alexandre souto martinez* brenno caetano troca cabella i workshop em pressÃo intracraniana...
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MÉTODOS ESTATÍSTICOS MULTIVARIADOS PARA ANÁLISE DA FUNÇÃO DA PRESSÃO
INTRACRANIANA.
Alexandre Souto Martinez*Brenno Caetano Troca Cabella
I WORKSHOP EM PRESSÃO INTRACRANIANA
Ribeirão Preto, 07 de outubro de 2011
Departamento de FísicaFaculdade de Filosofia Ciências e Letras de Ribeirão PretoUniversidade de São Paulo* INCT – Sistemas Complexos
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Tensão (mV)
Obtenção da PIC
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Tensão (mV) Pressão (mmHg)
Obtenção da PIC
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Tensão (mV) Pressão (mmHg)
Obtenção da PIC
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Séries temporais
relacionadas (STR)
Série temporal alvo (STA)
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Séries temporais relacionadas (STR)
- Pressão sanguínea arterial (PSA)
- Velocidade do fluxo sanguíneo cerebral (VFSC)Ultrassom doppler transcraniano
Aparelhos tonométricos
Série temporal alvo (STA)- Pressão intra-craniana (PIC)
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Base de dadosMedidas simultâneas: PSA, VFSC e PIC (446 amostras)
Modelo
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Base de dadosMedidas simultâneas: PSA, VFSC e PIC (446 amostras)
Modelo
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Base de dadosMedidas simultâneas: PSA, VFSC e PIC (446 amostras)
Modelo
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Base de dadosMedidas simultâneas: PSA, VFSC e PIC (446 amostras)
Modelo
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Resultados
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Resultados
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Novo dado de entrada: Taxa de batimento cardíaco instantânea (BCI)
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Novo dado de entrada: Taxa de batimento cardíaco instantânea (BCI)
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Estudo mais detalhado da capacidade de ajuste de dados (fitting).
- Gráfico da medida de dissimilaridade para cada combinação entrada-saída.
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-Teste de Friedman: Verifica se as diferenças das medidas de dissimilaridades obtidas a partir de diferentes dados de entrada são estatisticamente significativas.Resultado: significativo (p<0.001)
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-Teste de Friedman: Verifica se as diferenças das medidas de dissimilaridades obtidas a partir de diferentes dados de entrada são estatisticamente significativas.Resultado: significativo (p<0.001)
-Generalidade do método; O modelo obtido a partir de um paciente pode descrever a dinâmica de outro paciente?
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-Teste de Friedman: Verifica se as diferenças das medidas de dissimilaridades obtidas a partir de diferentes dados de entrada são estatisticamente significativas.Resultado: significativo (p<0.001)
-Generalidade do método; O modelo obtido a partir de um paciente pode descrever a dinâmica de outro paciente?
Uso do próprio banco de dados e aplica os modelos obtidos para diferentes pacientes.
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-Melhor performance possível.Verifica o melhor resultado dentre todos os testes.
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-Acurácia geral.Média entre todos os casos.
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Proposta: Utilizar os dados da PICMI como entrada do modelo.
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Séries temporais
relacionadas (STR)
Série temporal alvo (STA)
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Séries temporais
relacionadas (STR)
Série temporal alvo (STA)
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-Ruído branco, obtido a partir de um experimento com baixa relação sinal-ruído.
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Problema: Determinação dos coeficientes:
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Para determinar os coeficientes, compara-se os sinais modelados com os medidos, através da função de dissimilaridade:
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Para determinar os coeficientes, compara-se os sinais modelados com os medidos, através da função de dissimilaridade:
Quando tem valor mínimo.
Portanto temos um problema de otimização com muitos mínimos.
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Para determinar os coeficientes, compara-se os sinais modelados com os medidos, através da função de dissimilaridade:
Quando tem valor mínimo.
Portanto temos um problema de otimização com muitos mínimos.
Solução:
OtimizaçãoEstocástica
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Otimização estocástica-Algoritmo genético
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-Recozimento simulado (simulated annealing)
+ funções de penalidade e de regularização que dependem do problema.
Em suma: tem-se um belo problema inverso!
Otimização estocástica
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-Introduzir “feedback” (retro alimentação)
Proposta:
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-Introduzir “feedback” (retro alimentação)
Proposta:
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Obrigado