Avaliação da gravidade da malária utilizando técnicas de extração de características e redes neurais artificiais

Almeida, Larissa Medeiros de; http://lattes.cnpq.br/5030965943396831

Dissertação

Avaliação da gravidade da malária utilizando técnicas de extração de características e redes neurais artificiais

Cerca de metade da população mundial vive em áreas de risco da malária. Além disso, dada a globalização das viagens, essas doenças que antes eram consideradas exóticas e principalmente tropicais são cada vez mais encontradas em salas de emergência de hospitais no mundo todo. E frequentemente quan...

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Autor principal:	Almeida, Larissa Medeiros de
Outros Autores:	http://lattes.cnpq.br/5030965943396831
Grau:	Dissertação
Idioma:	por
Publicado em:	Universidade Federal do Amazonas 2015
Assuntos:	Redes Neurais Artificiais Malária - Avaliação de gravidade Malária - Análise Discriminante Linear Analytic Hierarchy Process (AHP) Redes Neurais Artificiais (RNA) Linear Discriminant Analysis (LDA) ENGENHARIAS: ENGENHARIA ELÉTRICA
Acesso em linha:	http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4093

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spelling	oai:https:--tede.ufam.edu.br-handle-:tede-40932016-05-02T14:13:32Z Avaliação da gravidade da malária utilizando técnicas de extração de características e redes neurais artificiais Almeida, Larissa Medeiros de Costa, Marly Guimarães Fernandes http://lattes.cnpq.br/5030965943396831 http://lattes.cnpq.br/7169358412541736 Costa, Marly Guimarães Fernandes Evangelista Neto, João Gutierrez, Marco Antônio Redes Neurais Artificiais Malária - Avaliação de gravidade Malária - Análise Discriminante Linear Analytic Hierarchy Process (AHP) Redes Neurais Artificiais (RNA) Linear Discriminant Analysis (LDA) ENGENHARIAS: ENGENHARIA ELÉTRICA Cerca de metade da população mundial vive em áreas de risco da malária. Além disso, dada a globalização das viagens, essas doenças que antes eram consideradas exóticas e principalmente tropicais são cada vez mais encontradas em salas de emergência de hospitais no mundo todo. E frequentemente quando se trata de experiência em doenças tropicais, a opinião de especialistas na maioria das vezes está indisponível ou não acessível em tempo hábil. A tarefa de chegar a um diagnóstico da malária preciso e eficaz, fundamental na prática médica, pode tornar-se complexa. E a complexidade desse processo aumenta à medida que os pacientes apresentam sintomas não específicos com uma grande quantidade de dados e informação imprecisa envolvida. Nesse sentido, Uzoka e colaboradores (2011a), a partir de informações clínicas de 30 pacientes nigerianos com diagnóstico confirmado de malária, utilizaram a metodologia Analytic Hierarchy Process (AHP) e metodologia Fuzzy para realizar a avaliação da gravidade da malária. Os resultados obtidos foram comparados com o diagnóstico de médicos especialistas. Esta dissertação desenvolve uma nova metodologia para avaliação da gravidade da malária e a compara com as técnicas utilizadas por Uzoka e colaboradores (2011a). Para tal o conjunto de dados utilizados é o mesmo do referido estudo. A técnica utilizada é a de Redes Neurais Artificiais (RNA). São avaliadas três arquiteturas com diferentes números de neurônios na camada escondida, duas metodologias de treinamento (leave-one-out e 10-fold cross-validation) e três critérios de parada, a saber: o erro médio quadrático, parada antecipada e regularização. Na primeira fase, é utilizado o banco de dados completo. Posteriormente, são utilizados os métodos de extração de características: na segunda fase, a Análise dos Componentes Principais (do inglês, Principal Component Analysis - PCA) e na terceira fase, a Análise Discriminante Linear (do inglês, Linear Discriminant Analysis – LDA). O melhor resultado obtido nas três fases, foi com o banco de dados completo, utilizando o critério de regularização, associado ao leave-one-out, de 83.3%. Já o melhor resultado obtido em (Uzoka, Osuji e Obot, 2011) foi com a rede fuzzy onde obteve 80% de acurácia. About half the world's population lives in malaria risk areas. Moreover, given the globalization of travel, these diseases that were once considered exotic and mostly tropical are increasingly found in hospital emergency rooms around the world. And often when it comes to experience in tropical diseases, expert opinion most of the time is not available or not accessible in a timely manner. The task of an accurate and efficient diagnosis of malaria, essential in medical practice, can become complex. And the complexity of this process increases as patients have non-specific symptoms with a large amount of data and inaccurate information involved. In this approach, Uzoka and colleagues (2011a), from clinical information of 30 Nigerian patients with confirmed malaria, used the Analytic Hierarchy Process method (AHP) and Fuzzy methodology to conduct the evaluation of the severity of malaria. The results obtained were compared with the diagnosis of medical experts. This paper develops a new methodology to evaluate the severity of malaria and compare with the techniques used by Uzoka and colleagues (2011a). For this purpose the data set used is the same of that study. The technique used is the Artificial Neural Networks (ANN). Are evaluated three architectures with different numbers of neurons in the hidden layer, two training methodologies (leave-one-out and 10-fold cross-validation) and three stopping criteria, namely: the root mean square error, early stop and regularization. In the first phase, we use the full database. Subsequently, the feature extraction methods are used: in the second stage, the Principal Component Analysis (PCA) and in the third stage, the Linear Discriminant Analysis (LDA). The best result obtained in the three phases, it was with the full database, using the criterion of regularization associated with the leave-one-out method, of 83.3%. And the best result obtained in (Uzoka, Osuji and Obot, 2011) was with the fuzzy network which revealed 80% accuracy Não Informada 2015-06-16T15:07:25Z 2015-04-17 Dissertação ALMEIDA, Larissa Medeiros. Avaliação da gravidade da malária utilizando técnicas de extração de características e redes neurais artificiais. 2015. 127 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus, 2015. http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4093 por Acesso Aberto application/pdf Universidade Federal do Amazonas Faculdade de Tecnologia Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
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