The sudden outbreak of coronavirus disease 2019 (COVID-19) revealed the need for fast and reliable automatic tools to help health teams. This paper aims to present understandable solutions based on Machine Learning (ML) techniques to deal with COVID-19 screening in routine blood tests. We tested different ML classifiers in a public dataset from the Hospital Albert Einstein, São Paulo, Brazil. After cleaning and pre-processing the data has 608 patients, of which 84 are positive for COVID-19 confirmed by RT-PCR. To understand the model decisions, we introduce (i) a local Decision Tree Explainer (DTX) for local explanation and (ii) a Criteria Graph to aggregate these explanations and portrait a global picture of the results. Random Forest (RF) classifier achieved the best results (accuracy 0.88, F1–score 0.76, sensitivity 0.66, specificity 0.91, and AUROC 0.86). By using DTX and Criteria Graph for cases confirmed by the RF, it was possible to find some patterns among the individuals able to aid the clinicians to understand the interconnection among the blood parameters either globally or on a case-by-case basis. The results are in accordance with the literature and the proposed methodology may be embedded in an electronic health record system.
With each passing year, the consumption of electric energy in Brazil and the world increases, making it necessary to adopt measures such as the construction of new plants and the installation of power distribution structures. Monitoring for construction management in companies is still done in person and manually, resulting in expenses that could be avoided. That said, there are opportunities to automate such processes using artificial intelligence and, therefore, the main objective of this work is the development of an automated constructions management system, whose goal is to increase the management and monitoring of substation constructions with the remote monitoring. The system incorporates resources of deep learning to classify the components in bays, comparing the data generated in this recognition with the engineering projects to verify the progress of the installation of these components and generating indicators of conformity and evolution of the construction. To achieve the main objective, a comparison was made among four convolutional neural network architectures: DenseNet, Inception, ResNet, and SqueezeNet, in the classification task. The models were trained with thousands of images extracted from photos of different bays captured in the field and, additionally, data augmentation techniques were applied. The models were trained using transfer learning and fine tuning starting from pre-trained weights in the ImageNet data set. All models obtained results close to 100% in the images of the test set, hence it is possible to conclude that, for the proposed problem, there was no significant difference between the assertiveness of the architectures. The chosen model was part of the final application that monitors the construction management of the bays in the electricity substations.
Um dos métodos utilizados para avaliar a qualidade da pulverização em campo, é por meio de etiquetas hidrossensíveis, que após as pulverizações é digitalizada e analisada por meio de programas computacionais. Este método requer um mínimo de conhecimento e a necessidade de um computador. Para facilitar as análises de etiquetas hidrossensíveis em campo, objetivou-se desenvolver um aplicativo em plataforma Android. Utilizou-se a linguagem de programação Java para Android e a biblioteca de Visão Computacional OpenCV, onde foram implementadas no ambiente de desenvolvimento Eclipse Kepler. As imagens capturadas foram convertidas para o tipo Mat e na segmentação fez-se o uso de técnicas de processamento digital de imagens. Todas as funcionalidades utilizadas foram da biblioteca OpenCV. O sistema foi desenvolvido para determinar principalmente a densidade de gotas por unidade de área e o diâmetro mediano volumétrico (DMV). Com o aplicativo desenvolvido, realizou-se a validação do sistema proposto. Para isso, obteve-se cinco etiquetas hidrossensíveis e submeteu-se a análise em quatro diferentes aparelhos móveis. Ao final, observou-se que o aplicativo desenvolvido realizou de maneira satisfatória as análises das etiquetas. Para a densidade de gotas, entre um aparelho e outro, apresentaram coeficiente de variação (CV) de no máximo 11,15%. Para o DMV, o CV máximo foi de 3,53%.
Uma das maiores preocupações da área de saúde pública são causadas pelos parasitos intestinais humanos, que são encontrados em grande parte nos países tropicais. O diagnóstico dessas doenças parasitárias se dá por meio de sintomas fisiológicos e exame fecal. Frequentemente, poucos profissionais estão disponíveis e aptos a realizarem esse tipo de exame, que é considerado lento, difícil, propenso a erros e pode causar fadiga ocular no especialista. Portanto, o objetivo desse trabalho é utilizar redes neurais convolucionais para classificar ovos de parasitos intestinais, sendo um sistema de auxílio a tomada de decisão no diagnóstico de um exame de fezes. Foram realizados experimentos empíricos de modo a definir uma arquitetura da rede específica para cada problema. Os resultados obtidos demonstraram uma taxa de reconhecimento de 99.9%, para todas as métricas avaliadas. A aplicação desenvolvida será parte essencial de um futuro sistema totalmente automatizado.
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