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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.5.2009.tde-28092009-135410
Documento
Autor
Nombre completo
Helder Frederico da Silva Lopes
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2009
Director
Tribunal
Anghinah, Renato (Presidente)
Brucki, Sônia Maria Dozzi
Prado, Gilmar Fernandes do
Título en portugués
Aplicação de redes neurais artificiais paraconsistentes como método de auxílio no diagnóstico da doença de Alzheimer
Palabras clave en portugués
Doença de Alzheimer
Eletroencefalografia
Lógica paraconsistente
Reconhecimento de padrões
Redes neurais artificiais
Resumen en portugués
A análise visual do eletroencefalograma (EEG) tem se mostrado útil na ajuda diagnóstica da doença de Alzheimer (DA), sendo indicado em alguns protocolos clínicos quando o diagnóstico permanece em aberto após a avaliação inicial. Porém, tal análise está sujeita naturalmente à imprecisão inerente de equipamentos, movimentos do paciente, registros elétricos e variação da interpretação da análise visual do médico. A teoria das Redes Neurais Artificiais (RNA) tem-se mostrado muito apropriado para tratar problemas como predição e reconhecimento de padrões de sinais em outras áreas do conhecimento. Neste trabalho utilizou-se uma nova classe de RNA, a Rede Neural Artificial Paraconsistente (RNAP), caracterizada pela manipulação de informações incertas, inconsistentes e paracompletas, destinada a reconhecer padrões predeterminados de EEG e de avaliar sua aplicabilidade como método auxiliar para o diagnóstico da DA. Trinta e três pacientes com DA provável e trinta e quatro pacientes controles foram submetidos ao registro de exames de EEG durante a vigília em repouso. Considerou-se como padrão normal de um paciente, a atividade de base entre 8,0 Hz e 12,0 Hz (com uma frequência média de 10 Hz), permitindo uma variação de 0.5 Hz. A RNAP foi capaz de reconhecer ondas de diferentes bandas de frequência (teta, delta, alfa e beta) aplicadas ao uso clínico do EEG, levando a uma concordância com o diagnóstico clínico de 82% de sensibilidade e 61% de especificidade. Com estes resultados, acredita-se que a RNAP possa vir a ser uma ferramenta promissora para manipular análise de EEG, tendo em mente as seguintes considerações: o interesse crescente de especialistas em análise visual de EEG e a capacidade da RNAP tratar diretamente dados imprecisos, inconsistentes e paracompletos, fornecendo uma interessante análise quantitativa e qualitativa
Título en inglés
Application of artificial neural networks paraconsistents as a method of aid in the diagnosis of Alzheimer disease
Palabras clave en inglés
Alzheimer disease
Artificial neural networks
Electroencephalography
Paraconsistent logic
Partner recognition
Resumen en inglés
The visual analysis of EEG has shown useful in helping the diagnosis of Alzheimer disease (AD) when the diagnosis remains uncertain, being used in some clinical protocols. However, such analysis is subject to the inherent equipment imprecision, patient movement, electrical records, and physician interpretation of the visual analysis variation. The Artificial Neural Network (ANN) could be a helpful tool, appropriate to address problems such as prediction and pattern recognition. In this work, it has use a new class of ANN, the Paraconsistent Artificial Neural Network (PANN), which is capable of handling uncertain, inconsistent, and paracomplet information, for recognizing predetermined patterns of EEG and to assess its value as a possible auxiliary method for AD diagnosis. Thirty three patients with Alzheimer's disease and thirty four controls patients of EEG records were obtained during relaxed wakefulness. It was considered as normal patient pattern, the background EEG activity between 8.0 Hz and 12.0 Hz (with an average frequency of 10 Hz), allowing a range of 0.5 Hz. The PANN was able to recognize waves that belonging to their respective bands of clinical use (theta, delta, alpha, and beta), leading to an agreement with the clinical diagnosis at 82% of sensitivity and at 61% of specificity. Supported with these results, the PANN could be a promising tool to manipulate EEG analysis, bearing in mind the following considerations: the growing interest of specialists in EEG analysis visual and the ability of the PANN to deal directly imprecise, inconsistent and paracomplet data, providing an interesting quantitative and qualitative analysis
 
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Fecha de Publicación
2009-11-06
 
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