APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NO AUXILIO AO DIAGNÓSTICO DE CRIANÇAS RESPIRADORAS BUCAIS E NASAIS

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1 APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NO AUXILIO AO DIAGNÓSTICO DE CRIANÇAS RESPIRADORAS BUCAIS E NASAIS Felipe Mancini 1, Liu Chiao Yi 2, Shirley Shizue Nagata Pignatari 3, Antonio Carlos Roque 4, Ivan Torres Pisa 5 1, 5 Departamento de Informática em Saúde (DIS), Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), Brasil. 2, 3 Departamento de Otorrinolaringologia Pediátrica e Cirurgia de Cabeça e Pescoço, Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), Brasil. 4 Departamento de Física e Matemática (DFM), Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP), Universidade de São Paulo (USP), Brasil. Resumo A respiração é a primeira função vital desenvolvida por ocasião do nascimento, estabelecendo-se como principal função do organismo. A respiração bucal crônica pode provocar alterações posturais, além de incitar um menor esforço do músculo diafragma. Este trabalho tem por objetivo aplicar um modelo de rede neural artificial (RNA) não-supervisionado conhecido como mapa auto-organizável (self-organizing map, SOM) a fim de modelar uma ferramenta para auxiliar no diagnóstico de crianças respiradoras bucais e nasais. De maneira geral, o SOM é um classificador de padrões capaz de detectar relações não-lineares entre padrões e suas classes e de representá-las por um mapa topográfico em que padrões similares são agrupados em classes vizinhas. Utilizando como padrão de entrada as variáveis de postura e distância da excursão do músculo diafragma de 3 crianças respiradoras bucais e 22 crianças respiradoras nasais, o SOM apresentou sensibilidade de,92 e especificidade de,97 no diagnóstico de respirador bucal e nasal. Palavras-chave: Reconhecimento de Padrão, Redes Neurais, Respiração Bucal, Postura. Abstract Breath is the first vital function developed at birth, establishing itself as a major function of the organism. Chronic mouth breath can provoke postural alterations, and a smaller effort of the diaphragm muscle. The objective of this work is to apply a non-supervised artificial neural network (ANN) model known as selforganizing map (SOM) in the construction of a diagnosis tool for mouth and nasal breathing children. SOM is a pattern classifier capable of detecting nonlinear relations between patterns and their classes and of representing them by a topographic map in which similar patterns are clustered in neighbor classes. Using as input patterns the postural variables and the excursion distances of the diaphragm muscle of 3 mouth breathing children and 22 nasal breathing children, the SOM network had.92 of sensibility and.97 of specificity in the diagnosis of mouth and nasal breath. Keywords: Pattern Recognition, Neural Networks, Mouth Breath, Posture. Introdução A respiração é a primeira função vital desenvolvida por ocasião do nascimento, estabelecendo-se como principal função do organismo. A cavidade nasal tem papel fundamental na fisiologia respiratória, promovendo a filtração, aquecimento e umidificação do ar inspirado, fazendo com que o mesmo chegue aos pulmões na temperatura ideal, favorecendo uma oxigenação adequada ao organismo. A cavidade bucal só intervém neste processo quando o ar inspirado não é suficiente, geralmente causado por uma obstrução nasal [1, 2]. A respiração bucal na infância resulta em queixa freqüente no consultório do pediatra, do alergologista e do otorrinolaringologista. Sabe-se atualmente que a respiração bucal crônica, considerada com seis meses de evolução, pode provocar alterações no desenvolvimento odontológico, crânio-facial e da postura corporal [3, 4, 5, 6]. Aragão [7] estudou a postura corporal de 26 sujeitos respiradores bucais de 6 a 12 anos de idade e encontrou predominantemente as seguintes alterações: cabeça protrusa, retificação ou aumento da lordose da coluna cervical, escápulas aladas, depressão anterior do tórax e protrusão abdominal. Liu et al. [8] também encontraram as mesmas alterações posturais em 76 crianças respiradores bucais de cinco a 12 anos de idade. Liu [9] mostrou que além de apresentarem alterações posturais, a média da distância excursionada pelo músculo diafragma em sujeitos

2 respiradores nasais é maior que em sujeitos respiradores bucais. O diafragma é um músculo que apresenta um formato de cúpula voltado cranialmente e separa o tórax do abdômem e está fixado na face anterior de L2/L3, processo xifóide e nas seis últimas costelas. Estas fixações alteram o comportamento dos segmentos corporais devido ao aumento da resistência nasal para a entrada do fluxo aéreo o respirador bucal solicitar maior esforço dos músculos acessórios da inspiração. Esse esforço leva a uma respiração costal ou apical, comprometendo assim toda a dinâmica da caixa torácica e da excursão do músculo diafragma, sendo este de fundamental importância, pois é responsável por 7% de toda a atividade respiratória. O mapa auto-organizável (self-organizing map, SOM) [1] é um modelo de redes neurais artificiais (RNAs) não-supervisionado que, de maneira geral, realiza a redução de dimensionalidade ou compressão de um conjunto de dados [11], mantendo representação fiel das características relevantes dos vetores de entrada, resultando na seleção de um conjunto das características do espaço de entrada. Este trabalho tem por objetivo aplicar o SOM em um repositório de dados contendo informação sobre a distância da excursão do músculo diafragma, avaliação postural e dados antropométricos de crianças respiradoras bucais e nasais a fim auxiliar o diagnostico crianças respiradoras bucais e nasais. Métodos Para este estudo utilizou-se um repositório de dados coletado no Setor de Diagnóstico por Imagem e na Disciplina de Otorrinolaringologia Pediátrica, da Universidade Federal de São Paulo - Escola Paulista de Medicina (UNIFESP/EPM). Foram analisadas 52 crianças, sendo que 3 foram previamente diagnosticadas como respiradoras bucais e 22 como respiradoras nasais (caso controle). Os atributos deste repositório de dados são listados na Tabela 1. A Figura 1 lista os pontos e ângulos utilizados na avaliação postural das crianças presentes neste estudo. Para a análise, quando são abordados os termos lordose cervical, cifose torácica, lordose lombar e posição da pelve deve-se levar em consideração os três pontos e ângulos listados na Figura 1 itens (a), (b), (c) e (d), respectivamente, representando: (a) lordose cervical: trágus da orelha, acrômio e C7, sendo o acrômio a vértice do ângulo; (b) cifose torácia: L1, acrômio, T7, sendo L1 a vértice do ângulo; (c) lordose lombar: espinha ilíaca ântero superior, L1 e trocanter maior, sendo a espinha ilíaca ântero superior a vértice do ângulo; (d) posição da pelve: face lateral do espaço interarticular da articulação do joelho, espinha iíaca antero superior e trocanter maior, sendo a face lateral do espaço interarticular da articulação do joelho a vértice do ângulo. Antropométricos Diafragma Postura Sexo Idade Peso Distância da excursão do lado direito (PD) Altura IMC 1 Raça Distância da excursão do lado esquerdo (PE) Lordose Cervical Lordose Lombar Cifose Torácica Posição da Pelve Tabela 1: Atributos do repositório de dados. A captação da imagem da excursão do diafragma foi obtida utilizando-se a técnica da videofluoroscopia e a avaliação da postura corporal foi realizada por meio de fotografias obtidas em norma lateral esquerda. Após a obtenção destas informações, foram utilizadas as seguintes ferramentas para análise: software Adobe Photoshop para analisar a distância excursionada pelo músculo diafragma e o software para avaliação postural (SAPO) [12] para analisar o comportamento das curvaturas da coluna vertebral. Foi utilizado o Matlab (The MathWorks Inc., Natick, MA, EUA) em conjunto com o pacote SOM Toolbox [13] para implementar o SOM. O SOM Toolbox foi desenvolvido pelo Laboratório de Informática e Ciência da Computação da Universidade Helsinki. Determinação do modelo do SOM e padrão de entrada Foram executados diversos testes práticos a fim de determinar um modelo do SOM para realizar a análise do repositório de dados presente neste estudo. Segue abaixo a configuração dos parâmetros do SOM e suas justificativas: Inicialização dos vetores protótipos: linear. Não foi adotado a inicialização aleatória, pois a resposta do SOM alterava-se consideravelmente, impossibilitando uma correta análise. Com a inicialização linear o mapa de saída discreto não apresentou alterações. Relação de vizinhança: hexagonal. A relação de vizinhança hexagonal facilita a visualização dos neurônios vizinhos cada neurônio vizinho está ligado a um lado do hexágono. Função de vizinhança: gaussiana. Foi adotado como padrão esta função de vizinhança, e a mesma respondeu de maneira satisfatória. Número de neurônios da grade: 3 x 3 neurônios. Foram realizados testes com grades de 4x4 neurônios e 3x3 neurônios. A 1 IMC Índice de Massa Corpórea. 2

3 grade de 4x4 neurônios agrupou sujeitos similares em diferentes neurônios, podendo gerar problemas na análise dos dados. Já a grade de 3x3 neurônios agrupou no mesmo neurônio pacientes com as mesmas características. Algoritmo adotado: algoritmo em lote. O algoritmo em lote não apresenta nenhuma alteração quanto à rotação dos dados apresentados como resposta do SOM. (a) (c) (b) (d) Figura 1: Representação dos pontos e ângulos utilizados na avaliação postural, indicando (a) lordose cervical; (b) cifose torácia; (c) lordose lombar; (d) posição da pelve. Além disto, foram apresentados diferentes conjuntos de dados ao SOM a fim de definir o padrão de entrada adequado para o problema da classificação de crianças respiradoras bucais e nasais. O conjunto de dados que se mostrou representativo para este tipo de problema, isto é, proporcionou a formação de agrupamentos característicos, foi o da postura cifose cervical, cifose torácica, lordose lombar e posição da pelve e do diafragma PD e PE. Algoritmo RespBucal É apresentado abaixo o algoritmo adotado para classificar crianças respiradoras bucais e nasais utilizando o SOM e para calcular taxa de acertos. Este algoritmo foi implementado em Matlab e leva o nome de algoritmo RespBucal. Inicialmente, foi adotado um modelo para determinar a divisão dos sujeitos do repositório de dados a fim de iniciar o processo de reconhecimento de crianças respiradoras bucais e nasais. O modelo adotado foi o seguinte: Dividiu-se aleatoriamente um conjunto de 2/3 dos sujeitos do repositório de dados. Este conjunto foi apresentado ao SOM, a fim de realizar o treinamento do mapa; Dividiu-se aleatoriamente um conjunto de 1/3 dos sujeitos do repositório de dados. Este conjunto foi utilizado para validar os acertos do SOM. Após o treinamento do mapa, que foi executado com o SOM e apresentado como padrão de entrada o conjunto de dados de treinamento, foram estabelecidas regras para os determinar o rótulo para cada neurônio do SOM. Estas regras definidas utilizando os seguintes princípios: Caso o número de sujeitos da categoria caso controle de um determinado neurônio seja maior do que o número de sujeitos da categoria respirador bucal deste mesmo neurônio, este é rotulado como categoria caso controle; Caso o número de sujeitos da categoria respirador bucal de um determinado neurônio seja maior do que o número de sujeitos da categoria caso controle deste mesmo neurônio, este é rotulado como categoria respirador bucal; Caso o número de sujeitos da categoria respirador bucal seja igual ao número de sujeitos da categoria caso controle, este é rotulado como categoria intermediária. Determinado o rótulo para cada neurônio, o conjunto de dados de validação foi utilizado para contar os acertos e erros do SOM no diagnóstico do respirador bucal. Estes foram determinados utilizando os seguintes passos: Caso o sujeito pertença à categoria respirador bucal e estiver representado pelo mapa em um neurônio que foi rotulado como categoria respirador bucal, um acerto (+1) é atribuído para a contagem de acertos. Caso contrário, um erro (-1) é computado; 3

4 Caso o sujeito pertença à categoria caso controle e estiver representado pelo mapa em um neurônio que foi rotulado como categoria caso controle, um acerto (+1) é atribuído para a contagem de acertos. Caso contrário, um erro (-1) é computado. Caso o sujeito pertença à categoria caso controle ou da categoria respirador bucal e estiver representado pelo mapa em um neurônio que foi rotulado como categoria intermediária, um meio acerto (+,5) é atribuído. Por fim, após a contagem dos acertos e erros gerados pelo conjunto de dados de validação, a especificidade e sensibilidade do algoritmo é calculada Resultados A Figura 2 foi obtida após o treinamento do SOM utilizando o modelo e o padrão de entrada listado na metodologia deste trabalho. A Figura 2 apresenta 2 categorias bem definidas. Os neurônios 1, 2, 3, 4 e 7 forma de círculo são representados apenas pelas crianças respiradoras bucais. Da mesma maneira, os neurônios 5, 6, 8 e 9 forma quadrada são representados, genericamente, apenas pelas crianças caso controle. Porém, especificamente no neurônio 8 são apresentadas 4 crianças caso controle e uma criança respiradora bucal. Para entender o motivo deste sujeito ter sido agrupado neste neurônio, além de auxiliar na abordagem de outras características do repositório de dados, é necessário realizar algumas observações quanto ao comportamento das variáveis de postura e a distância da excursão do diafragma: O valor médio da lordose cervical no grupo das crianças respiradores bucais foi cerca de 15% maior, se comparado com o valor médio no grupo das crianças caso controle; O valor médio da lordose lombar no grupo das crianças respiradores bucais foi cerca de 25% menor, se comparado com o valor médio no grupo das crianças caso controle; O valor médio da cifose torácica no grupo das crianças respiradores bucais foi cerca de 11% maior, se comparado com o valor médio no grupo das crianças caso controle; O valor médio da posição da pelve no grupo das crianças respiradores bucais foi cerca de 45% maior, se comparado com o valor médio no grupo das crianças caso controle; O valor médio do PD e PE foi cerca de 34% menor, se comparado com o valor médio no grupo das crianças caso controle. Figura 2: Mapa gerado após o treinamento do SOM. Cada hexágono representa um neurônio, com sua identificação do lado superior esquerdo. Internamente a cada hexágono é apresentado um círculo ou quadrado. O quadrado classifica o neurônio com agrupamentos de crianças respiradoras nasais e o círculo classifica o neurônio com agrupamentos de crianças respiradoras bucais. Em cada círculo e quadrado são mostradas a quantidade de crianças respiradoras bucais (número acima) e a quantidade de crianças respiradoras nasais (número abaixo) agrupadas. O paciente respirador bucal que foi agrupado no neurônio 8 apresentam valores de PE, PD e posição da pelve bem próximo à média representada pelo grupo de crianças caso controle. Outros atributos deste sujeito encontram-se na média dos respiradores bucais. Este fato evidencia que a distância da excursão do diafragma e a posição da pelve são atributos decisivos no diagnóstico de um paciente. Conforme apresentado na Figura 2, o SOM realizou a extração de características de maneira eficiente pois agrupou categorias de sujeitos caso controle e respirador bucal em diferentes áreas do mapa. Segundo Haykin [14], as propriedades do mapa de características do SOM fazem com que este modelo de RNA possa ser utilizado como um classificador de padrões. Sendo assim, foi empregado o algoritmo RespBucal para reconhecer crianças respiradoras bucais e nasais e calcular a taxa de acertos na classificação. Após realizar 1 iterações do algoritmo RespBucal, a sensibilidade e especificidade no diagnóstico de crianças respiradoras bucais e nasais para o conjunto de dados analisado neste trabalho foram de,92 e,97, respectivamente. Com a finalidade de aumentar a taxa de acertos foi aplicada à saída do SOM a variante supervisionada 4

5 conhecida como quantização vetorial por aprendizagem (learning vector quantization, LVQ) [1]. A junção destes dois modelos de RNAs é chamada de classificador adaptativo de padrões [14]. A aplicação do classificador adaptativo de padrões para diagnóstico de crianças respiradoras bucais e nasais não alterou a sensibilidade e especificidade do sistema. Discussão Determinar o padrão de entrada a ser aplicado na construção de um reconhecedor de padrões é uma tarefa crítica. No experimento computacional apresentado neste trabalho chegouse a conclusão que, por meio da comparação dos diferentes mapas gerados pelo SOM para diferentes conjuntos de dados apresentados, os dados da postura e o tamanho da excursão do diafragma geraram agrupamentos característicos. Foi realizado o teste t-student, controlado pelo teste de Levene para igualdades de variâncias, a fim de comprovar, a partir de um modelo estatístico convencional, se as diferenças médias entre a categoria dos respiradores bucais e dos casos controle são significantes. O dados são apresentados na Tabela 2. Atributos p lordose cervical,3 lordose lombar,1 cifose torácica,2 posição pélvica,1 peso,89 altura,78 Tabela 2: Aplicação do teste t-student controlado pelo teste de Levene para igualdade de variâncias. Se o valor de p <=,5 pode-se concluir que as diferenças médias entre os grupos respirador bucal e caso controle são significativas. A partir da Tabela 2 é possível comprovar que somente os atributos referentes ao comportamento das curvaturas da coluna vertebral e distância da excursão do diafragma apresentaram diferenças médias significativas. Isto é, a partir do teste de t- Student é evidenciado que apenas o conjunto de dados aplicado como padrão de entrada expressou diferenças médias significativas. Desta maneira, pode-se afirmar que os agrupamentos gerados pelo SOM são concordantes. Foram realizados testes com o objetivo de verificar a porcentagem de acertos do SOM no reconhecimento de um respirador bucal ou nasal, caso seja apresentado diferentes padrões de entrada aplicando-se 1 iterações do algoritmo RespBucal. A Tabela 3 mostra os resultados. O padrão de entrada aplicado neste trabalho apresentou maior taxa de acertos, provando novamente que dados que possuem diferenças médias significativas tendem a realizar agrupamentos similares e, conseqüentemente, melhoram os acertos do SOM. Um resultado significativo é que apesar dos dados antropométricos não apresentarem diferenças médias significativas, estes não alteraram de maneira representativa a porcentagem de acertos do SOM, se apresentados em conjunto com os dados que possuem diferenças médias significativas. Este tipo de abordagem demonstra as propriedades 2 e 3 dos mapas de características [14]. Isto é, o SOM é capaz em determinar o conjunto de dados mais similares de um determinado padrão de entrada, mesmo com a presença de um possível ruído. Padrão de Entrada Sensibilidade Especificidade Comportamento das curvaturas da coluna vertebral (4) e excursão do,92,97 músculo diafragma (2)* Comportamento das curvaturas da coluna vertebral (4), excursão do,9,97 músculo diafragma (2), peso (1) e altura (1) Comportamento das curvaturas da coluna,86,86 vertebral (4) Excursão do músculo diafragma (2),79,78 Peso (1) e altura (1),62,49 Tabela 3: Diferentes padrões de entrada apresentados ao SOM e a representação da quantidade de variáveis adotadas para cada conjunto de dados entre parênteses. * conjunto de dados adotado como padrão de entrada para este trabalho. De maneira geral, o SOM foi eficiente para diagnóstico de crianças respiradoras bucais e nasais. Foi aplicado um classificador adaptativo de padrões (SOM + LVQ) ao algoritmo RespBucal, porém não houve alterações e a especificidade e sensibilidade mantiveram-se na mesma faixa. Os trabalhos de Barton et al. [15] e Pesonen et al. [16] citam que o SOM apresenta problemas quanto à sensibilidade. Dessa maneira, caso não exista diferenças médias significativas entre classes, o SOM pode não apresentar resultados tão expressivos quanto os encontrados neste trabalho. O objetivo deste estudo foi aplicar o SOM como um classificador de padrões. Markey et al. [17] e Pesonen et al. [16] mostram que o SOM apresenta número de acertos menor se comparado com outros modelos de RNA. Entretanto, o SOM é uma ferramenta poderosa para a análise exploratória de dados [18]. A partir da aplicação do SOM para tarefa 5

6 de reconhecimento de padrões no conjunto de dados abordado neste trabalho, este modelo de RNA foi validado para realizar extração de características em repositório de dados de crianças respiradoras bucais e nasais. Referências [1] Hungria H. (1995), Otorrinolaringologia. São Paulo: Guanabara Koogan, [2] Carvalho GD. (1996), "Síndrome do respirador bucal ou insuficiente respirador nasal". Rev Secret Saúde, v. 2, n. 18, p [3] Schinestsck PA. (1986), A relação entre a má oclusão dentária, respiração bucal e as deformidades esqueléticas. J Bras Ortod Ortop Max, v. 3, n. 4, p [4] Aragão W. (1991), Aragão s function regulator, the stomatognathic system. J Clin Ped Dent, v. 15, n. 4, p [5] Lusvarghi L. (1999), Identificando o respirador bucal". Revista da APCD, v. 53, n. 4, p [6] Pizarro, GU. (23), Análise videofluoroscópica das fases oral e faríngea da deglutição em crianças respiradoras bucais com apnéia do sono. Tese de Mestrado, Universidade Federal de São Paulo / Escola Paulista de Medicina, São Paulo, 9 p., fev. [7] Aragão W. (1988), Respirador bucal J Ped, v. 64, n. 8, p [8] Liu CY, Guedes ZCF, Vieira MM. (23), Relação da postura corporal com a disfunção da articulação temporomandibular: hiperatividade dos músculos da mastigação. Fisioter Brasil, v. 4, n. 5, p [9] Liu CY. (26), Estudo da relação entre a excursão do músculo diafragma e o comportamento das curvaturas da coluna vertebral em crianças respiradoras bucais e nasais. Tese de Doutorado, Universidade Federal de São Paulo / Escola Paulista de Medicina, São Paulo, 95p., jun. [1] Kohonen, T. (1997), Self-organizing Maps. Berlim: Springer-Verlag. [11] Gersho, A., Gray, R. M. (1992), Vector Quantization and Signal Compression. Norwell: Kluwer. [12] Duarte, M. (26), Portal do Projeto Software para Avaliação Postural. [http://sapo.incubadora.fapesp.br/portal]. 19 maio de 26. [13] Vesanto J, Himberg J, Alhoniemi E, Parhankangas J. (2), "SOM Toolbox for Matlab 5." Espoo: Helsinki University of Technology. [14] Haykin, S. (1999), Neural Networks: a Comprehensive Foundation. New Jersey: Prentice- Hall. [15] Barton, G, Lees, A, Lisboa, P, Attfield, S (25), "Visualisation of gait data with Kohonen selforganising neural maps". Gait Posture, In Press. [16] Pesonen, E, Matti, E, Juhola, M. (1996), "Comparasion of Different Neural Network Algorithms in the Diagnosis of Acute Appendicitis". Int J Biomed Comput. v. 4, p [17] Markeya, MK, Lo, JY, Tourassib, GD, Floyd, CE. (23), "Self-organizing map for cluster analysis of a breast cancer database". Artificial Intelligence in Medicine, v. 27, p [18] Vesanto, J & Alhoniemi, E. (2), Clustering of the Self-Organizing Map. IEEE Transactions on Neural Networks, v. 11, n. 3, p Agradecimentos Os autores agradecem ao apoio institucional do Departamento de Informática em Saúde e Departamento de Otorrinolaringologia Pediátrica e Cirurgia de Cabeça e Pescoço, UNIFESP; ao Prof. Dr. Domingos Alves pelo apoio científico; ao Prof. Dr. Carlos José Reis de Campos pelo inestimável auxílio; e à CAPES pelo financiamento do trabalho por meio de uma bolsa de estudos nível mestrado. Contato Felipe Mancini é aluno de mestrado do Programa de Pós-graduação em Informática em Saúde do Departamento de Informática em Saúde (DIS), Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Correspondências diretas ou para seu orientador, Prof. Dr. Ivan Torres Pisa podem ser encaminhadas para Rua Botucatu 862, Vila Clementino, , São Paulo, SP. Os telefones são (11) / Os demais autores podem ser contatados a partir destes s. 6

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