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Tipo do documento: Dissertação
Título: APLICABILIDADE DE MEMÓRIA LÓGICA COMO FERRAMENTA COADJUVANTE NO DIAGNÓSTICO DAS DOENÇAS GENÉTICAS
Autor: Leite Filho, Hugo Pereira 
Primeiro orientador: Cruz, Aparecido Divino da
Primeiro coorientador: Albuquerque, Eduardo Simões de
Primeiro membro da banca: Pellegrino, Katia Cristina Machado
Segundo membro da banca: Ladeira, Marcelo
Resumo: O estudo envolveu a interação entre áreas de conhecimento bastante distintas, a saber: informática, engenharia e genética, com ênfase na metodologia da construção de um sistema de apoio à tomada de decisão. Este estudo tem como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta para o auxílio no diagnóstico de anomalias cromossômicas, apresentando como modelo tutorial a Síndrome de Turner. Para isso foram utilizadas técnicas de classificação baseadas em árvores de decisão, redes probabilísticas (Naïve Bayes, TAN e BAN) e rede neural MLP (do inglês, Multi- Layer Perceptron) com algoritmo de treinamento por retropropagação de erro. Foi escolhido um algoritmo e uma ferramenta capaz de propagar evidências e desenvolver as técnicas de inferência eficientes capazes de gerar técnicas apropriadas para combinar o conhecimento do especialista com dados definidos em uma base de dados. Chegamos a conclusão que a melhor solução para o domínio do problema apresentado neste estudo foi o modelo Naïve Bayes, pois este modelo apresentou maior acurácia. Os modelos árvore de decisão-ID3, TAN e BAN apresentaram soluções para o domínio do problema sugerido, mas as soluções não foram tão satisfatória quanto o Naïve Bayes. No entanto, a rede neural não promoveu solução satisfatória.
Abstract: This study has involved the interaction among knowledge in very distinctive areas, or else: informatics, engineering e genetics, emphasizing the building of a taking decision backing system methodology. The aim of this study has been the development of a tool to help in the diagnosis of chromosomal aberrations, presenting like tutorial model the Turner Syndrome. So to do that there have been used classification techniques based in decision trees, probabilistic networks (Naïve Bayes, TAN e BAN) and neural MLP network (from English, Multi- Layer Perception) and training algorithm by error retro propagation. There has been chosen an algorithm and a tool able to propagate evidence and develop efficient inference techniques able to originate appropriate techniques to combine the expert knowledge with defined data in a databank. We have come to a conclusion about the best solution to work out the shown problem in this study that was the Naïve Bayes model, because this one presented the greatest accuracy. The decision - ID3, TAN e BAN tree models presented solutions to the indicated problem, but those were not as much satisfactory as the Naïve Bayes. However, the neural network did not promote a satisfactory solution.
Palavras-chave: Rede bayesiana
Inferência probabilística
Síndrome de Turner e Citogenética.
Bayesian Network
Probabilists Inferences
Syndrome of Turnner and Cytogenetic.
Área(s) do CNPq: CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE
Idioma: por
País: BR
Instituição: Pontifícia Universidade Católica de Goiás
Sigla da instituição: PUC Goiás
Departamento: Ciências da Saúde
Programa: Ciências Ambientais e Saúde
Citação: LEITE FILHO, Hugo Pereira. APLICABILIDADE DE MEMÓRIA LÓGICA COMO FERRAMENTA COADJUVANTE NO DIAGNÓSTICO DAS DOENÇAS GENÉTICAS. 2006. 144 f. Dissertação (Mestrado em Ciências da Saúde) - Pontifícia Universidade Católica de Goiás, Goiânia, 2006.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://localhost:8080/tede/handle/tede/3073
Data de defesa: 25-Aug-2006
Appears in Collections:Mestrado em Ciências Ambientais e Saúde

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