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...

Sistema de aquisiçäo do conhecimento para auxiliar no diagnóstico clínico das crises epilépticas / Creating an automatized system for the acquisition of knowledge to help classify epileptic seizures

Com o objetivo de desenvolver sistemas automatizados de aquisiçäo de conhecimento para auxiliar na classificaçäo de crises epilépticas, este artigo apresenta um Sistema de Auxílio ao Diagnóstico Clínico de Crises Epilépticas, baseado na metodologia KADS (Knowledge Acquisition and Design Structure). Os métodos utilizados pelas ferramentas, tanto para a aquisiçäo como representaçÝo do conhecimento, representam o escopo da Engenharia do Conhecimento. O objetivo do sistema é obter conjuntos de sintomas apresentados pelo paciente e descrever um provável diagnóstico. O modo de classificaçäo utiliza as técnicas de IA simbólica, através do "shell Kappa-PC"e foi baseado na classificaçäo por tipo de crise da Liga Internacional Contra Epilepsia/ILAE. O sistema encontra-se na fase de teste e manutençäo das regras que fazem parte do módulo de propagaçäo do foco epiléptico