MODELO DE SIMULAÇÃO DE ATIVIDADE CEREBRAL USANDO

MODELO DE SIMULAÇÃO DE ATIVIDADE CEREBRAL USANDO ALGORITMO
GENÉTICO PARA ANÁLISE DE CASOS DE CRIANÇAS COM MICROCEFALIA
Lima, Nicolas P.¹; Tavares, Luan S.¹; Rocha, Lucas R.¹; Santos, Alberson W.S.¹;
Jesus, Wagner S.C.¹
¹Fundação Vale Paraibana de Ensino – Unidade Villa Branca /Informática, Estrada do Limoeiro, 250 Jardim Dora, Jacareí - SP - 12305-810, [email protected],
[email protected], [email protected],
[email protected], [email protected]
Resumo - A microcefalia é o resultado do crescimento abaixo do normal do cérebro de uma criança
ainda no útero ou na infância podendo ser atribuída por fatores genéticos, malformação do sistema
nervoso central, diminuição do oxigênio para o cérebro fetal por intermédio de complicações na
gravidez ou parto, exposições a drogas e certos produtos químicos, toxoplasmose congênita e
infecção por citomegalovírus. Pesquisas realizadas mostram a ausência de um sistema capaz de
representar atividades microcefálicas e também a comparação das mesmas com estímulos e idades
diferentes. Idealiza-se com este trabalho conscientizar os usuários sobre a microcefalia, e
principalmente possibilitar auxílios e estudos médicos sem que haja experimentação humana.
Contudo, criou-se um software com a utilização de mecanismos de computação gráfica e o emprego
da linguagem C++ para implementação de técnicas de algoritmo genético gerando resultados que
serão armazenados em um gerenciador de banco de dados MySQL, possibilitando a realização de
tais simulações.
Palavras-chave: Microcefalia, Simulador, Neurociência, Atividade_cerebral, Algoritmo_genético.
Área do Conhecimento: Técnico.
Introdução
A Microcefalia é uma condição neurológica rara em crianças desde o fetos até os 5 anos de idade,
no qual o crânio se encontra menor, comparado ao de crianças da mesma idade. Devido a
compressão sofrida pelo tamanho reduzido do crânio acaba por comprometer o cérebro e suas
funções, provocando atrofia (BOOK et al., 1953). A Microcefalia pode ser causada por mutações
genéticas que atrapalham no desenvolvimento do bebê durante seu crescimento, essas
anormalidades genéticas podem se associar a vários fatores como síndromes e atos relativos ao
comportamento da mãe durante o período de gestação, exemplo: exposição a produtos químicos,
infecções como rubéola e varicela, e o uso de drogas e substâncias tóxicas (ROSS; FRIAS, 1977).
Em geral, não existe um tratamento efetivo para a presente doença, sendo recomendado o
acompanhamento médico no período de 0 à 5 anos. Os sintomas mais aparentes em casos de
microcefalia são ligados ao tamanho da cabeça desproporcional ao de criança da mesma idade e
sexo, promovendo hipertonia muscular generalizada, paralisia, convulsões e atraso mental (TOLMIE
et al., 1987). Em geral diagnostica-se por intermédio de medições do perímetro cefálico, comparando
com crânios em condições normais, no momento do nascimento, contendo um perímetro variável
entre 33 a 36 centímetros e aumentam no decorrer dos primeiros anos de vida, Nos primeiros seis
meses o crescimento é avançado, após o nascimento (7 a 8 centímetros) chegando aos 46 a 48
centímetros, no final do primeiro ano de vida, Crianças com microcefalia podem apresentar
crescimento abaixo da média (ROBERTS et al., 1999). Será solicitado aos médicos, um histórico
completo do pré-natal do paciente com a anomalia, além do acompanhamento pós-nascimento,
incluindo exames sanguíneos, físicos, neurológicos, tomografia computadorizada e ressonância
magnética, que ajudarão na avaliação das reais origens da patologia (BALM et al., 2012).
A evolução recente das tecnologias da informação e da comunicação possibilitou gerar e tratar
automaticamente largas quantidades de dados, onde profissionais dos mais diversos ramos de
atividade possuem a disponibilidade um grande volume de dados estando esses controles muito
além da capacidade humana, no entanto, os recursos utilizados possibilitam uma maior capacidade
de extrair informação útil a partir de dados brutos, observando essa premissa o presente trabalho tem
XX Encontro Latino Americano de Iniciação Científica, XVI Encontro Latino Americano de Pós-Graduação e VI
Encontro de Iniciação à Docência – Universidade do Vale do Paraíba.
1
como finalidade propor o desenvolvimento de um software capaz de realizar simulações de atividade
cefálicas de pacientes portando microcefalia e compará-las com simulações de atividades cerebrais
saudáveis permitindo a realização desses estudos sem que haja em um primeiro momento a
necessidade de experimentação humana (ROCHA et al., 2008).
Metodologia
Para confecção do presente trabalho foram realizados os n = 100 experimentos teste usando
algoritmo genético; Os algoritmos genéticos são mecanismos de busca baseados nos processos de
seleção natural da luta pela vida e da genética de populações. Trata-se de um método pseudoaleatório, portanto, pode-se afirmar como um procedimento de exploração inteligente, no espaço de
parâmetros codificados (BRAGA, 1998). Comparando 100 testes com atividade cerebral
convencional e 100 testes usando atividade com microcefalia. Os testes foram efetuados usando
linguagem de programação C++ com a técnica de desenvolvimento RAD (Rapid Application
Development) - (C++ Builder). Realizando o tratamento de probabilidades condicionais, por
intermédio do conhecimento da teoria de Bayes onde a idéia é calcular as probabilidades associadas
pertencentes a uma dada classe, usando as frequências de co-ocorrência dos valores da classe e
dos valores para os diversos atributos de entrada para identificação do processo de reconhecimento
de um determinado padrão no evento que se pretende efetuar análise (ROCHA et al., 2008).
A realização do preenchimento da imagem para representação de atividade cerebral foi
implementada usando técnica de processamento de imagens digital, denominada, Morphing (crossdissolve) decomposição cruzada, método que implica em interpolar entre os valores de cores da
primeira imagem para o correspondente valor na segunda imagem combinando as cores dos pixels
entre duas imagens (PARKER,1997); Os dados extraídos foram armazenados em um gerenciador de
banco de dados MySQL onde foram memorizados os resultados dos cruzamentos da imagem do
corte longitudinal do cérebro, com suas respectivas cores determinando o nível de atividade cerebral
(Alto, Moderado ou Baixo); Permitindo determinar características de atividades no córtex pré-frontal,
esta região cerebral está relacionada ao planejamento de comportamentos e pensamentos
complexos, expressão da personalidade, tomadas de decisões e modulação de comportamento
social, O hipotálamo, liga o sistema nervoso ao sistema endócrino sintetizando a liberação de
hormônios sendo necessário no controle da glândula pituitária. Esse procedimento irá determinar
quais pontos da imagem serão alterados realizando o modelo de visualização (PARKER,1997).Outra
técnica utilizada no tratamento da imagem denomina-se Código de Cadeia que foi aplicada para
detectar contornos de uma região em uma figura, o primeiro passo para obter o código da cadeia de
um objeto consiste em extrair seu contorno e então obter uma sequência de segmentos de reta de
determinado tamanho e direção. A idéia é identificar contorno e armazenar uma codificação. A
característica de contorno é aplicada em imagens em que se destacam regiões ou estruturas
distintas, como em estudos de células, grãos. Outra aplicação se dá em processos de localização e
reconhecimento de objetos em visão tridimensional, os quais dependem da detecção da
descontinuidade em forma e/ou em profundidade das superfícies observadas (CONCI et al., 2010).
Para obtenção dos dados que compõem o modelo, utilizou-se a técnica de algoritmo genético
unificada com as técnicas de processamento de imagens conforme a demonstração realizada na
figura 1.
Figura 1 - Diagrama representativo do algoritmo genético
Fonte: do Autor.
XX Encontro Latino Americano de Iniciação Científica, XVI Encontro Latino Americano de Pós-Graduação e VI
Encontro de Iniciação à Docência – Universidade do Vale do Paraíba.
2
Resultados
Na primeira fase do procedimento, abre-se uma tela ondeo usuário deverá selecionar a
operação“Arquivo“ que irá controlar os mecanismos de entrada e saída dos dados que serão gerados
por intermédio da aplicação. A operação “Visualizar“ contém duas funcionalidades “Estatísticas“,
serão demonstrados gráficos referentes aos dados obtidos na simulação; “Experimento“ abre-se uma
janela contendo as imagens dos cerebros saudável e comprometido com microcefalia. A figura 2
demonstra a tela que da origem as operações citadas anteriormente.
Figura 2 – Menu de Opções Iniciais
Fonte: do Autor
Para realização do experimento, abre-se a janela de simulação contendo o layout da imagem de
um cérebro saudável que segue com um menu de opções no canto lateral direito da tela. Dentre
essas opções, haverá as funções de: “Salvar” (onde será feito o armazenamento da simulação
realizada), “Inserir Dados” (onde serão aplicados os parâmetros para a realização do experimento),
“Divisão de Telas” (onde será feita a comparação entre cérebro saudável e microcefálico) e “Simular”
(onde será mostrado a intensidade de atividade cerebral em cada imagem) caso usuário deseje
iniciar uma nova simulação, será disponibilizada a opção “Parar“ ao lado da operação “Simular“
Conforme demonstração da figura 3.
Figura 3 – Ambiente de Simulação
Fonte: do Autor.
Para validação da aplicação os n = 100 testes realizados foram confeccionados com crianças de 1
ano com estimulo cerebral de stress. Os resultados de atividade cerebral obtidos em cérebros
saudáveis se mostraram maiores do que os comprometidos com microcefalia. A média de atividade
saudável encontra-se com valor de 2,29 (desvio padrão de 0,71) e microcefálica de 1,58 (desvio
padrão de 0,49). O gráfico da figura 4 demonstra a representação destes resultados adquiridos:
XX Encontro Latino Americano de Iniciação Científica, XVI Encontro Latino Americano de Pós-Graduação e VI
Encontro de Iniciação à Docência – Universidade do Vale do Paraíba.
3
Figura 4 – Gráfico Representativo da Atividade Cerebral com microcefalia ou saudável
Fonte: do Autor.
Discussão
Os resultados apresentados corroboram com as hipóteses mensuradas no projeto do presente
trabalho. De acordo com os estudos observados na literatura, a criança portadora de baixa atividade
cerebral, exibe os resultados complexos de uma lesão do cérebro ou de um erro do desenvolvimento
do sistema nervoso central. À medida que a criança cresce e evolui, outros fatores se combinam com
os efeitos da lesão para agravar as deficiências funcionais (STOKES, 2000). Estes fatores são
relacionados com efeitos da falta de atividades pré e pós-sinápticas. No entanto, uma aplicação
usando algoritmos genéticos poderia aproximar-se de atividades do comportamento biológico,
podendo apresentar não diagnósticos técnicos ou laudos, mas colaborar com pesquisas prévias de
atividades e procedimentos médicos já conhecidos, como o software Spaun, que tem como finalidade
a análise de simulações correspondentes aos quatro temas principais de relações cognitivas em um
cérebro saudável, como: semântica, sintaxe, controle de aprendizagem e memória. (ELIASMITH,
2013). A proposta do presente trabalho é proporcionar a simulação de áreas especificas do cérebro
por intermédio de técnicas computacionais de genética, usando as regiões do aprendizado e fala
(Hipotálamo e Cortex Pré-Frontal), comparando com um cérebro com microcefalia e saudável. No
entanto, observa-se que o diferencial desta aplicação está em sua capacidade de simular a atividade
cerebral de crianças comprometidas ou não com a doença em questão.
Conclusão
Com a utilização de propriedades da computação gráfica e a aplicação nas diversas áreas do
conhecimento, fortaleceu-se as pesquisas no ramo da neurociência. Com base nestes estudos, foi
possível desenvolver um aplicativo capaz de realizar experimentos virtuais, usando como
metodologia a técnica de algoritmo genético que possibilita demonstrar por intermédio de simulações
as eventuais atividades neurológicas ligadas à crianças afetadas pela microcefalia. Utilizando esta
aplicação é possível proporcionar proximidades de estudos nas áreas ligadas à doença, podendo
então, evitar o uso de experimentos práticos com pessoas os quais tem efeitos prejudiciais à saúde
dos pacientes devido a radiação não ionizante.
Referências
Balm MN, Lee CK, Lee HK, Chiu L, Koay ES, Tang JW. A diagnostic polymerase chain reaction assay
for Zika virus. Journal of medical virology p. 1-5, 2012.
Book JA, Schut JW, Reed SC. A clinical and genetical study of microcephaly. Am J Ment Defic p. 48, 1953.
Braga, C.G. O Uso de Algoritmos Genéticos para Aplicação em Problemas de Otimização de
Sistemas Mecânicos, Dissertação de Mestrado, Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia,
MG, 1998.
XX Encontro Latino Americano de Iniciação Científica, XVI Encontro Latino Americano de Pós-Graduação e VI
Encontro de Iniciação à Docência – Universidade do Vale do Paraíba.
4
Conci A., Azevedo E., Leta F. R. Computação Gráfica. São Paulo: Campus, 2010.
Eliasmith, Chris. How to build a brain A Neural Architecture for Biological Cognition. Oxford Series
on Cognitive Models and Architectures, 2013.
Parker, J.R. Algorithms for Image Processing and Computer Vision. John Wiley & Sons, 1997.
Roberts E, Jackson AP, Carradice AC, Deeble VJ, Mannan J, Rashid Y, Jafri H, McHale DP,
Markham AF, Lench NJ, Woods CG. The second locus for autosomal recessive primary microcephaly
(MCPH2) maps to chromosome 19q13.1-13.2. Eur J Hum Genet 1999.
Rocha M, Cortez P, Neves M. J. Análise Inteligente de Dados Algoritmo e Implementação em JAVA.
Lisboa: Ed. FCA, 2008.
Ross JJ, Frias JL. Microcephaly. In: Vinken PJ, Bruyn GW, editors. Congenital malformations of the
brain and skull. Amsterdam: Elsevier Holland Biomedical; 1977.
Stokes, M. Neurologia para Fisioterapeutas. São Paulo: Premier, 2000.
Tolmie JL, McNay M, Stephenson JBP, Doyle D, Connor JM. Microcephaly: genetic counselling and
antenatal diagnosis after the birth of an affected child. Am J Med Genet 1987.
XX Encontro Latino Americano de Iniciação Científica, XVI Encontro Latino Americano de Pós-Graduação e VI
Encontro de Iniciação à Docência – Universidade do Vale do Paraíba.
5