Metodologia de aprendizagem utilizando neurônios difusos aplicada no diagnóstico de eventos paroxísticos / Learning methodology that uses fuzzy neurons applied in the diagnosis of paroxysmal events

Este artigo tem por objetivo propor uma metodologia de aprendizagem integrando os conceitos entre redes neurais qrtificiais (RNAs) e a teoria dos conjuntos difusos (TCDs). O maior interesse da pesquisa é examinar a aplicabilidade das operações aritméticas t-normas e t-conormas, implementadas através de dois tipos de neurônios difusos. Os resultados mostram que a operação aritmética Soma/Produto de Einstein E/OU implementado com o neurônio difuso proposto por Kwan-Cai obteve os melhores índices de acertos do SND. Os resultados foram analisados considerando os indicadores quantitativos de modelagem. A área de domínio, utilizada para provar a validade da metodologia, é no diagnóstico de eventos paroxístico (EPs), envolvendo os eventos epilépticos (EEs) e os eventos não epilépticos (ENEs).

Modelo híbrido de aprendizagem utilizando expressões linguísticas e numéricas no auxílio ao diagnóstico / Hybrid model of learning using linguistic expressions and numerical in the diagnosis

O objetivo desta pesquisa é a análise de modelos de aprendizagem, utilizando diferentes operações aritméticas aplicadas de Sistemas Neuro-Fuzzy (NFS)...

Uma análise nas técnicas de aprendizagem utilizadas em redes neurais artificiais / An analysis of learning techniques that uses artificial neural networks

Este trabalho analisa dois algoritmos de aprendizagem na área da neurologia descrevendo algumas técnicas de aprendizagem utilizadas em Redes Neurais Artificiais (RNAs). Os algoritmos utilizam a aprendizagem competitiva através do Mapa Auto-organizável de Kohonen em uma arquitetura de rede 2 x 2 e uma arquitetura de rede 5 x 5. Através da técnica Learning Vector of Quantization (LVQ1) o conjunto de treinamento referente à matriz 5 x 5 apresentou um índice de convergência de 95,2 por cento; o conjunto de teste da rede obteve um índice de convergência de 95,1 por cento; na matriz 2 x 2 apenas 84,7 por cento da base de treinamento da rede apresentou índices de convergência; no conjunto de teste da rede o índice de acertos subiu para 85,4 por cento. A partir destes resultados pode-se observar que a rede obteve um índice melhor de classificação de crises convulsivas com a aplicação da técnica LVQ1.

Exploração de bases de dados médicas através de redes neurais artificiais / Medical data base exploration through artificial neural networks

O objetivo deste trabalho é a implementação de técnicas utilizadas no processo de aprendizagem em Redes Neurais Artificiais Auto-organizáveis (RNA's). Inicialmente a rede será treinada a partir do simulador da Neurosciences - ActiveX que utiliza o algoritmo padrão de Kohonen com a aprendizagem competitiva e não supervisionada. O resultado da simulação será comparado com o algoritmo que utiliza aprendizagem supervisionada através da técnica Learning Vector of Quantization (LVQ1). O domínio escolhido para a implementação dos algoritmos de aprendizagem foi a aplicação no Diagnóstico Clínico das Crises Convulsivas, baseado na Classificação International League Against Epilepsy - ILAI/81. De acordo com os resultados encontrados do simulador e do algoritmo que utiliza a técnica LVQ1 em uma matriz (2x2) as bases de treinamento e teste da rede mostraram um índice de convergência de 71,31 por cento e 100 por cento; em uma matriz (5x5) as bases de treinamento e teste apresentaram 84,4 por cento e 100 por cento respectivamente. A partir destes resultados observou-se que, com a utilização da técnica LVQ1 em ambas as topologias de rede ocorreu uma melhora significativa no reconhecimento dos padrões

Validação de um sistema especialista de apoio ao diagnóstico médico / Validation of a expert system to support the medical diagnosis

Sistemas Especialistas Médicos são projetados para o profissional da saúde no auxílio ao suporte à decisão aplicados ao diagnóstico ou prognóstico do paciente. Estimaðse que, aproximadamente 90 por cento de todos os Sistemas Especialistas Médicos não foram avaliados no ambiente clínico. Pesquisas estão demonstrando que existem diversas técnicas de avaliação de Sistemas Especialistas, entre elas o desempenho ð feedback na tomada de decisão e a aplicação de medidas estatísticas. Este artigo descreve as diferentes estratégias de pesquisas utilizadas na avaliação de Sistemas Especialistas Médicos e identifica um método utilizado para avaliar o desempenho de um Sistema Especialista Probabilístico no laboratório e no ambiente clínico

Duas abordagens numéricas utilizadas no tratamento da incerteza em um sistema de apoio ao diagnóstico médico / Two numeric approaches used in uncertainity treatment in a medical diagnosis system

O objetivo despte trabalho é a aplicação de duas abordagens numéricas baseadas em probabilidades utilizadas no tratamento da incerteza e sua respectiva validação. Esta pesquisa realizou um estudo probabilístico em sistemas especialistas: Rede Bayesianas e Fatores de Certeza, apresentando como domínio de aplicação o diagnóstico clínico das crises epiléticas. O sistema foi desenvolvido com a ajuda da metodologia KADS e baseado na International League Against Epilepsy/ILAE81...

Um sistema baseado em conhecimento de auxílio ao diagnóstico clínico das crises epilépticas / A knowledge based system to support the clinical diagnosis of epileptic seizures

Este artigo apresenta um Sistema Baseado em Conhecimentos (SBC) para auxiliar no Diagnóstico Clínico das Crises Epiléticas (CE). Foi baseado na classificaçäo por tipo de crise da International League Against Epilepsia/ILAE81. O objetivo do sistema é obter um conjunto de sintomas apresentado pelo paciente, classificar o tipo de crise e indicar um provável diagnóstico. Para fazer o tratamento da incerteza será utilizado o Teorema de Bayes. O modo de classificaçäo utilizou as técnicas da Inteligência Artificial Simbólica através do Shell Kappa-PC e o paradigma de Orientaçäo a objetos

Um sistema baseado em conhecimentos de auxilio ao diagnostico clinico das crises epilepticas

Este artigo apresenta um Sistema Baseado em Conhecimentos (SBC) para auxiliar no Diagnostico Clinico das Crises Epilepticas (CE). Foi baseado na classificacao por tipo de crise da International League Against Epilepsia/ILAE81. O objetivo do sistema e obter um conjunto de sintomas apresentado pelo paciente, classificar o tipo de crise e indicar um provavel diagnostico. Para fazer o tratamento da incerteza sera utilizado o Teorema de Bayes. O modo de classificacao utilizou as tecnicas da Inteligencia Artificial Simbolica atraves do Shell Kappa-PC e o paradigma de Orientacao a Objetos.

Sistema de auxílio ao diagnóstico clínico das crises epilépticas / A system to help on the clinical diagnosis of epileptic crises

Apresenta-se um sistema baseado em conhecimentos, para auxiliar no diagnóstico clínico das crises epilépticas, tendo como modêlo a classificação por tipo de crise da International League against Epilepsia. O objetivo do sistema é obter um conjunto de sintomas apresentado pelo paciente, classificar o tipo de crise e indicar o provável diagnóstico...