Pub Date : 2023-06-27DOI: 10.5753/sbcas_estendido.2023.230150
L. A. Berg, Rafael A. B. Queiroz, Elizabeth M. Cherry, Rodrigo W. dos Santos
As redes de Purkinje são uma parte fundamental do sistema de condução cardíaco e são conhecidas por iniciar uma variedade de arritmias. No entanto, a modelagem específica das redes de Purkinje de um paciente permanece desafiadora devido à alta complexidade morfológica e à falta de técnicas de imagem não invasivas para identificar estas estruturas. Esta tese tem como objetivo apresentar um novo método baseado em princípios de otimização para a geração de redes de Purkinje que combinam precisão geométrica e elétrica no tamanho do ramo, ângulos de bifurcação e ativação das Junções-Músculo-Purkinje. Os resultados demonstram que o novo método é capaz de gerar redes de Purkinje específicas de paciente com métricas morfológicas controladas e tempos de ativação especificados nas Junções-Músculo-Purkinje.
{"title":"Generation and Uncertainty Quantification of Patient-specific Purkinje Network Models","authors":"L. A. Berg, Rafael A. B. Queiroz, Elizabeth M. Cherry, Rodrigo W. dos Santos","doi":"10.5753/sbcas_estendido.2023.230150","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.230150","url":null,"abstract":"As redes de Purkinje são uma parte fundamental do sistema de condução cardíaco e são conhecidas por iniciar uma variedade de arritmias. No entanto, a modelagem específica das redes de Purkinje de um paciente permanece desafiadora devido à alta complexidade morfológica e à falta de técnicas de imagem não invasivas para identificar estas estruturas. Esta tese tem como objetivo apresentar um novo método baseado em princípios de otimização para a geração de redes de Purkinje que combinam precisão geométrica e elétrica no tamanho do ramo, ângulos de bifurcação e ativação das Junções-Músculo-Purkinje. Os resultados demonstram que o novo método é capaz de gerar redes de Purkinje específicas de paciente com métricas morfológicas controladas e tempos de ativação especificados nas Junções-Músculo-Purkinje.","PeriodicalId":354386,"journal":{"name":"Anais Estendidos do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)","volume":"35 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"115298149","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-27DOI: 10.5753/sbcas_estendido.2023.229434
C. Souza, L. Berretta, S. T. Carvalho
Existem muitos fatores que influenciam na reabilitação funcional, como o envolvimento do paciente e a atuação ativa do fisioterapeuta. No entanto, dificuldades de acesso à terapia têm levado a iniciativas de telerreabilitação, ou seja, sessões de reabilitação através de tecnologias de comunicação. Essa abordagem limita a participação do terapeuta e os exercícios podem se tornar repetitivos e desinteressantes, prejudicando o envolvimento e a motivação do paciente. Por esse motivo, este trabalho visa avaliar se um exergame construído a partir de uma arquitetura distribuída é eficaz para as sessões de telerreabilitação envolvendo o aparelho cicloergômetro. Foi construído um protótipo do exergame, avaliado por 16 fisioterapeutas do Hospital das Clínicas da UFG e testado com 12 voluntários. A avaliação dos especialistas mostrou que 88,8% deles consideram o exergame adequado para as sessões de telerreabilitação. Já a avaliação dos voluntários mostrou que 75% deles classificaram a experiência como “muito satisfatória” e 25% como “satisfatória”. Portanto, os resultados suportam a hipótese de que o exergame é eficaz e satisfatório para as sessões de telerreabilitação. São contribuições desta pesquisa o desenvolvimento e a aplicação de diversos conceitos na construção do protótipo, bem como uma Revisão Sistemática da Literatura realizada e ainda as conclusões advindas da avaliação.
影响功能康复的因素有很多，如患者的参与和物理治疗师的积极作用。然而，获得治疗的困难导致了远程治疗的倡议，即通过通信技术进行康复治疗。这种方法限制了治疗师的参与，练习可能会变得重复和无趣，损害患者的参与和动机。因此，本研究旨在评估由分布式架构构建的运动游戏是否对涉及自行车功计设备的远程验证会话有效。我们建立了一个运动游戏的原型，由来自das clinicas da UFG医院的16名物理治疗师评估，并与12名志愿者进行了测试。专家评估显示，88.8%的人认为运动游戏适合telreabilitation会话。对志愿者的评估显示，75%的人认为这次经历“非常满意”，25%的人认为“满意”。因此，研究结果支持了运动游戏对telreabilitation会话有效且令人满意的假设。本研究的贡献是在原型构建中几个概念的发展和应用，以及对文献的系统回顾和评价得出的结论。
{"title":"Exergame Distribuído com Cicloergômetro para a Reabilitação de Pacientes e Geração de Engajamento em Contextos de Telerreabilitação","authors":"C. Souza, L. Berretta, S. T. Carvalho","doi":"10.5753/sbcas_estendido.2023.229434","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229434","url":null,"abstract":"Existem muitos fatores que influenciam na reabilitação funcional, como o envolvimento do paciente e a atuação ativa do fisioterapeuta. No entanto, dificuldades de acesso à terapia têm levado a iniciativas de telerreabilitação, ou seja, sessões de reabilitação através de tecnologias de comunicação. Essa abordagem limita a participação do terapeuta e os exercícios podem se tornar repetitivos e desinteressantes, prejudicando o envolvimento e a motivação do paciente. Por esse motivo, este trabalho visa avaliar se um exergame construído a partir de uma arquitetura distribuída é eficaz para as sessões de telerreabilitação envolvendo o aparelho cicloergômetro. Foi construído um protótipo do exergame, avaliado por 16 fisioterapeutas do Hospital das Clínicas da UFG e testado com 12 voluntários. A avaliação dos especialistas mostrou que 88,8% deles consideram o exergame adequado para as sessões de telerreabilitação. Já a avaliação dos voluntários mostrou que 75% deles classificaram a experiência como “muito satisfatória” e 25% como “satisfatória”. Portanto, os resultados suportam a hipótese de que o exergame é eficaz e satisfatório para as sessões de telerreabilitação. São contribuições desta pesquisa o desenvolvimento e a aplicação de diversos conceitos na construção do protótipo, bem como uma Revisão Sistemática da Literatura realizada e ainda as conclusões advindas da avaliação.","PeriodicalId":354386,"journal":{"name":"Anais Estendidos do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128516943","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-27DOI: 10.5753/sbcas_estendido.2023.229543
I. Pires, Helena de Medeiros Caseli, V. Néris
A depressão é um transtorno que atrapalha as condições funcionais dos indivíduos. Há soluções computacionais, entre elas chatbots, que visam apoiar a identificação e o cuidado de pessoas com possível perfil depressivo (PPD). No entanto, a literatura aponta que há uma falta de evidências sobre como, os também chamados, healthbots são desenvolvidos e aplicados. Este trabalho de iniciação científica teve como objetivo investigar e documentar como realizar o design de um chatbot capaz de conversar com universitários brasileiros com PPD ofertando cuidado em saúde. Além de um levantamento bibliográfico focado em requisitos, foram realizados um Benchmark para a proposição de diretivas para o design com validação por especialistas e um Grupo Focal que embasou a produção de um manual para a construção de chatbots, incluindo aspectos de redação, comportamento e jornada de comunicação.
{"title":"Design de um chatbot para o diálogo com universitários com possível perfil depressivo","authors":"I. Pires, Helena de Medeiros Caseli, V. Néris","doi":"10.5753/sbcas_estendido.2023.229543","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229543","url":null,"abstract":"A depressão é um transtorno que atrapalha as condições funcionais dos indivíduos. Há soluções computacionais, entre elas chatbots, que visam apoiar a identificação e o cuidado de pessoas com possível perfil depressivo (PPD). No entanto, a literatura aponta que há uma falta de evidências sobre como, os também chamados, healthbots são desenvolvidos e aplicados. Este trabalho de iniciação científica teve como objetivo investigar e documentar como realizar o design de um chatbot capaz de conversar com universitários brasileiros com PPD ofertando cuidado em saúde. Além de um levantamento bibliográfico focado em requisitos, foram realizados um Benchmark para a proposição de diretivas para o design com validação por especialistas e um Grupo Focal que embasou a produção de um manual para a construção de chatbots, incluindo aspectos de redação, comportamento e jornada de comunicação.","PeriodicalId":354386,"journal":{"name":"Anais Estendidos do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)","volume":"258 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"124231888","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-27DOI: 10.5753/sbcas_estendido.2023.231154
W. G. Silva, C. G. Matos Júnior, W. Veloso, J. P. Romanelli, Carlos Henrique da Silveira
A pandemia de COVID-19 mostrou quão alta é a demanda por ferramentas computacionais que auxiliem no processo de descoberta de novos fármacos. Nesse contexto, a análise de como ligantes se interagem com um alvo biomolecular tem se mostrado valiosa na indicação de compostos com maior potencial farmacológico. Para tanto, propõe-se MusteR, uma ferramenta web de mineração de padrões de contatos entre complexos proteína-ligante, pela densidade de empacotamentos atômicos. Será demonstrado seu uso na caracterização do complexo entre o fármaco Boceprevir e a protease Mpro, um importante alvo terapêutico na pesquisa por antivirais contra o SARS-CoV-2.
{"title":"MusteR - Sistema de Mineração de Contatos em Complexos Proteína-Ligantes","authors":"W. G. Silva, C. G. Matos Júnior, W. Veloso, J. P. Romanelli, Carlos Henrique da Silveira","doi":"10.5753/sbcas_estendido.2023.231154","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.231154","url":null,"abstract":"A pandemia de COVID-19 mostrou quão alta é a demanda por ferramentas computacionais que auxiliem no processo de descoberta de novos fármacos. Nesse contexto, a análise de como ligantes se interagem com um alvo biomolecular tem se mostrado valiosa na indicação de compostos com maior potencial farmacológico. Para tanto, propõe-se MusteR, uma ferramenta web de mineração de padrões de contatos entre complexos proteína-ligante, pela densidade de empacotamentos atômicos. Será demonstrado seu uso na caracterização do complexo entre o fármaco Boceprevir e a protease Mpro, um importante alvo terapêutico na pesquisa por antivirais contra o SARS-CoV-2.","PeriodicalId":354386,"journal":{"name":"Anais Estendidos do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)","volume":"23 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"134552661","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-27DOI: 10.5753/sbcas_estendido.2023.230084
Maria Alice Andrade Calazans, M. Alcoforado, F. Madeiro
Na odontologia, técnicas de imageamento auxiliam na análise de regiões inacessíveis no exame clínico e, consequentemente, desempenham um papel fundamental no apoio ao diagnóstico. A vasta demanda por imagens é motivação para o desenvolvimento de um sistema de classificação automática que possa ser usado para suporte ao diagnóstico. Neste trabalho uma versão modificada do algoritmo K-Means é implementada para segmentação de radiografias panorâmicas, a qual levou a resultados levemente superiores aos obtidos com os algoritmos K-Means, Fuzzy K-Means e Morphological Chan Vese. Além disso, é proposto um sistema de classificação automática para detecção de lesões em dentes molares na região da maxila para tomografias computadorizadas de feixe cônico, com acurácia de até 81,25%.
{"title":"Técnicas de Processamento Digital de Imagens e Inteligência Artificial Aplicadas ao Diagnóstico Odontológico","authors":"Maria Alice Andrade Calazans, M. Alcoforado, F. Madeiro","doi":"10.5753/sbcas_estendido.2023.230084","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.230084","url":null,"abstract":"Na odontologia, técnicas de imageamento auxiliam na análise de regiões inacessíveis no exame clínico e, consequentemente, desempenham um papel fundamental no apoio ao diagnóstico. A vasta demanda por imagens é motivação para o desenvolvimento de um sistema de classificação automática que possa ser usado para suporte ao diagnóstico. Neste trabalho uma versão modificada do algoritmo K-Means é implementada para segmentação de radiografias panorâmicas, a qual levou a resultados levemente superiores aos obtidos com os algoritmos K-Means, Fuzzy K-Means e Morphological Chan Vese. Além disso, é proposto um sistema de classificação automática para detecção de lesões em dentes molares na região da maxila para tomografias computadorizadas de feixe cônico, com acurácia de até 81,25%.","PeriodicalId":354386,"journal":{"name":"Anais Estendidos do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)","volume":"40 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128461329","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-27DOI: 10.5753/sbcas_estendido.2023.229706
M. S. Ferreira, Eliezer Soares Flores
O melanoma é um câncer de pele que pode ser extremamente agressivo em seus estágios finais, podendo, em alguns casos, desenvolver metástase. Por isso, propostas para aperfeiçoar o uso de sistemas computacionais, neste contexto, vêm sendo amplamente investigadas. No presente trabalho, investigou-se duas variações, uma supervisionada e outra não supervisionada, de um método para a segmentação de imagens macroscópicas de lesões melanocíticas. Antes da segmentação propriamente dita, a imagem de entrada é préprocessada, em seguida, é representada por superpixels. Subsequentemente, um algoritmo de aglomeração é alimentado com os dados extraídos e, particiona em dois grupos: às regiões de lesão (foreground) e não lesão (background).
{"title":"Segmentação Baseada Em Superpixels Para Avaliar Os Impactos Da Supervisão Na Segmentação De Lesões Melanocíticas Em Imagens Macroscópicas","authors":"M. S. Ferreira, Eliezer Soares Flores","doi":"10.5753/sbcas_estendido.2023.229706","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229706","url":null,"abstract":"O melanoma é um câncer de pele que pode ser extremamente agressivo em seus estágios finais, podendo, em alguns casos, desenvolver metástase. Por isso, propostas para aperfeiçoar o uso de sistemas computacionais, neste contexto, vêm sendo amplamente investigadas. No presente trabalho, investigou-se duas variações, uma supervisionada e outra não supervisionada, de um método para a segmentação de imagens macroscópicas de lesões melanocíticas. Antes da segmentação propriamente dita, a imagem de entrada é préprocessada, em seguida, é representada por superpixels. Subsequentemente, um algoritmo de aglomeração é alimentado com os dados extraídos e, particiona em dois grupos: às regiões de lesão (foreground) e não lesão (background).","PeriodicalId":354386,"journal":{"name":"Anais Estendidos do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130473070","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-27DOI: 10.5753/sbcas_estendido.2023.231149
A. B. Pavan, Gustavo da Gama Souza, Pâmella Andrade Moura do Carmo
A ampliação da quantidade de ferramentas desenvolvidas para o rastreio diagnóstico do Transtorno do Espectro Autista (TEA) de forma precoce tem sido essencial para oferecer acompanhamento adequado a cada indivíduo. Sob tal perspectiva, ferramentas computacionais assumem um papel fundamental para promover maior agilidade e sistematização a esses processos avaliativos. Desta forma, o aplicativo ALCATEA foi desenvolvido com os objetivos de automatizar testes do TEA e de fazer uma coleta de dados mais sistematizada. O aplicativo permite a aplicação de três escalas diferentes (ABC, ATA e M-CHAT) fornecendo o indicativo de diagnóstico e armazenando os resultados em um banco de dados na nuvem .
{"title":"ALCATEA - Aplicativo para automatização de aplicação de testes de Transtorno do Espectro Autista","authors":"A. B. Pavan, Gustavo da Gama Souza, Pâmella Andrade Moura do Carmo","doi":"10.5753/sbcas_estendido.2023.231149","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.231149","url":null,"abstract":"A ampliação da quantidade de ferramentas desenvolvidas para o rastreio diagnóstico do Transtorno do Espectro Autista (TEA) de forma precoce tem sido essencial para oferecer acompanhamento adequado a cada indivíduo. Sob tal perspectiva, ferramentas computacionais assumem um papel fundamental para promover maior agilidade e sistematização a esses processos avaliativos. Desta forma, o aplicativo ALCATEA foi desenvolvido com os objetivos de automatizar testes do TEA e de fazer uma coleta de dados mais sistematizada. O aplicativo permite a aplicação de três escalas diferentes (ABC, ATA e M-CHAT) fornecendo o indicativo de diagnóstico e armazenando os resultados em um banco de dados na nuvem .","PeriodicalId":354386,"journal":{"name":"Anais Estendidos do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)","volume":"36 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"116039365","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-27DOI: 10.5753/sbcas_estendido.2023.229715
Igor Vitor Teixeira, P. T. Endo
As Infecções Sexualmente Transmissíveis (ISTs) são um problema preocupante, especialmente em países em desenvolvimento e subdesenvolvidos, nos quais fatores ambientais e outros determinantes da saúde contribuem para sua rápida disseminação. Diante desta situação, o principal objetivo deste trabalho é avaliar o desempenho de diferentes modelos de aprendizado de máquina na predição de resultados indesejáveis da sífilis congênita, a fim de auxiliar na alocação de recursos e otimizar as ações na área de saúde, especialmente em um ambiente de saúde com poucos recursos. Utilizamos dados clínicos e sociodemográficos de gestantes atendidas em um programa social do estado de Pernambuco, Brasil, denominado Programa Mãe Coruja Pernambucana (PMCP). Os modelos SVM e AdaBoost apresentaram os melhores resultados, utilizando 13 e 11 atributos como entrada, respectivamente.
{"title":"Predição de casos de sífilis congênita: uma avaliação de desempenho de diferentes modelos de aprendizado de máquina","authors":"Igor Vitor Teixeira, P. T. Endo","doi":"10.5753/sbcas_estendido.2023.229715","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229715","url":null,"abstract":"As Infecções Sexualmente Transmissíveis (ISTs) são um problema preocupante, especialmente em países em desenvolvimento e subdesenvolvidos, nos quais fatores ambientais e outros determinantes da saúde contribuem para sua rápida disseminação. Diante desta situação, o principal objetivo deste trabalho é avaliar o desempenho de diferentes modelos de aprendizado de máquina na predição de resultados indesejáveis da sífilis congênita, a fim de auxiliar na alocação de recursos e otimizar as ações na área de saúde, especialmente em um ambiente de saúde com poucos recursos. Utilizamos dados clínicos e sociodemográficos de gestantes atendidas em um programa social do estado de Pernambuco, Brasil, denominado Programa Mãe Coruja Pernambucana (PMCP). Os modelos SVM e AdaBoost apresentaram os melhores resultados, utilizando 13 e 11 atributos como entrada, respectivamente.","PeriodicalId":354386,"journal":{"name":"Anais Estendidos do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)","volume":"2 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"132358515","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-27DOI: 10.5753/sbcas_estendido.2023.230166
G. M. Couto, N. Monteiro, R. W. D. Santos
This paper explores how numerical methods and parallel computing can be used to accelerate simulations of cardiac arrhythmia. The simulations are based on the monodomain cardiac model, governed by a set of partial differential equations (PDEs). The new software could accurately reproduce various types of arrhythmia, such as spiral waves and reentry, by solving the PDEs using an Alternating Direction Implicit (ADI) fractional splitting method. Parallel programming via OpenMP led to a significant reduction in computation time, making the simulations feasible for practical applications.
{"title":"Accelerating Simulations of Cardiac Arrhythmias through Robust Numerical Techniques and Parallel Computing","authors":"G. M. Couto, N. Monteiro, R. W. D. Santos","doi":"10.5753/sbcas_estendido.2023.230166","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.230166","url":null,"abstract":"This paper explores how numerical methods and parallel computing can be used to accelerate simulations of cardiac arrhythmia. The simulations are based on the monodomain cardiac model, governed by a set of partial differential equations (PDEs). The new software could accurately reproduce various types of arrhythmia, such as spiral waves and reentry, by solving the PDEs using an Alternating Direction Implicit (ADI) fractional splitting method. Parallel programming via OpenMP led to a significant reduction in computation time, making the simulations feasible for practical applications.","PeriodicalId":354386,"journal":{"name":"Anais Estendidos do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)","volume":"39 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"116488986","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2023-06-27DOI: 10.11606/d.45.2022.tde-26012023-200820
R. P. Aleixo
A sífilis congênita e a dengue são duas doenças que causam impactos significativos no Brasil e em outros países do Hemisfério Sul, afetando a saúde de milhões de pessoas. A sífilis é uma infecção sexualmente transmissível (IST) que ao ser transmitida em crianças durante o período da gestação, é chamada de sífilis congênita. Já a dengue é uma doença viral transmitida pelos mosquitos Aedes Aegypti e Aedes Albopictus. Nesta dissertação, desenvolvemos aplicações inovadoras de modelos de aprendizado de máquina para essas doenças. O primeiro deles estima a probabilidade de uma criança nascer com sífilis. O segundo prevê surtos de dengue com base em dados sociodemográficos, climáticos, série histórica de casos, número de unidades de saúde, índice de mensuração de mosquitos e séries históricas de zika e chikungunya. No caso da sífilis congênita, avaliamos os modelos pela métrica AUC (Area Under Curve) e o resultado foi bom mas não excelente, i.e., 0.68 para a predição de casos positivos, obtidos pelos modelos LightGBM e XGBoost. No que se refere à dengue, o modelo Catboost obteve resultados muito bons, identificando 75% dos surtos com três meses de antecedência. Parte significativa deste trabalho foi investida na explicabilidade das predições de dengue, o que torna o modelo um importante aliado para a desenho de políticas públicas de saúde.
{"title":"Predição de surtos de dengue e diagnóstico de sífilis congênita utilizando aprendizado de máquina","authors":"R. P. Aleixo","doi":"10.11606/d.45.2022.tde-26012023-200820","DOIUrl":"https://doi.org/10.11606/d.45.2022.tde-26012023-200820","url":null,"abstract":"A sífilis congênita e a dengue são duas doenças que causam impactos significativos no Brasil e em outros países do Hemisfério Sul, afetando a saúde de milhões de pessoas. A sífilis é uma infecção sexualmente transmissível (IST) que ao ser transmitida em crianças durante o período da gestação, é chamada de sífilis congênita. Já a dengue é uma doença viral transmitida pelos mosquitos Aedes Aegypti e Aedes Albopictus. Nesta dissertação, desenvolvemos aplicações inovadoras de modelos de aprendizado de máquina para essas doenças. O primeiro deles estima a probabilidade de uma criança nascer com sífilis. O segundo prevê surtos de dengue com base em dados sociodemográficos, climáticos, série histórica de casos, número de unidades de saúde, índice de mensuração de mosquitos e séries históricas de zika e chikungunya. No caso da sífilis congênita, avaliamos os modelos pela métrica AUC (Area Under Curve) e o resultado foi bom mas não excelente, i.e., 0.68 para a predição de casos positivos, obtidos pelos modelos LightGBM e XGBoost. No que se refere à dengue, o modelo Catboost obteve resultados muito bons, identificando 75% dos surtos com três meses de antecedência. Parte significativa deste trabalho foi investida na explicabilidade das predições de dengue, o que torna o modelo um importante aliado para a desenho de políticas públicas de saúde.","PeriodicalId":354386,"journal":{"name":"Anais Estendidos do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2023)","volume":"22 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127854098","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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