract:
Electrical impedance tomography (EIT) is an image method that uses electrical properties of the medium to generate images. Although to be a promising technique, the images generated by EIT still have low resolution, therefore, more research is necessary in this area. In this paper, we propose an EIT images reconstruction algorithm using density based on fish school search. The algorithm performance is compared with fish school search algorithm applied to EIT problem.
Keywords: Electrical impedance tomography, images reconstruction algorithm, fish school search, density based on fish school search.
A Tomografia por Impedância Elétrica (TIE) é um método de diagnóstico por imagem não-invasivo, não-destrutivo, de baixo custo e portátil que possui diversas aplicações hoje em dia. Tal método baseia-se na aplicação de uma corrente alternada de alta frequência e baixa amplitude em eletrodos posicionados, equidistantes, ao redor da superfície do domínio em análise, visando a reconstrução do mapa de condutividade ou resistividade elétrica de seu interior. A reconstrução das imagens de TIE, entretanto, não é algo trivial, pois trata-se de um problema inverso, mal-posto, governado pela Equação de Poisson. Neste trabalho apresentam-se algoritmos para a reconstrução de TIE baseados no algoritmo de Evolução Diferencial (ED), fazendo um comparativo deste com os métodos de Simulated Annealing (SA) e Evolução Diferencial com Simulated Annealing (EDSA) para análises qualitativas e quantitativas.
O presente trabalho busca observar o desempenho da classificação de lesões em imagens de termografia de mama em posição frontal utilizando rede neural como classificador. Os parâmetros necessários para a aplicação das técnicas de treinamento foram modificados com o intuito de avaliar qualitativamente as configurações testadas. Durante o estudo observou-se que não só a escolha dos parâmetros influenciou nos resultados obtidos, mas também, e principalmente, os tipos de atributos escolhidos para o treinamento.
Electrical Impedance Tomography (EIT) is a noninvasive imaging technique that does not use ionizing radiation, with application both in environmental sciences and in health. Image reconstruction is performed by solving an inverse problem and ill-posed. Evolutionary Computation and Swarm Intelligence have become a source of methods for solving inverse problems. Fish School Search (FSS) is a promising search and optimization method, based on the dynamics of schools of fish. In this article the authors present a method for reconstruction of EIT images based on FSS and Non-Blind Search (NBS). The method was evaluated using numerical phantoms consisting of electrical conductivity images with subjects in the center, between the center and the edge and on the edge of a circular section, with meshes of 415 finite elements. The authors performed 20 simulations for each configuration. Results showed that both FSS and FSS-NBS were able to converge faster than genetic algorithms.
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Fourth Edition, offers a thorough grounding in machine learning concepts, along with practical advice on applying these tools and techniques in real-world data mining situations. This highly anticipated fourth edition of the most acclaimed work on data mining and machine learning teaches readers everything they need to know to get going, from preparing inputs, interpreting outputs, evaluating results, to the algorithmic methods at the heart of successful data mining approaches. Extensive updates reflect the technical changes and modernizations that have taken place in the field since the last edition, including substantial new chapters on probabilistic methods and on deep learning. Accompanying the book is a new version of the popular WEKA machine learning software from the University of Waikato. Authors Witten, Frank, Hall, and Pal include today's techniques coupled with the methods at the leading edge of contemporary research. Please visit the book companion website at http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/book.html It contains Powerpoint slides for Chapters 1-12. This is a very comprehensive teaching resource, with many PPT slides covering each chapter of the book Online Appendix on the Weka workbench; again a very comprehensive learning aid for the open source software that goes with the book Table of contents, highlighting the many new sections in the 4th edition, along with reviews of the 1st edition, errata, etc. Provides a thorough grounding in machine learning concepts, as well as practical advice on applying the tools and techniques to data mining projects Presents concrete tips and techniques for performance improvement that work by transforming the input or output in machine learning methods Includes a downloadable WEKA software toolkit, a comprehensive collection of machine learning algorithms for data mining tasks-in an easy-to-use interactive interface Includes open-access online courses that introduce practical applications of the material in the book.