An early PDP connectionist model for describing the behavioral phenomenon / Um modelo inicial do conexionismo PDP para descrever o fenômeno comportamental / Un modelo conexionista PDP inicial para describir els fenómeno del comportamiento

The focus of modern neuroscience on cognitive processes has relegated to behavior the epiphenomenal status of neural processing and the difficulties generated by this interpretation have encouraged the use of computational models. However, the implementation based on inferred cognitive constructs has been inefficient. The objective of this work was to review the concept of behavior by a selectionist approach and propose a connectionist computational model that operates integrally with its neurophysiological bases. The behavioral phenomenon was functionally defined and described at different levels of analysis. Functional levels make it possible to understand why behavioral phenomena exist, while topographic levels describe how morphophysiological mechanisms implement the response. The connectionist notions of PDP ANNs formalizes the proposal. The model stands out for contextualizing neural processing as part of the response, addressing the behavioral phenomenon as a whole that needs to be explained in its most different levels of analysis.

O enfoque das neurociências modernas nos processos cognitivos tem relegado ao comportamento o status de epifenômeno do processamento neural e as dificuldades geradas por essa interpretação incentivaram o uso de modelos computacionais. Entretanto, a implementação pautada em construtos cognitivos inferidos tem sido ineficiente. Foi objetivo desse trabalho revisar o conceito de comportamento pelo viés selecionista para se propor um modelo computacional conexionista que opere integradamente com suas bases neurofisiológicas. O fenômeno comportamental foi definido funcionalmente e descrito em diferentes níveis de análise. Os níveis funcionais possibilitam entender o porquê do fenômeno comportamental, enquanto que os níveis topográficos descrevem como os mecanismos morfofisiológicos implementam a resposta. A formalização do modelo foi realizada com noções conexionistas de RNAs de PDP. O modelo se destaca por contextualizar o processamento neural como parte da resposta, tratando o fenômeno comportamental como um todo que precisa ser explicado em seus mais diferentes níveis de análise.

El enfoque de las neurociencias modernas en los procesos ha relegado al comportamiento el status de epifenómeno del procesamiento neural y las dificultades generadas por esa interpretación incentivaron el uso de modelos computacionales. Sin embargo, la implementación pautada en construcciones cognoscitivas inferidas ha sido ineficiente. Fue objetivo de ese trabajo revisar el concepto de conducta por el sesgo seleccionista para proponer un modelo computacional conexionista que opere íntegramente con sus bases neurofisiológicas. El fenómeno conductual fue definió funcionalmente y descrito en diferentes niveles de análisis. Los niveles funcionales posibilitan entender el porqué del fenómeno conductual, mientras que los niveles topográficos describen cómo los mecanismos morfofisiológicos implementan la respuesta. La formalización del modelo fue realizada con nociones conectivistas de RNAs de PDP. El modelo se destaca por contextualizar el procesamiento neural como parte de la respuesta, tratando el fenómeno conductual como un todo que necesita ser explicado en sus más diferentes niveles de análisis.

Identificación de la delimitación administrativa de la malaria usando redes neuronales artificiales / Boundary Delimitiation of Malaria using Artificial Neural Networks / Identificação da Delimitação Administrativa da Malária usando Redes Neurais Artificiais

Resumen La metodología de clustering fue utilizada para agrupar tres barrios en Quibdó teniendo en cuenta factores que favorecen el desarrollo de la malaria. Los mapas auto-organizados de Kohonen fueron utilizados para el análisis de las características más significativas en la clasificación. Los clusters detectados fueron comparados con la clasificación geográfica de las casas, encontrando, que los mapas auto-organizados de Kohonen clasifican las casas por las condiciones ambientales propicias para el desarrollo del mosquito más que por la clasificación administrativa de la ciudad.

Resumo A Metodologia de Clustering foi usada para agrupar três bairros em Quibdo, Colômbia, levando em consideração fatores que favorecem o desenvolvimento da malária. Mapas auto-organizados de Kohonen foram utilizados para a análise das características mais significativas no agrupamento. Os Clusters detectados foram comparados com o agrupamento geo-gráfico de casas, mostrando que os mapas auto-organizados de Kohonen agrupam as casas pelas condições ambientais favoráveis ao desenvolvimento do mosquito e não pelo agrupamento administrativo da cidade.

Abstract Clustering methodology was used to group three neighborhoods in Quibdo taking into account factors that favor the development of malaria. The Kohonen self-organizing maps were used for the analysis of the most significant features in the standings. The detected clusters were compared with the geographical classification of houses, finding that the Kohonen self-organizing maps households classified by environmental conditions conducive to development rather than the administrative classification of the city.

Evaluation of thymic lymphocyte loss of broiler using Digital Analysis of the Lymphoid Depletion System (ADDL) / Avaliação de perda de linfócitos do timo em frangos usando análise digital do sistema de depleção linfóide (ADDL)

The thymus is a lymphoid organ and usually evaluated for the degree of lymphocyte loss with subjective histological techniques. This study aimed to adapt and to apply of the digital analysis of the lymphoid depletion system (ADDL) in the thymus in order to obtain a more accurate analysis. Glucocorticoid was used to induce immunosuppression in 55 broilers at 21 days of age; other 15 broilers were the control group. After euthanasia of the broilers, postmortem examination was made. Both thymic chains were collected and six lobes were selected for histological examination of the degree of lymphocyte depletion (scores 1 to 5) and for submission to all stages of processing by the ADDL system. The artificial constructed neural networks (ANN) obtained 94.03% of correct classifications. In conclusion, it was possible to adopt objective criteria to evaluate thymic lymphoid depletion with the ADDL system.(AU)

O timo é um órgão linfóide, que é normalmente avaliado para o grau de perda de linfócitos a partir de técnicas histológicas subjetivas. Este trabalho teve como objetivo a adaptação e aplicação do sistema de análise digital de depleção linfóide (ADDL) para o timo, a fim de tornar sua análise mais acurada. Glicocorticóides foram utilizados a fim de induzir imunossupressão em 55 aves de 21 dias de idade. Outras 15 aves formaram o grupo controle. Posteriormente, para cada um dos aves, realizou-se a eutanásia e necropsia. Ambas as cadeias do timo foram coletadas e foram selecionadas seis lóbulos para processamento histológico, análise quanto ao grau de depleção linfocitária (escores de 1-5) e submissão a todas as fases do processamento pelo sistema ADDL. Observou-se que a rede neural artificial (RNA) construída obteve 94,03% de classificações corretas. Em conclusão, foi possível adotar critérios objetivos para avaliar a depleção linfóide tímica utilizando o sistema ADDL.(AU)

RED NEURONAL ARTIFICIAL PARA DETECTAR ESFUERZO FÍSICO DESDE PLANOS DE FASE DE ONDA DE PULSO / ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DETECTS PHYSICAL STRESS FROM ARTERIAL PULSE WAVE / REDE NEURAL ARTIFICIAL DETECTAESTRESSE FÍSICO DE ONDADE PULSO ARTERIAL

El objetivo del trabajo es estudiar la factibilidad de detectar esfuerzo físico provocado por ejercicios que inducen episodios de alzas de Presión Arterial (BP), analizando Ondas de Pulso (PW) con vistas a disminuir la intrusividad (incomodidad) que produce el uso actual de monitores no-invasivos de BP. Se registraron electrocardiogramas (EKG) en DI, y PW en dedo índice y ortejo principal derechos, de voluntarios sanos, antes y después de ejercicios (Before and After Exercise-BAE). Se utilizaron Redes Neuronales Artificiales (ANN) entrenadas para detectar esfuerzo tras la realización de una rutina de ejercicios. Las ANN usaron un conjunto de entrenamiento común. Los Planos de Fase de las PW, BAE, segmentados por latido y vectorizados se utilizaron como vectores de entrada y la condición reposo/esfuerzo BAE se utilizó como vectores diana. Se aplicó algoritmo Pan-Tompkins al EKG para segmentar los latidos y PW. Se utilizó un polígrafo digital para registrar ambas señales. Trece estudiantes universitarios, participaron como voluntarios, 2 mujeres y 11 varones (24,3 ± 2,83 años de edad). Ellos practicaban deportes recreativos, la SBP/DBP subió (43,4 ± 18,6)/(12,7 ± 12,0) mmHg tras el ejercicio. La detección del estado de esfuerzo (n = 200) alcanzó 100% de Verdaderos Positivos y 12 % de Falsos Positivos. Los resultados son promisorios para continuar mejorando el método. Ello debería contribuir a detectar, controlar y vigilar mejor la Hipertensión Arterial.

The main goal of this work is to study the initial technical feasibility of detecting physical stress caused by exercise associated with episodes of rising Blood Pressure (BP) by means of analyzing Pulse Wave (PW), in order to reduce intrusiveness resulting from the current use of non-invasive BP Monitors. Lead I Electrocardiogram (EKG) and right index finger and main toe Arterial Pulse Waves (PW) were recorded on healthy volunteers, Before and After Exercise (BAE). Trained Artificial Neural Networks (ANNs) were used for stress detection. A common training set was used for different ANN. PW Phase Planes BAE, vectorized and heartbeat segmented, were used as input vectors, while rest or stress condition BAE were used as target vectors. Pan-Tomkins algorithm was applied to EKG for PW segmentation. A digital polygraph was used to register the signals. Thirteen university students, 2 females and 11 males (24.3 ± 2.83 years old), participated as healthy volunteers. They usually carried out recreational sports. Their BP raised (43.4 ± 18,6)/(12.7 ± 12,0) mmHg after physical exercises. Stress condition detection (n = 200) reached up to100% on True Positives and 12% in False Positives. Results are promising to continue improving the methodology. Its development should contribute to the detection, control and monitoring of Arterial Hypertension.

O objetivo deste trabalho é estudar a viabilidade da detecção de tensão física causada por exercícios que induzem episódios de aumento da pressão arterial (PA), analisando ondas de pulso (PP), a fim de reduzir a intromissão (desconforto) que produz o uso atual monitor não-invasivo BP. Eletrocardiogramas (ECG) foram registrados no DI, e principal dedo indicador e do dedo do pé PW direitos, voluntários saudáveis antes e depois do exercício (antes e após o exercício-BAE). Redes Neurais Artificiais (RNA) treinados para detectar esforço após a realização de uma rotina de exercícios é usado. ANN utilizado um conjunto comum de formação. Planes Fase do PW, BAE, segmentado por batimentos cardíacos e vectorized foram usados como vetores de entrada e a condição de repouso / esforço BAE foi utilizado como vetores de destino. Pan-Tompkins algoritmo foi aplicado ao segmento o batimento cardíaco ECG e PW. Um polígrafo digital foi usada para gravar ambos os sinais. Treze estudantes universitários, se ofereceu, dois do sexo feminino e 11 do sexo masculino (24,3 ± 2,83 anos de idade). Eles praticavam esportes recreativos, o PAS / PAD aumentou (43,4 ± 18,6) / (12,7 ± 12,0) mmHg após o exercício. A detecção do estado de estresse (n = 200) atingiu 100% e 12% positivos verdadeiros falso positivo. Os resultados são promissores para melhorar ainda mais o método. Isso deve ajudar a identificar, gerenciar e monitorar Hypertension.

Classification of antimicrobial resistance using artificial neural networks and the relationship of 38 genes associated with the virulence of escherichia coli isolates from broilers

Avian pathogenic Escherichia coli (APEC) is responsible for various pathological processes in birds and is considered as one of the principal causes of morbidity and mortality, associated with economic losses to the poultry industry. The objective of this study was to demonstrate that it is possible to predict antimicrobial resistance of 256 samples (APEC) using 38 different genes responsible for virulence factors, through a computer program of artificial neural networks (ANNs). A second target was to find the relationship between (PI) pathogenicity index and resistance to 14 antibiotics by statistical analysis. The results showed that the RNAs were able to make the correct classification of the behavior of APEC samples with a range from 74.22 to 98.44%, and make it possible to predict antimicrobial resistance. The statistical analysis to assess the relationship between the pathogenic index (PI) and resistance against 14 antibiotics showed that these variables are independent, i.e. peaks in PI can happen without changing the antimicrobial resistance, or the opposite, changing the antimicrobial resistance without a change in PI.

Escherichia coli patogênica (APEC) para as aves é responsável por vários processos patológicos em aves, sendo considerado como uma das principais causas de morbidade e mortalidade, associado com perdas econômicas para a indústria avícola. O objetivo do presente trabalho foi demonstrar que é possível predizer a resistência antimicrobiana de 256 amostras de APEC utilizando 38 genes responsáveis por distintos fatores de virulência, através de um programa computacional de redes neurais artificiais (RNAs). O segundo objetivo foi verificar por análise estatística a relação entre o índice de patogenicidade (IP) e a resistência aos 14 antimicrobianos. Os resultados demostraram que as RNAs foram capazes de realizar a classificação correta do comportamento das amostras APEC com uma amplitude de 74,22 a 98,44%, desta forma tornando possível predizer a resistência antimicrobiana. A análise estatística realizada para verificar a relação entre o IP e a resistência aos antimicrobianos demostrou que estas variáveis são independentes, ou seja, podem haver picos no IP sem alteração na resistência, ou até mesmo o contrário, alteração na resistência antimicrobiana sem mudança no IP.

As redes neurais artificiais e o ensino da medicina / Artificial neural networks and medical education

As transformações da prática médica nos últimos anos - sobretudo com a incorporação de novas tecnologias da informação - apontam a necessidade de ampliar as discussões sobre o processo ensino-aprendizagem na educação médica. A utilização de novas tecnologias computacionais no ensino médico tem demonstrado inúmeras vantagens no processo de aquisição de habilidades para a identificação e a resolução de problemas, o que estimula a criatividade, o senso crítico, a curiosidade e o espírito científico. Nesse contexto, ganham destaque as Redes Neurais Artificiais (RNA) - sistemas computacionais cuja estrutura matemática é inspirada no funcionamento do cérebro humano -, as quais têm sido úteis no processo ensino-aprendizagem e na avaliação de estudantes de Medicina. Com base nessas ponderações, o escopo da presente comunicação é revisar aspectos da aplicação das RNA na educação médica.

The transformations that medical practice has undergone in recent years - especially with the incorporation of new information technologies - point to the need to broaden discussions on the teaching-learning process in medical education. The use of new computer technologies in medical education has shown many advantages in the process of acquiring skills in problem solving, which encourages creativity, critical thinking, curiosity and scientific spirit. In this context, it is important to highlight artificial neural networks (ANN) - computer systems with a mathematical structure inspired by the human brain - which proved to be useful in the evaluation process and the acquisition of knowledge among medical students. The purpose of this communication is to review aspects of the application of ANN in medical education.

Uso de redes neurais artificais na predição de valores genéticos para peso aos 205 dias em bovinos da raça Tabapuã / Use of artificial neural networks in breeding values prediction for weight at 205 days in Tabapuã beef cattle

Dados de 19240 animais Tabapuã, provenientes de 152 fazendas localizadas em diversos estados brasileiros, nascidos entre 1976 e 1995, foram utilizados para predição do valor genético do peso aos 205 dias de idade (VG_P205) por meio de redes neurais artificiais (RNAs) e usando o algoritmo LM - Levenberg Marquardt - para treinamento dos dados de entrada. Por se tratar de rede com aprendizado supervisionado, foram utilizados, como saída desejada, os valores genéticos preditos pelo BLUP para a característica P205. Os valores genéticos do P205 obtidos pela RNA e os preditos pelo BLUP foram altamente correlacionados. A ordenação dos valores genéticos do P205 oriundos das RNAs e os valores preditos pelo BLUP (VG_P205_RNA) sugeriram que houve variação na classificação dos animais, indicando riscos no uso de RNAs para avaliação genética dessa característica. Inserções de novos animais necessitam de novo treinamento dos dados, sempre dependentes do BLUP.

Data from 19,240 Tabapuã animals from 152 farms located in different states of Brazil, born from 1976 to 1995, were used to predict the genetic value of body weight at 205 days of age (BV_P205) of Tabapuã beef cattle using Artificial Neural Networks (ANN) and LM algorithm - Levenberg Marquardt training for data entry. Due to the use of networks with supervised learning, the predicted breeding values for P205 from BLUP were used as desired output. The breeding values for P205 obtained from RNA and those predicted by BLUP were highly correlated. The ranked breeding values for body weight at 205 days through RNA and those predicted by BLUP (VG_P205_RNA) showed a variation in the classification of animals indicating risks in the use of ANNs procedure for genetic evaluation of this trait. Insertions of new animals require new training data always dependent on BLUP.

Utilização de redes neurais artificiais para a determinação do número de refeições diárias de um restaurante universitário / Use of artificial neural networks to determine the daily number of meals served by a university cafeteria

OBJETIVO: Construir uma rede neural artificial para auxiliar os gestores de restaurantes universitários na previsão de refeições diárias. MÉTODOS: O estudo foi desenvolvido a partir do levantamento de oito variáveis que influenciam o número de refeições diárias servidas no restaurante universitário. Utiliza-se o algoritmo de treinamento Backpropagation. Os resultados por meio da rede são comparados com os da série estudada e com resultados da estimação por média aritmética simples. RESULTADOS: A rede proposta acompanha as inúmeras alterações que ocorrem no número de refeições diárias do restaurante universitário. Em 73 por cento dos dias analisados, o método das redes neurais artificiais apresenta uma taxa de acerto maior do que o método da média aritmética simples. CONCLUSÃO: A rede neural artificial mostrou-se mais adequada para a previsão do número de refeições do que a metodologia de média simples ou quando a decisão do número de refeições é feita de forma subjetiva, sem critérios científicos.

OBJECTIVE: This study aimed to build an artificial neural network to help the managers of university cafeterias to predict the number of daily meals. METHODS: This study was based on a survey of eight variables that influence the number of daily meals served by a university cafeteria. Backpropagation training algorithm was used and the results obtained by the network are compared with results of the studied series and the results estimated by simple arithmetic average. RESULTS: The proposed network follows the numerous changes that occur in the number of daily meals of the university cafeteria. In 73 percent of the analyzed days, the artificial neural networks method presented a greater success rate than the simple arithmetic average method. CONCLUSION: Artificial neural network predicted the number of meals better than the simple average method or than decisions made subjectively.

Redes neurais artificiais aplicadas ao processo de coagulação / Artificial neural networks applied to the coagulation process

A coagulação é uma etapa de tratamento da água, e para tal são realizados ensaios de teste de jarro que permitem determinar a dose necessária dos agentes coagulante e químico de ajuste de pH no processo de coagulação. Contudo, esses ensaios demoram a ser executados, não respondendo em tempo real às mudanças da qualidade da água bruta. Para superar tal limitação, redes neurais artificiais multicamadas foram construídas (e seus pesos sinápticos ajustados), validadas e testadas para predizer a dosagem do hidróxido de sódio e do sulfato de alumínio - utilizados como agentes químico de ajuste de pH e coagulante, respectivamente. Os resultados dos modelos obtidos são compatíveis com os dados experimentais tendo em vista que as incertezas das estimativas estão na mesma ordem de grandeza das faixas indicadas pelos ensaios realizados de testes de jarro ao longo de quase seis anos.

Coagulation is a stage in water treatment and, for this, jar tests are performed, which allows determining the optimal coagulant and alkalizer doses in coagulation process. However, these tests are time-consuming and do not enable real-time responses to changes in raw water quality. To overcome these limitations, artificial multilayer perceptron neural networks were built, trained, validated and tested to predict the aluminum and sodium hydroxide doses - used as coagulant and alkalizer, respectively. The results of these models are encouraging to consider that the estimated uncertainties have the same order of the variation limits magnitude indicated by the jar tests for almost a six-year period.

SNDDDE: sistema neuro-difuso para auxiliar no diagnóstico de doenças epilépticas / NFSDED: neuro-fuzzy system to support the diagnosis of epileptic diseases

Introdução: Esta pesquisa aborda o desenvolvimento de um sistema neurodifuso para auxiliar no diagnóstico de doenças epilépticas (SNDDDE). Sistemas neurodifusos representam o tipo mais comum de inteligência artificial na medicina. O sistema neurodifuso contém conhecimento médico representado na forma de regras, unindo a força de dois paradigmas: redes neurais artificiais e lógica difusa. Objetivo: O maior interesse da pesquisa é examinar a aplicabilidade das operações aritméticas difusas t-normas e tconormas, implementadas através de neurônios difusos. Resultados: Os resultados mostram que as operações aritméticas difusas Soma/Produto de Einstein E/OU implementadas com o neurônio difuso proposto por Kwan-Cai obtiveram os melhores índices de acertos do sistema quando comparadas com as operações aritméticas padrões máx/mín.

Background: This research approaches the development of a neuro-fuzzy system to support the diagnosis of epileptic diseases (NFSDED). Neuro-fuzzy systems are the most common type of artificial intelligence in medicine. The neuro-fuzzy system contains medical knowledge represented by rules, gathering the strength of two paradigms: artificial neural networks and fuzzy logic. Objective: The main interest of the research is to examine the applicability of the t-norms and t-conorms fuzzy arithmetical operations, implemented by fuzzy neurons. Results: Show that the arithmetical operations of Einstein's Sum/Product AND/OR implemented with the fuzzy neuron proposed by Kwan-Cai obtained the highest rates of system hits, when compared to the min/max arithmetical operations.