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Algoritmo computacional para segmentação de tumores cerebrais do tipo meningioma em imagens de ressonância magnética
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-08-19) Oliveira, Beatriz Vasconcelos de; Soares, Heliana Bezerra; Vilar, Caroline Dantas; Diniz, Anthony Andrey Ramalho
Os tumores cerebrais são uma das diversas patologias associadas ao sistema nervoso, dentro das quais encontramos os meningiomas, que são um tipo de tumor cerebral derivado das meninges e que na maior parte dos casos são de procedência benigna. O padrão ouro para diagnóstico dessa doença ocorre através das imagens de ressonância magnética, exame importante para área médica visto que não utiliza radiação ionizante e gera imagens de qualquer região do corpo com um excelente padrão de visualização. Dessa forma, esse trabalho desenvolveu um algoritmo com o objetivo de auxiliar os profissionais da saúde na identificação e segmentação da região tumoral a partir de imagens de ressonância magnética e aplicando técnicas básicas de processamento digital de imagens. A base de dados utilizada fornece imagens em três tipos de corte: transversal, coronal e sagital. Portanto, foi traçado uma estratégia específica para cada tipo de imagem utilizando técnicas básicas de processamento de imagens, como: morfologia matemática, filtros no domínio da frequência e segmentação por k-means. A partir da extração da região de interesse, os resultados foram comparados com a máscara delimitada por especialistas a fim de validar os resultados encontrados. De forma geral o software apresentou respostas compatíveis para todos os tipos de imagens testadas, alcançando resultados superiores a 80% de acertos em relação a região correspondente do tumor.
Algoritmo para segmentação de drusas em imagens de retinografia através de técnicas de processamento digital de imagens
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-01-15) Souza, Síntia Raianne Bezerra de.; Soares, Heliana Bezerra; Vilar, Caroline Dantas; Diniz, Anthony Andrey Ramalho
A elevação da expectativa de vida nas últimas décadas, tem gerado novos desafios significativos à saúde pública no mundo, que estão associados a doenças relacionadas ao envelhecimento da população. Dentre essas condições, a Degeneração Macular Relacionada à Idade (DMRI) representa uma das principais causas de perda progressiva da visão e cegueira irreversível em idosos. O diagnóstico da DMRI ocorre por meio de exames oftalmológicos, como por exemplo a retinografia, que consiste na captura de imagens de alta resolução do fundo do olho. Esse exame permite a visualização das estruturas da retina e a identificação de alterações, como as drusas, que representa um dos principais marcadores da doença. A detecção precoce da DMRI possibilita intervenções que retardam a progressão da perda total da visão. Dessa forma, esse trabalho desenvolveu um algoritmo com o objetivo de auxiliar os profissionais na visualização da região e identificação das drusas, a partir da segmentação das drusas em imagens de retinografia, utilizando técnicas básicas de processamento digital de imagens. Para o desenvolvimento da estratégia foram aplicadas técnicas básicas de processamento digital de imagens, como: limiarização, morfologia matemática, equalização de histograma e segmentação por k-means. A partir da extração da região de interesse, os resultados foram comparados com outros estudos publicados na literatura, a fim de avaliar a eficácia e o desempenho do método proposto. Os resultados alcançados, com acurácia de 97,53% e especificidade de 99,18%, indicaram um elevado grau de exatidão e confiabilidade no desempenho do algoritmo.
Algoritmo semi-automático para análise e segmentação de tumores cerebrais utilizando técnicas básicas de processamento digital de imagens
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-01-15) Mendonça, Francimária Aparecida da Silva Oliveira; Soares, Heliana Bezerra; https://lattes.cnpq.br/8988877681809094; Vilar, Caroline Dantas; Diniz, Anthony Andrey Ramalho
Os tumores cerebrais, especialmente os gliomas originados nas células gliais, representam um desafio significativo para a medicina devido à sua complexidade e alta taxa de morbimortalidade. O diagnóstico dessa doença ocorre principalmente por meio de imagens de ressonância magnética, uma técnica amplamente empregada na área médica por dispensar o uso de radiação ionizante e proporcionar imagens detalhadas e de alta qualidade de qualquer região do corpo. Dessa forma, foi desenvolvido um algoritmo semi-automático baseado em técnicas básicas de processamento digital de imagens para segmentação e extração de características de tumores cerebrais em imagens de IRM do tipo glioma. A base de dados pública utilizada foi a Kaggle formada por 3264 imagens, com 3 tipos de tumores, glioma, meningioma e tumores pituitários. Com a estratégia desenvolvida e aplicada aos tumores do tipo glioma, foi possível alcançar uma taxa de acerto de 77,47% na identificação de regiões tumorais relevantes. Apesar das limitações associadas à necessidade de ajustes manuais, os resultados demonstram o potencial da abordagem em fornecer suporte para diagnósticos mais precisos e planejamento terapêutico.
Análise comparativa da implantação da engenharia clínica em um hospital de médio porte
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-07-20) Costa, Maria Dalyne Lopes da; Soares, Heliana Bezerra; Oliveria Neto, Antonio Moliterno de; Moura, Camila Gomes de
Diante dos avanços da indústria médica e devido a busca por melhores resultados durante a utilização dos equipamentos médicos, esses vêm se tornando cada vez mais complexos. Como consequência dessa complexidade, a Engenharia Clínica ganhou cada vez mais reconhecimento nos Estabelecimentos Assistenciais de Saúde, o que antes era administrado por funcionários que não tinham especialidade para assumir o cargo, passou a ser ocupado por engenheiros biomédicos. A gestão eficiente desses equipamentos proporciona o prolongamento da sua vida útil, além da redução dos custos, com manutenções corretivas, pela instituição. Em vista disso, esse trabalho apresentou uma análise comparativa sobre o comportamento de um hospital antes e após a implantação da Engenharia Clínica, buscando evidenciar as melhorias integradas, através da análise dos indicadores de qualidade como, por exemplo, tempo médio para reparo e cumprimento do plano de manutenções. Foi observado, após o desenvolvimento do trabalho, a importância da presença da Engenharia Clínica no hospital, como a gestão bem executada do parque tecnológico proporcionou resultados positivos quanto ao tempo para reparo e as realizações das manutenções preventivas.
Análise de gerenciamento de manutenção corretiva da Maternidade Escola Januário Cicco - MEJC
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-07-28) Brito, Marcelo Torres; Soares, Heliana Bezerra; Menezes, Cayo Eduardo Leal de; http://lattes.cnpq.br/5057165446370629; http://lattes.cnpq.br/6567037853402837; Silva, Adriana Cláudia Câmara da
Com o aumento das tecnologias no âmbito hospitalar torna necessário um gerenciamento com eficaz e responsabilidade para que haja o uso eficiente e o aumento do tempo de vida dos equipamentos médico-hospitalares (EMH), reduzindo os custos e tempo provenientes de manutenção. Dessa forma, se torna necessário a utilização de métodos e ferramentas que meçam constantemente os processos e resultados qualitativos e quantitativos da manutenção dos equipamentos médico-hospitalares. Diante disso, o trabalho buscou pontuar e evidenciar a importância da aplicação dessas tecnologias de suporte a gestão do setor de Engenharia Clínica da Maternidade Escola Januário Cicco (MEJC), tendo como objeto de estudo mostrar e analisar indicadores de fluxo manutenção corretiva, fazendo uso de mapa de processos e alguns indicadores de gerenciamento. Como resultado obteve uma análise de gestão dos equipamentos médico-hospitalares pelo hospital além de analisar e mapear processos que fornecerá um bom nível organizacional a instituição.
Análise de modo e efeitos de falha em equipamentos de hemodiálise em Hospital Universitário
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-12-16) Rezino, Lídia Gabriela Varela; Soares, Heliana Bezerra; 0000-0001-6086-3797; Hékis, Hélio Roberto; Messias, Thiago Fonseca
Hemodiálise no Brasil tem uma incidência de 144 mil usuários anuais de acordo com sociedade brasileira de nefrologia de sessões que tem duração de 4h indicado por nefrologista até 3 vezes por semana, logo a alta demanda do equipamento de diálise em condições padrão tem uma grande demanda, nos dois casos globais de indicações do procedimento a doença renal crônica (DRC) ou aguda (DRA). No caso de DRA o crescimento foi significativo em conjunto ao COVID-19 em pacientes acometidos em UTI, logo o uso constante e maior fluxo de manuseio do equipamento de hemodiálise vem em conjunto desgaste e falhas no funcionamento deste, assim como equipamento com maior tempo de vida útil no setor de lotação, para tais minimização e melhor gerenciamento da disponibilidade desta tecnologia apta para uso no setor renal, a gestão do risco e detecção de falhas e modos que ocorrem são de extrema importância, devido ao alto grau de periculosidade de execução da terapia, que extrai e retorna ao corpo quantidades de fluído sanguíneo com diversas funções e homeostase. Assim a metodologia utilizada para a análise do modo de efeito de falhas na saúde (HFMEA) foi uma forma de elencar, identifica, classifica, e analisar os riscos envolvidos na execução e funcionamento de diversos processos em que um equipamento realize, fornecendo dados que identifiquem erros suscetíveis de gerar inutilização temporária prolongada ou definitiva do aparelho. Portanto foi implementado esta metodologia em equipamentos de hemodiálise do mesmo setor no Hospital Universitário Onofre Lopes dos anos 2021 a 2023, identificando pelo histórico de eventos adversos, os segmentando em manutenções corretivas - com falhas a ser aplicada a ferramenta HFMEA - e manutenção preventiva existente para garantia das calibrações e funcionamento dentro de padrões para cada atividade da máquina, possibilitando com as informações mitigar como as falhas ocorrem e possíveis tomadas de decisões para prevenir e sanar quadros críticos de indisponibilidade de equipamento para demanda de procedimentos, resultado assim uma ferramenta a orientar na parte assistencial e de educação continuada a equipe clínica em contato diário a tecnologia.
Análise de sinais eletroencefalográficos para a classificação de atividades: uma solução via aprendizado de máquina e imagética motora
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2020-01-31) Nóbrega, Taline dos Santos; Martins, Allan de Medeiros; Sousa Júnior, Vicente Ângelo de; ; http://lattes.cnpq.br/6358312955522220; ; http://lattes.cnpq.br/4402694969508077; ; http://lattes.cnpq.br/4237424619301400; Cavalcante, André Mendes; ; http://lattes.cnpq.br/3939185965976929; Morya, Edgard; ; http://lattes.cnpq.br/8813809602087639; Soares, Heliana Bezerra; ; http://lattes.cnpq.br/5057165446370629
As atividades motoras do corpo humano, assim como aquelas relacionadas a tomada de decisões e questões emocionais e psíquicas, podem ser compreendidas por meio da análise dos sinais elétricos provenientes do cérebro, também conhecidos como sinais eletroencefalográficos (EEGs). O estudo e a aplicação desses dados vêm crescendo dentro da comunidade científica. Sabe-se que o emprego de EEG constitui a base do desenvolvimento das Interfaces Cérebro Computador (ICC), e que essas representam o futuro das tecnologias assistivas, especialmente aquelas direcionadas as pessoas que não possuem controle motor. Contudo, a extração de características e padrões desses sinais ainda é um processo complexo. Algoritmos de aprendizagem de máquina vem mostrando excelentes resultados na interpretação de sinais EEG, sendo empregados como ferramenta para classificação e análise. Suas aplicações abrangem desde estudos na área de neurociências, engenharia neural e até mesmo aplicações comerciais. Com isso, a proposta desse trabalho é analisar os sinais advindos da atividade neural de indivíduos submetidos a protocolos que envolvem tarefas do tipo motora e imagética, com objetivo de propor um classificador para tais atividades. Entende-se que tarefas de imagética, especificamente imagética motora, são técnicas neurocognitivas nas quais o sujeito imagina a realização de uma ação motora sem executar o devido movimento, ou seja, trata-se de um processo mental no qual se imagina o movimento do corpo sem executá-lo. A interpretação e classificação desse tipo de sinal permite desenvolver ferramentas de controle que podem ser ativadas por meio de processos cognitivos. Para compor um setup próprio de medição, utilizou-se como instrumentação dois tipos de sensores para coleta dos sinais, um eletroencefalograma de 16 canais e um sensor de baixo-custo, de um eletrodo, com tecnologia de conexão sem fio. A solução proposta para classificação é baseada na técnica de aprendizado de máquina Random Forest. Para ambos sensores, o algoritmo proposto mostrou-se eficiente no processo de identificação do tipo de movimento (real ou imaginético) e do membro que o realizou (mãos ou tornozelos direitos e esquerdos). Adicionalmente, também foi possível validar algumas dificuldades já apontadas por outros pesquisadores da área, como a expressiva variabilidade interpessoal dos sinais EEG, que contribui negativamente no processo de classificação.
Análise do histórico de manutenção dos monitores multiparamétricos em um hospital maternidade público da cidade de Natal - RN
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-12-13) Galvão, Lizandra Emily de Araújo; Soares, Heliana Bezerra; Menezes, Cayo Eduardo Leal de; ttps://orcid.org/0000-0002-5852-1533; http://lattes.cnpq.br/8560158854317256; Moura, Camila Gomes de
O gerenciamento de um parque tecnológico demanda compreensão do contexto ao qual os equipamentos estão dispostos no EAS, a rotina da mesma e as especificações provenientes dos fornecedores de EMH. Para tal gerenciamento, se faz necessário conciliar ações preventivas e ações corretivas, quando preciso. Neste trabalho, foi feito um levantamento e análise do histórico de manutenções, para prevenção e correção, de monitores multiparamétricos, ambientadas em um hospital maternidade da rede pública na cidade de Natal, Rio Grande do Norte. O equipamento escolhido se categoriza como eletromédico, auxilia diagnósticos e tem ação em múltiplos serviços oferecidos pelo estabelecimento, com funcionalidades que abrangem tanto o público adulto quanto o público neonatal. Para manter o parque de monitores em pleno funcionamento, a análise do histórico de manutenções, contemplou o período de janeiro de 2019 a março de 2022, avaliando as Ordens de Serviço de Manutenção Preventiva, Calibração, Segurança Elétrica e Manutenções Corretivas, buscando correlações entre as ações, intervalos entre os acontecimentos e suas causas. Com isso, foi possível ter um panorama da assiduidade, assertividade e eficácia das ações preventivas nos últimos anos, além de averiguar as justificativas para ações corretivas que foram necessárias. Buscando entender a situação do gerenciamento do parque e apresentando informações para pontos de melhoria.
Análise e classificação de imagens de lesões da pele por atributos de cor, forma e textura utilizando máquina de vetor de suporte
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2008-02-22) Soares, Heliana Bezerra; Dória Neto, Adrião Duarte; ; http://lattes.cnpq.br/1987295209521433; ; Sablón, Vicente Idalberto Becerra; ; http://lattes.cnpq.br/6350047853320576; Guerreiro, Ana Maria Guimarães; ; http://lattes.cnpq.br/8556144121380013; Melo, Jorge Dantas de; ; http://lattes.cnpq.br/7325007451912598; Brito Júnior, Agostinho de Medeiros; ; http://lattes.cnpq.br/0958617290020120; Martins, Allan de Medeiros; ; http://lattes.cnpq.br/4402694969508077
O câncer de pele é o mais comum de todos os cânceres e o aumento da sua incidência deve-se, em parte, ao comportamento das pessoas em relação à exposição ao sol. No Brasil, o câncer de pele não melanoma é o mais incidente na maioria das regiões. A dermatoscopia e ideodermatoscopia são os principais tipos de exames para o diagnóstico de doenças da pele dermatológicas. O campo que envolve o uso de ferramentas computacionais para o auxílio ou acompanhamento do diagnóstico médico em lesões dermatológicas ainda é visto como muito recente. Vários métodos foram propostos para classificação automática de patologias da pele utilizando imagens. O presente trabalho tem como objetivo apresentar uma nova metodologia inteligente para análise e classificação de imagens de câncer de pele, baseada nas técnicas de processamento digital de imagens para extração de características de cor, forma e textura, utilizando a Transformada Wavelet Packet (TWP) e a técnicas de aprendizado de máquina denominada Máquina de Vetor de Suporte (SVM Support Vector Machine). A Transformada Wavelet Packet é aplicada para extração de características de textura nas imagens. Esta consiste de um conjunto de funções base que representa a imagem em diferentes bandas de freqüência, cada uma com resoluções distintas correspondente a cada escala. Além disso, são calculadas também as características de cor da lesão que são dependentes de um contexto visual, influenciada pelas cores existentes em sua volta, e os atributos de forma através dos descritores de Fourier. Para a tarefa de classificação é utilizado a Máquina de Vetor de Suporte, que baseia-se nos princípios da minimização do risco estrutural, proveniente da teoria do aprendizado estatístico. A SVM tem como objetivo construir hiperplanos ótimos que apresentem a maior margem de separação entre classes. O hiperplano gerado é determinado por um subconjunto dos pontos das classes, chamado vetores de suporte. Para o banco de dados utilizado neste trabalho, os resultados apresentaram um bom desempenho obtendo um acerto global de 92,73% para melanoma, e 86% para lesões não-melanoma e benigna. O potencial dos descritores extraídos aliados ao classificador SVM tornou o método capaz de reconhecer e classificar as lesões analisadas
Arquitetura inteligente fuzzy para monitoramento de sinais vitais de pacientes: um estudo de caso em UTI
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2011-06-10) Leite, Cicilia Raquel Maia; Guerreiro, Ana Maria Guimarães; ; http://lattes.cnpq.br/8556144121380013; ; http://lattes.cnpq.br/937825807332453; Dória Neto, Adrião Duarte; ; http://lattes.cnpq.br/1987295209521433; Valentim, Ricardo Alexsandro de Medeiros; ; Soares, Heliana Bezerra; ; Ribeiro Neto, Pedro Fernandes; ; http://lattes.cnpq.br/3091123485499725; Machado, Vinicius Ponte; ; http://lattes.cnpq.br/9385561556243194
A área da automação hospitalar tem sido alvo de muitas pesquisas, abordando problemas pertinentes que podem ser automatizados, como: gerenciamento e controle (prontuário eletrônico, marcação de consulta, internamento, entre outros); comunicação (rastreamento de pacientes, materiais e funcionários); desenvolvimento de equipamentos médicos, hospitalares e laboratoriais; monitoramento (pacientes, materiais e funcionários); e auxílio ao diagnóstico médico (de acordo com cada especialidade). Esta tese de doutorado apresenta uma Arquitetura de um Sistema Inteligente de Monitoramento e Envio de Alertas de Pacientes (SIMAp). A arquitetura está baseada em técnicas de sistemas inteligentes e aplicada na automação hospitalar, mais especificamente em Unidade de Terapia Intensiva (UTI) para monitoramento de pacientes. O objetivo do SIMAp é a transformação dos dados do monitor multiparamétrico em informações, por meio do conhecimento dos especialistas e dos parâmetros de normalidade dos sinais vitais de pacientes, utilizando lógica fuzzy na extração das informações a respeito do quadro clínico de pacientes internados em UTI. Por fim, alertas são gerados e podem ser enviados para a equipe médica, caso seja encontrada alguma anormalidade no monitoramento. Após a validação da arquitetura, as inferências oriundas do modelo fuzzy foram aplicadas no treinamento e validação de uma RNA para a classificação das situações previstas no modelo, resultando no pré-diagnósticos
Avaliação da gestão de equipamentos médicos de alta criticidade no Centro de Diagnóstico por Imagem do Hospital Universitário Onofre Lopes (HUOL)
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-12-17) Silva, Daiane Fagundes Pinheiro da; Soares, Heliana Bezerra; http://lattes.cnpq.br/5057165446370629; Menezes, Cayo Eduardo Leal de; http://lattes.cnpq.br/6625614896568497; Messias, Thiago Fonseca; http://lattes.cnpq.br/9804287541871394
A gestão eficaz de equipamentos médicos de diagnóstico por imagem possui papel crucial na garantia da qualidade dos serviços de saúde, especialmente em unidades que realizam diagnósticos por imagem, devido à alta criticidade e complexidade desses dispositivos. Esses equipamentos são essenciais para diagnósticos precisos, impactando diretamente os tratamentos e a segurança dos pacientes. Além disso, falhas nesses equipamentos podem gerar atrasos nos atendimentos e aumentar os custos com manutenções. Por isso, uma gestão eficiente, com monitoramento contínuo, manutenções preventivas e corretivas adequadas, garante o funcionamento e a confiabilidade desses aparelhos no ambiente hospitalar. Assim, com base no descrito acima, este trabalho abordou a avaliação da gestão de equipamentos médicos de alta criticidade no Centro de Diagnóstico por Imagem do Hospital Universitário Onofre Lopes (HUOL). Como resultado da pesquisa, foi observado que apesar de ser um sistema estruturado, há necessidade de aumentar a periodicidade das manutenções preventivas, garantindo uma gestão mais eficaz e eficiente dos equipamentos, devido aos problemas encontrados, como falhas recorrentes em componentes críticos, ocasionando longos períodos de inatividade que impactou diretamente a qualidade dos serviços prestados.
Avaliação das condições das incubadoras da Maternidade Escola Januário Cicco
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-07-19) Silva, Jeciel Cícero da; Soares, Heliana Bezerra; Menezes, Cayo Eduardo Leal de; Soares, Heliana Bezerra; Moura, Camila Gomes de
No Brasil, nascem cerca de 340 mil bebês prematuros por ano, o que faz o país ocupar a 10ª posição no ranking mundial de partos prematuros, segundo a Organização Não Governamental (ONG) Prematuridade.com. Esse dado pode ser visto como alarmante porque a prematuridade é considerada a principal causa de morbidade e da mortalidade infantil. Ela pode ocasionar uma série de complicações, sendo a hipotermia a mais recorrente, pois os neonatos são mais suscetíveis a perdas de calor, decorrentes, principalmente, pela incapacidade de regular sua temperatura e pelo baixo nível de gordura subcutânea. Nesse contexto, surge a importância da incubadora neonatal, um equipamento eletromédico assistencial que simula as condições do útero materno, proporcionando um ambiente termicamente neutro adequado à sobrevivência do recém-nascido prematuro, prevenindo a hipotermia e outros possíveis agravos, como distúrbios respiratórios e complicações neurológicas e infecciosas. Esse equipamento é caracterizado como uma câmara fechada, de material transparente, em que a temperatura e a umidade relativa do ar são reguladas constantemente, de modo que permaneçam em níveis aceitáveis. No entanto, assim como todo aparato tecnológico, está sujeito a mau funcionamento e quebra, sendo necessário manter um bom plano de manutenção preventiva e de calibração. Neste estudo, foi feita uma avaliação das incubadoras da Maternidade Escola Januário Cicco (MEJC), de acordo com os critérios definidos na norma ABNT NBR IEC 60601-2-19, com o objetivo de verificar se estas continuam atendendo aos parâmetros adequados de funcionamento, visando manter um padrão de qualidade satisfatório. A metodologia empregada foi de caráter transversal descritivo, com análise de dados quantitativos e qualitativos, levantados durante o período de estágio na instituição. A partir dos resultados alcançados, adquiriu-se parâmetros que garantem eficiência e bom desempenho das incubadoras da MEJC e que promovem melhora na qualidade dos serviços prestados.
Avaliação de desempenho de Filtros FIR com a Janela de Nuttall para redução de emissões fora da Banda de Sinais OFDM do Padrão IEEE 802.11a
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-06-11) Silva, Ayrton Pinheiro de Araújo; Silveira Júnior, Luiz Gonzaga de Queiroz; Soares, Heliana Bezerra; Cruz Júnior, José Hélio da
Este trabalho propõe o uso de um filtro digital do tipo FIR baseado na Janela de Nuttall para reduzir as emissões fora da banda típicas de transmissões OFDM, sendo a técnica OFDM revisitada nesse trabalho no âmbito do padrão IEEE 802.11a. Nesse contexto, a escolha do filtro FIR é particularmente crítica para sistemas OFDM filtrados devido ao aumento da PAPR decorrente da aplicação de um filtro digital. A partir dos resultados obtidos, constata-se que a filtragem digital constitui uma alternativa promissora para combater o desperdício de espectro de redes wifi, ao mesmo tempo que minimiza o aumento da PAPR.
Biomodelo 3D de fraturas ósseas para auxílio no planejamento cirúrgico
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2022-12-19) Varela, Laura de Almeida; Soares, Heliana Bezerra; http://lattes.cnpq.br/7710204779507558; Diniz, Anthony Andrey Ramalho; Silva, Adriana Cláudia Câmara da
A impressão 3D vem se tornando uma tecnologia difundida, onde permite imprimir, camada por camada, qualquer objeto modelado em dimensões tridimensionais através de um software de design. Sua aplicação traz diversas vantagens, podendo ser utilizada na área médica, automobilística, engenharias e diversas outras. Na saúde, vem expandindo cada vez mais para auxiliar processos e facilitar possíveis diagnósticos e futuras cirurgias, como na produção de biomodelos, sendo possível replicar alguma parte do corpo que desejar. O modelo proposto foi desenvolvido para assistir o cirurgião e auxiliar no planejamento cirúrgico de fraturas ortopédicas. Para ser realizada a impressão do protótipo, foi necessário ter acesso a imagens médicas, como uma tomografia computadorizada em 2D, com inúmeras fatias do local anatômico desejado. Usando técnicas de processamento digital de imagens, foi possível segmentar as imagens de forma automática e manual para obter apenas a região de interesse. Através da segmentação e do tratamento das imagens foi possível adquirir um biomodelo 3D personalizado do paciente, onde o cirurgião passa a ter uma melhor visibilidade da fratura, consegue estudar o caso antes da cirurgia e decidir qual o melhor método a ser abordado, trazendo mais confiança no procedimento e mais segurança para o paciente. O objetivo do trabalho foi realizar o processamento das imagens de exames de tomografia computadorizada das regiões do pé, ulna e tíbia, onde o biomodelo referente à fratura do 5° metatarso foi impresso, constituído por ABS branco. O modelo conseguiu representar o tamanho e o formato do osso, proporcionando uma peça palpável do órgão do paciente.
Classificação automática da doença de Alzheimer por meio de processamento de imagens e algoritmos de inteligência artificial
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-12-15) Queiroz Junior, Aldrén Martins de; Soares, Heliana Bezerra; http://lattes.cnpq.br/5057165446370629; http://lattes.cnpq.br/0174401441211408; Martins, Allan de Medeiros; Silveira Júnior, Luiz Gonzaga de Queiroz
A doença de Alzheimer, considerada a causa mais comum de demência, afeta mais de 44 milhões de pessoas no mundo, o diagnóstico consiste em uma avaliação clínica abrangente com processos longos e com custos elevados. No entanto, com os avanços da tecnologia de imagens médicas os profissionais conseguem realizar uma avaliação da anatomia cerebral de forma não invasiva. Nesse contexto, este estudo teve como objetivo desenvolver um algoritmo automatizado usando processamento digital de imagens e inteligência artificial em imagens de ressonância magnética ponderadas em T1 para auxiliar o diagnóstico precoce da doença de Alzheimer. Essa análise foi realizada de classificando de forma binária pacientes com doença de Alzheimer (DA) e controles saudáveis (CN). No processamento digital de imagens foi utilizada a biblioteca FSL para ajustar e segmentar as regiões de interesse, além disso as características extraídas utilizaram a estratégia de análise da redução do volume e assimetria das regiões subcorticais do cérebro, que ocorrem antes dos primeiros sintomas de demência. Para realizar a classificação foi utilizado um modelo de aprendizado de máquinas supervisionado com Support Vector Machine (SVM), que obteve 85.71% de acurácia no kernel polinomial.
Classificador neural híbrido para imagens obtidas por sensoriamento remoto
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2011-08-12) Lima, Alexandre Gomes de; Guerreiro, Ana Maria Guimarães; ; http://lattes.cnpq.br/8556144121380013; ; http://lattes.cnpq.br/4063478137671603; Dória Neto, Adrião Duarte; ; http://lattes.cnpq.br/1987295209521433; Henriques, Antônio de Pádua de Miranda; ; http://lattes.cnpq.br/9855577471019220; Soares, Heliana Bezerra;
O sensoriamento remoto de uma tecnologia de extrema importância na atualidade, permitindo a captação de dados da superfície terrestre que são utilizados com diversas finalidades, entre as quais, fiscalização ambiental, acompanhamento de uso dos recursos naturais, prospecçãao geológica e monitoramento de catástrofes. Uma das aplicações principais do sensoriamento remoto é a geração de mapas temáticos e posterior levantamento de áreas a partir de imagens geradas por sensores orbitais ou sub-orbitais. Métodos de classicação de padrões são utilizados na implementação de rotinas computacionais que automatizem essa atividade. As redes neurais artificiais apresentam-se como métodos alternativos viáveis aos classicadores estatísticos tradicionais, principalmente em aplicações cujos dados apresentem alta dimensionalidade como os provenientes de sensores hiperespectrais. Este trabalho tem como objetivo principal desenvolver um classicador baseado nas redes neurais de função de base radial e Growing Neural Gas e que apresenta algumas vantagens em relação à utilização individual de redes neurais. A idéia principal é utilizar as características incrementais da rede Growing Neural Gas para determinar a quantidade e a escolha de centros da rede de função de base radial com o intuito de obter um classificador altamente ecaz. Para atestar o desempenho do classicador são apresentados três estudos de caso juntamente com os resultados obtidos
Comparative analysis between wavelets for the identification of pathological voices
(Springer Nature, 2010) Soares, Heliana Bezerra; Cavalcanti, Náthalee; Silva, Sandro; Bresolin, Adriano; Guerreiro, Ana Maria Guimarães
This study presents a comparative analysis of wavelets, in order to find a descriptor that provides a better classification of voice pathologies. Different types of Wavelet Packet Transform were used as a tool for feature extraction and Support Vector Machine (SVM) to classify vocal disorders. Tests were conducted with 23 wavelets types in two SVMs, the first using the strategy “one vs. all” to classify normal and pathological voices and the second, using the strategy “one vs. one” to classify pathologies: edema and nodules. The best results were obtained using Daubechies family, especially Daubechies 5 (db5) wavelet
Construção de um instrumento de triagem do vocabulário para crianças entre 3 e 7 anos
(Audiology - Communication Research, 2019) Azoni, Cíntia Alves Salgado; Barbosa, Alexandre Lucas de Araújo; Soares, Heliana Bezerra; https://orcid.org/0000-0003-2175-9676
Objetivo: construir um instrumento de triagem do vocabulário para crianças entre 3 e 7 anos de idade. Métodos: a etapa 1, de construção do instrumento, consistiu em revisão da literatura nacional e internacional, para verificar os instrumentos utilizados para triagem do vocabulário, por meio de pesquisa nas bases de dados SciELO, LILACS, ERIC e PubMed. Na etapa 2, denominada formulação de itens e manual de uso, foi elaborado um instrumento direcionado para o vocabulário, com a criação de um banco de dados de palavras para crianças de 3 a 7 anos, de acordo com 11 categorias semânticas, em habilidades expressivas e receptivas. Por fim, a etapa 3 consistiu na criação das fichas de aplicação do instrumento. Resultados: na primeira etapa do estudo, foram identificados três instrumentos internacionais para triagem do vocabulário. Nenhum instrumento nacional foi encontrado. Quanto à segunda etapa, o banco de dados consistiu em um total de 210 palavras, dentre elas, substantivos, adjetivos e verbos. Na terceira etapa, foram criadas as imagens, manual e folhas de resposta. Conclusão: verificou-se escassez de instrumentos de triagem do vocabulário na literatura internacional e nacional. Portanto, foi construído um instrumento de triagem do vocabulário infantil para crianças entre 3 e 7 anos de idade.
Corpo Humano 3D: aplicativo para uso de realidade aumentada no ensino lúdico
(Revista Tecnologias na Educação, 2018-09) Soares, Heliana Bezerra; Messias, Thiago Fonseca; Rodrigues, Anna Giselle Câmara Dantas Ribeiro; Vieira, Matheus Pimentel; Dantas, Rummenigge Rudson
A globalização trouxe uma crescente no processo de inovação em várias áreas da sociedade, porém a educação não conseguiu acompanhar as mudanças da sociedade tecnológica. O método antigo de ministrar o conteúdo através apenas de um professor usando uma lousa ainda é amplamente utilizado, falhando, em muitas vezes, em prender a atenção dos alunos. O psicólogo Jean Piaget (1896-1980), referência no estudo do aprendizado infantil, defendia a aplicação de práticas lúdicas no ensino, ou seja, utilizar jogos e brincadeiras como forma de transmitir o conhecimento dentro da sala de aula. Unir a tecnologia ao processo educacional infantil é importante, visto que, diariamente, as crianças são expostas cada vez mais aos smartphones. Em base aos benefícios da educação lúdica e na necessidade de uma atualização das ferramentas utilizadas em salas de aula, foi desenvolvido o aplicativo Corpo Humano 3D. O software criado atua como uma ferramenta lúdica que, utilizando a realidade aumentada, irá propor uma maior dinamicidade ao ensino do corpo humano para crianças de 8 a 10 anos. Um álbum de figurinhas, sobre os sentidos e sistemas do corpo, foi desenvolvido para trabalhar em parceria ao aplicativo, onde cada figurinha foi criada para ser um QR Code lido pelo app. O objetivo central do projeto foi desenvolver uma nova ferramenta lúdica que tivesse êxito em trazer o valor da tecnologia para o ensino infantil, agregando uma nova dinâmica aos estudos
Desempenho de classificadores na identificação de padrões neurais associados à imagética musical
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-07-01) Silva, Liohana Maria Bezerra da; Soares, Heliana Bezerra; Rodriguez, Denis Delisle; http://lattes.cnpq.br/7140331839822423; http://lattes.cnpq.br/5057165446370629; Silveira Júnior, Luiz Gonzaga de Queiroz
Interfaces Cérebro-Computador (ICCs) traduzem sinais neurais em comandos para controle de dispositivos externos, dispensando vias motoras. Na engenharia biomédica, essas interfaces têm se destacado como alternativa comunicacional para indivíduos com limitações motoras e de fala. A imagética musical, definida como a capacidade de evocar mentalmente uma melodia, ativa áreas cerebrais específicas e gera padrões eletroencefalográficos identificáveis, sendo investigada como paradigma promissor para ICCs. Este estudo objetivou comparar o desempenho dos classificadores Análise Discriminante Linear (LDA), K-ésimo vizinho mais próximo (kNN) e Máquina de Vetores de Suporte (SVM) na discriminação de sinais de EEG obtidos durante imaginação musical e repouso. Participaram 12 sujeitos saudáveis. Os sinais foram pré-processados, transformados para o domínio da frequência e submetidos à extração de características espectrais. Em seguida, os dados foram divididos em conjuntos de treino, validação e teste, e avaliados por métricas de acurácia, Kappa e matriz de confusão. O SVM apresentou melhor desempenho médio (acurácia = 0,97 ± 0,03; Kappa = 0,94 ± 0,07), seguido por LDA (0,93 ± 0,04; 0,86 ± 0,08) e kNN (0,82 ± 0,08; 0,64 ± 0,16). Apesar de variações individuais, os resultados confirmam que a imagética musical produz padrões de EEG distinguíveis e classificáveis. A abordagem proposta demonstra potencial para aplicação em ICCs, especialmente em projetos assistivos desenvolvidos em contextos clínicos e acadêmicos.

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