Inteligência computacional avaliando risco coronariano
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2002 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSC |
Texto Completo: | http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/83825 |
Resumo: | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. |
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Inteligência computacional avaliando risco coronarianoInformaticaCiência da computaçãoArterias coronariasDoençasDiagnosticoSimulação por computadorRedes neurais (Computação)Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.Neste trabalho foi explorada a potencialidade das Redes Neurais no estudo de fatores de risco de doenças arteriais coronarianas. Na sua forma mais geral, uma rede neural, é uma máquina que é projetada para modelar a maneira como o cérebro realiza uma tarefa particular ou função de interesse, através da sua propriedade de "aprender" a partir de um conjunto de dados de entrada. O procedimento utilizado para realizar o processo de aprendizagem é chamado de algoritmo de aprendizagem. Para alcançarem bom desempenho, as redes neurais empregam uma interligação maciça de células computacionais simples denominadas "neurônios" ou "unidades de processamento". Apesar de estarmos numa época de tecnologia e de avanços em estudos e diagnósticos em relação à doença arterial coronária, a realidade é que tal patologia ainda representa a principal causa de mortalidade e morbidade no mundo ocidental. Neste trabalho aplicando a Teoria dos Fuzzy Sets (Conjuntos Difusos ou Nebulosos) aos princípios da lógica clássica e resultados da rede neural sobre o conjunto de dados de treinamento, foi possível determinar um valor percentual pertinente ao grau de risco de doença coronária de cada indivíduo ponderando-se dados clínicos e laboratoriais pré-existentes.Florianópolis, SCMazzucco Júnior, JoséUniversidade Federal de Santa CatarinaPerozin, Aldir Roberto2012-10-20T03:44:54Z2012-10-20T03:44:54Z20022002info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisii, 160 f.| il., grafs., tabs.application/pdf184758http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/83825porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2013-05-01T05:51:38Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/83825Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732013-05-01T05:51:38Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false |
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