Submitted by William Justo Figueiro (williamjf) on 2015-07-18T13:12:39Z No. of bitstreams: 1 49c.pdf: 7911969 bytes, checksum: 0676e3d66dd0b95277c5a1fef4af7376 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-18T13:12:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 49c.pdf: 7911969 bytes, checksum: 0676e3d66dd0b95277c5a1fef4af7376 (MD5) Previous issue date: 2011 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O constante aumento no volume de informações em diversas áreas do conhecimento, via produção de material bibliográfico, multimídia e web, fruto dos avanços de pesquisas e estudos científicos, tem gerado um problema que é o gerenciamento e integração da informação de diferentes fontes. Com isso, a busca desses conhecimentos acaba tornando-se complexa e custosa, visto o volume de informações em alguns domínios de conhecimento. No entanto, esse conhecimento é de grande importância aos especialistas para raciocinar e chegar a conclusões que são utilizadas em tomadas de decisão ou como meio de solucionar problemas do domínio. Com base nessas necessidades, essa dissertação propõe um sistema de auxílio à classificação que tem como meta, oferecer funcionalidades que permitam aos usuários especialistas realizar a manutenção de informações de um domínio na base de conhecimento e a disseminação dela entre os usuários do sistema, por meio de consultas e/ou sugestões acerca do conhecimento resultante. Onde os resultados apresentados pelo sistema, gerados por meio de um motor de inferência, são baseados em Sistemas Especialistas, que busca construir raciocínios a partir de informações que o usuário possui sobre as observações do cenário do domínio. Juntamente com o sistema de inferência é proposto a associação de imagens relacionadas ao conhecimento, como forma de ilustrar as informações e descrições, e algoritmos de Processamento de Imagens para a redução da subjetividade nos casos de dúvida em relação às características visuais do estudo de caso, visto a falta de definições discretas de algumas informações que descrevem o conhecimento. Como estudo de caso para demonstrar a aplicabilidade do sistema proposto, o trabalho foi focado no domínio da paleontologia, mais especificamente na classificação de espécies de Ostracodes, organismos que representam grande importância para a identificação de fontes petrolíferas. Como resultado do trabalho obteve-se um sistema robusto e genérico, permitindo o armazenando de um grande volume de informações, separado pela área do conhecimento e subdividido por domínios de trabalho. Avaliações realizadas com usuários demonstram a efetividade da ferramenta e apontaram para a evolução de funcionalidades. / The constant increase in the volume of information of several areas of knowledge, through the production of bibliographic, multimedia and web material, is a result of advancements of research and scientific studies, and has led to issues regarding the management and integration of it. Therefore, the search for this knowledge becomes complex and difficult, considering the amount of information in some domains. However, this knowledge shows great importance to experts, who can analyze this information and use it to reach conclusions that are used in decision making or as a way for solving specific problems. Based on these requirements, this dissertation proposes a system to aid classification task, aiming to provide functionalities that allow the expert to maintain domain information in a knowledge base. Also, it is possible to disseminate this information to the others users through searches and/or suggestions, presenting information about the resulting knowledge. The results presented by the system are generated by an inference engine based on Expert Systems, which seeks to produce reasoning from users information about the domain. Along with the inference system is proposed a combination of images related to the knowledge as a way of illustrating the information and descriptions. Also, Image Processing algorithms are employed to reduce subjectivity in cases of uncertainty, regarding the visual characteristics of the case of study, considering the lack of discrete definitions for some information that describe the knowledge. A system was proposed for integrating the Expert Systems and Image Processing techniques. As a way to demonstrate the system applicability, a pertinent problem of paleontology domain focused in classification of Ostracodes species, which have great importance to petroleum exploration, was developed. The system was validated with users and experts that highlight its contribution: able to concentrate and store a big volume of information of many domains, incorporating support decision by image processing, and to be precise to map the expert knowledge. The experts cited as a major contribution that the system represents an application destined to inexperienced users, like students and novice researchers, used in the learning/training process.

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ArquivoTotalRenata.pdf: 2638998 bytes, checksum: c2e2373b63cd157ac4705018a4e58468 (MD5) Previous issue date: 2013-02-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In recent years, there was an increasing interest in the use of information technology in the medical field. In this way, several studies have been conducted regarding a large range of diseases, including cancer. For example, there are organizations that maintain databases, which record information about cases of cancer around the world, so that health personnel can investigate such bases and find possible classifications for an initial diagnostic according to the symptoms presented by their patients. However, these databases do not offer a proper support for this investigation. This dissertation discusses the use of the of case-based reasoning and rule-based reasoning technologies as a solution to support medical diagnosis via representations of actual patients and adaptations of these cases to define more specialized diagnoses, according to the peculiarities of each patient. The data collection was carried out in the Napoleao Laureano Hospital, at Joao Pessoa city, and the information inherent in the structure of the case, the rules and weights were defined in accordance with the specialized literature and conversations with health professionals. Despite the absence of a specialist, the small base of cases and presence of limited information on each of them, the results showed that the system is effective as a RBC system aimed at diagnosis about cancer. The focus of this project is on the main gastrointestinal cancer domain, but the ideas can be extended to other fields of cancer. / O tratamento de pacientes com câncer é um desafio para os hospitais e centros de saúde. O primeiro problema é classificar ou identificar o tipo específico de câncer. Em seguida, os médicos devem determinar um tratamento adequado para tal doença. Existem bancos de dados mundiais que registram informações sobre câncer, de modo que os médicos possam tentar achar uma classificação para a doença de acordo com os sintomas apresentados pelo paciente. Contudo eles não oferecem um bom suporte para a procura das doenças e, principalmente, para a identificação do tratamento. Este artigo propõe a utilização das tecnologias de raciocínio baseado em casos e raciocínio baseado em regras como solução para suportar estas duas atividades via representações de casos de pacientes e adaptações destes casos para a definição de diagnósticos mais especializados, de acordo com as peculiaridades de cada paciente. Nosso foco é sobre o câncer gastrointestinal, mas as idéias podem ser estendidas para outros domínios de câncer.