ABSTRACT
O objetivo desta pesquisa é investigar a aplicabilidade de diferentes operações aritméticas difusas t-normas et-conomas, implementadas através dos neurônios difusos propostos por Kwan-Cai e Hirota-Pedrycz. O sistema neuro-difuso para auxiliar no diagnóstico de doenças epilépticas (SNDDE) representa uma ajuda no diagnóstico de eventos epilépticos e eventos não epilépticos. O sistema contém conhecimento médico representado na forma de regras difusas utilizando o método de inferência difuso Mamdani, baseado no modelo perceptron multilayer (MLP). O processo de aprendizagem consiste em atualizar os pesos sinápticos através das operações aritméticas difusas t-normas e t-conormas. O sistema contém 14 unidades de entrada, representando os sintomas apresentados pelos pacientes, correspondendo a um eventoepiléptico ou um evento não epiléptico. A entrada da redecontém valores quantitativos, ou seja, quantidade de sintomas apresentados pelos pacientes durante um evento epiléptico ou um evento não epiléptico. A amostra estudada foi de 244 pacientes, com maior freqüência no sexo feminino. Os resultados mostram que as operações aritméticas difusas Soma/Produto de Einstein E(OU), implementadas com o neurônio difuso proposto por Kwan-Cai, obtiveram os melhores índices de acerto do sistema e os melhores resultados de sensibilidade e especificidade, com 93,58%, 90,69% e 96,82%, respectivamente. O SNDDE proposto combinou a capacidade das redes neurais artificiais na classificação de padrões juntamente com a abordagem qualitativa da lógica difusa, levando a uma maior taxa de acertos do sistema.
The goal of this research is to investigate the applicability of different t-norms and t-conorms fuzzy arithmetical operations, implemented with the fuzzy neurons proposed by Kwan-Cai and Hirota-Pedrycz. This research on neuro-fuzzy systems to support the epilepsy diseases diagnosis (NFSED) aims to help on diagnostics of epileptic and non epileptic events...