COVID-19 is an infectious disease caused by a type of coronavirus recently discovered, called SARS-CoV-2. It has infected more than 20 million people worldwide and it is responsible for more than 737,000 deaths. This work presents a study that explores linear regression mechanisms combined with a sliding and cumulative time window approach to provide inputs to assist in decision making for public policies, within the scope of the COVID-19 pandemic evolution, whether they are hardening or easing the isolation. Data from five states of Brazil were collected and applied a Ridge regression to predict the curve behavior of cases and deaths of COVID-19. As a result, an Explained Variance Status (EVS) up to 0.998 and 0.999 is presented, considering cases and deaths, respectively. It was concluded that sliding time window bring more information about the infection than cumulative, since public policy changes in a few time-lapse.
Dentre os tipos de câncer, o de colo de útero é a quarto mais comum em todo o mundo em mulheres. O diagnóstico é feito, principalmente por meio do exame de papanicolau, que oferece uma boa taxa de detecção em estágios primários da doença, oferecendo mais chances de cura. Desse modo, métodos de avaliação automatizados de exames constituem uma ferramenta muito valiosa no combate a essa doença. Este trabalho avalia os parâmetros para a segmentação de núcleos em imagens de papanicolau na base CRIC. Com a variação e estudo dos parâmetros obtivemos um resultado médio de dice em 0.7023 com a melhor combinação de parâmetros.
Dentre os cânceres de pele, o melanoma é o mais grave e o motivo da maioria das mortes dentre os tipos de câncer de pele. Além disso, sua incidência está aumentando cada vez mais pelo mundo, assim mostrando a importância dos sistemas de detecção do câncer através de imagens médicas para a obtenção de um diagnóstico mais rápido. Uma das etapas é a segmentação, que trata do isolamento da região lesionada. Nesta pesquisa realizou-se a comparação de resultados utilizando diferentes backbones com as redes neural U-Net e FPN. Com a utilização das bases PH2 e DermIS, foram obtidos 0,66 e 0,56 de valores de Dice, respectivamente. Assim acredita-se que esse conjunto pode favorecer a obtenção de resultados mais próximos ao estado da arte.
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