Diagnóstico de doenças mentais baseado em mineração de dados e redes complexas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Alves, Caroline Lourenço
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07032019-102825/
Resumo: O uso de técnicas de mineração de dados tem produzido resultados importantes em diversas áreas, tais como bioinformática, atividades de transações bancárias, auditorias de computadores relacionados à segurança, tráfego de redes, análise de textos, imagens e avaliação da qualidade em processos de fabricação. Em medicina, métodos de mineração de dados têm se revelado muito eficazes na realização de diagnósticos automáticos, ajudando na tomada de decisões por equipes médicas. Além do uso de mineração de dados, dados médicos podem ser representados por redes complexas, de modo a incluir conexões entre seus elementos. Por exemplo, no caso do cérebro, regiões corticais podem representar vértices em um grafo e as conexões podem ser definidas através das atividades corticais. Com isso, pode-se comparar a estrutura do cérebro de sujeitos sadios com a de pacientes que apresentam doenças mentais de modo a definir métodos para diagnóstico e obter conhecimento sobre como a estrutura do cérebro está relacionada com alterações comportamentais e neurológicas. Nesse trabalho, estamos interessados em usar métodos de mineração de dados e redes complexas para classificar pacientes portadores de quatro diferentes tipos de doenças mentais, isto é, esquizofrenia, autismo, déficit de atenção/desordem de hiperatividade e paralisia progressiva nuclear.
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