Coordenação de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas

Universidade de Pernambuco (UPE)
Escola Politécnica de Pernambuco (POLI)
Instituto de Ciências Biológicas (ICB)
CÓDIGO:
FBLN-03/2016
Coordenação de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas
Proposta de Dissertação de Mestrado
Linha de Pesquisa: Cibernética
Tópico de Pesquisa: Apóio a novas terapéuticas
Título Provisório: Algoritmos Evolucionários para Redefinição de Padrões de Conexão em
Medula Espinhal Pós-lesão
Orientador: Fernando Buarque de Lima Neto
Co-Orientador: Sérgio Campello Oliveira
Descrição:
Lesões à medula espinhal representam um problema grave e muito impactante aos indivíduos que infelizmente
são acometidos por doenças ou acidentes. A medula espinhal é um conjunto, em feixe, de nervos que liga o sistema
nervoso central (cérebro) às diversas partes do corpo. Ele segue protegido no interior das vértebras, onde sinais
aferentes e eferentes fluem protegidos elétrica e mecanicamente. Lesões à medula espinhal geralmente são de
origem mecânica que em parte ou totalmente interrompem os sinais transmitidos [1].
Paradigmas e ferramentas de Inteligência Artificial/Computacional, sabidamente, podem considerar sinais
de realimentação e torná-los disponíveis para usos futuros de forma adaptativa [2]. Por exemplo, isso pode ser
muito útil para que sejam realizadas identificações de que regiões do corpo deveriam ser religadas a nervos
seccionados em uma lesão medular. Obviamente esse é um problema combinatorial não trivial e por isso há de se
utilizar abordagens adaptativas.
Algoritmos Evolucionários [3] compõem uma subárea nova e importante de Inteligência Computacional
na qual o conhecimento é adquirido de forma distribuída pelos indivíduos da população, esses que via de regra
têm uma natureza simples mas que podem representar vetores com identificação de nervos medulares. Redes de
Venn podem ser também utilizadas para a representação de regiões e feixes envolvidos [4].
A abordagem imaginada para este projeto é de se assumir que sensores possam adquirir sinais aferentes e
eferentes (dentro e fora da medula) e com a ajuda de algoritmos computacionais inteligentes possam fazer o
mapeamento mais adequado entre os diversos candidatos (de mapeamentos) possíveis.
Dada a complexa natureza combinatorial do problema de reconexão nervosa, a grande quantidade de
aspectos envolvidos a considerar na proposição da abordagem e também a necessidade de computações que
utilizem realimentação capturadas em tempo-real, propomos este projeto de pesquisa que inclui investigações
sobre formas de aplicar algoritmos evolucionários, notadamente o Algoritmos Genéticos, Estratégias
Evolucionárias e Evolução diferencial para a geração de padrões candidatos de reconexão. Hipotetizamos que a
habilidade de tratar problemas pela realimentação ‘on-line’ via sensores cutâneos pode oferecer resultados
interessantes para apoio a novas terapêuticas. Assim uma parte do trabalho vai focar em como esses sinais podem
ser adquiridos apropriadamente, apesar de que a atual proposição será, em princípio, “in sílico”. Os resultados
podem ser estendidos no futuro para utilização em modelos “in-vivo”.
Referências Bibliográficas:
[1] MEDLine Plus. https://www.nlm.nih.gov/medlineplus/spinalcordinjuries.html [Acessado em Out;2015]
[2] A. Engelbrecht, Computational Intelligence An Introduction, vol. 1, Wiley & Sons, 2007.
[3] Computação Evolucionaria https://en.wikipedia.org/wiki/Evolutionary_computation [Acessado em Out;2015].
[4] F. Buarque de Lima Neto. Modeling Neural Processing Using Venn-networks in Phisiological and Phatological
Scenarios. 2002. Tese de Doutorado, Imperial College of Science, Technology and Medicine, Department of Electrical and
Electronic Engineering, London, 2002.