[pt] O crescente interesse em ambientes de aprendizado na Web incentiva pesquisas e torna evidente a importância do desenvolvimento de tecnologias e padrões que permitam ambientes, instrutores e participantes a criar, encontrar, consumir, reusar e compartilhar conteúdos instrucionais, conhecidos como objetos de aprendizagem ou learning objects. Padrões para metadados, objetos de aprendizagem e arquiteturas para prover suporte a estas tecnologias em sistema de ensino na web (learning management systems - LMS) são a chave para o sucesso do e-Learning. Neste sentido, o conceito de objetos de aprendizagem possui fundamental importância e concentra grande parte das pesquisas realizadas nesta área. Em paralelo, a observação de que o aprendizado na web ocorre através do auxílio de ferramentas e serviços que fazem parte dos LMS gera a reflexão sobre a atual modelagem e entendimento destes serviços. Com isso, este trabalho defende a modificação do conceito de learning objects, estendendo o atual, incorporando serviços à sua abrangência, sendo estes modelados com base na tecnologia de serviços web (web services). No final, é apresentado um framework para facilitar a adaptação de Learning Management Systems a este novo conceito de learning objects e o estudo de caso no Ambiente AulaNet. / [en] The increasing interest in web-based learning environments stimulates researches and evidences the importance of developing technologies and standards that allow environments, instructors and participants to create, find, consume, reuse, and to share instructional contents, known as learning objects. Metadata standards, learning objects and architectures to support these technologies in Learning Management Systems (LMS) are the key for the success of e-learning. In this context, the learning object concept has essential importance and concentrates the majority of the researches accomplished in this field. At the same time, observing that the learning in the web happens through the aid of tools and learning services which are part of LMS, leads to the reflection about the current modeling and understanding of these services. This work defends the modification of the learning objects concept, extending the current one by incorporating services to its extent, being these modeled as Web Services. Finally, a framework is presented in order to facilitate the adapting of the Learning Management Systems to the new concept of learning objects, as well as a case study in the AulaNet Environment.

Orientador: Lucilene Arilho Ribeiro Bicudo / Resumo: A Síndrome de Microdeleção 22q11 (SD22q11), causada por uma deleção de aproximadamente 3Mb na região 22q11, apresenta uma frequencia média de 1 em 4000 a 9800 nascidos vivos sendo considera a síndrome de microdeleção mais frequente e a segunda causa mais comum de atraso no desenvolvimento e de doença congênita grave, após a síndrome de Down. De acordo com o tamanho e a localização da deleção, diferentes genes podem ser afetados e o principal gene considerado como responsável pelos sinais clássicos da síndrome é o TBX1. A SD22q11 caracteriza-se por um espectro fenotípico bastante amplo, com efeitos pleiotrópicos que resultam no acometimento de praticamente todos os órgãos e/ou sistemas, altamente variáveis com mais de 180 sinais clínicos já descritos, tanto físicos como comportamentais. Nesse trabalho aplicamos ferramentas de bioinformática com o intuito de descobrir padrões clínicos e sistêmicos da deleção 22q11, classificando casos sindrômicos em típicos e atípicos e estudando o impacto da deleção em redes de interação proteína-proteína (PPI). Para avaliação dos sinais clínicos que pudessem diferenciar pacientes sindrômicos foi aplicado uma metodologia baseada em aprendizado de máquina para classificar os casos em típico e atípico de acordo com os sinais clínicos através do algoritmo J48 (um algoritmo de árvore de decisão). As árvores de decisão selecionadas foram altamente precisas. Sinais clínicos como fissura oral, insuficiência velofaríngea, atraso no desenvolvimento de ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The 22q11 Microdeletion Syndrome (22q11DS), caused by a deletion of approximately 3Mb in the 22q11 region, has an average frequency of 1 in 4000 to 9800 live births and is considered the most frequent microdeletion syndrome and the second most common cause of developmental delay and severe congenital disease after Down syndrome. According to the size and location of the deletion, different genes may be affected and the main gene considered to be responsible for the classic signs of the syndrome is TBX1. 22q11DS is characterized by a very broad phenotypic spectrum with pleiotropic effects that result in the involvement of variable organs and/or systems with more than 180 clinical signs already described, both physical and behavioral. In this work, we applied bioinformatics tools to detect clinical and systemic patterns of 22q11 deletion, classifying typical and atypical syndromic cases, and studying the impact of deletion on protein-protein interaction (PPI) networks. To evaluate clinical signs that could differentiate syndromic patients, a machine-learning based methodology was used to classify the cases into typical and atypical according to the clinical signs through the algorithm J48 (a decision tree algorithm). The selected decision trees were highly accurate. Clinical signs such as oral fissure, velopharyngeal insufficiency, speech and language development delay, specific learning disability, behavioral abnormality and growth delay were indicative for case classification... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Este trabalho de dissertação apresenta um método baseado em técnicas de inteligência computacional, como aprendizado de conjunto de regras, redes neurais artificiais e lógica fuzzy, para propor o desenvolvimento de ferramentas capazes de gerar e classificar casos de testes de caixa preta com as finalidades de auxiliar na atividade de preparação de testes, na detecção de defeitos em características ou funcionalidades e na diminuição do tempo de detecção de correção do software visando, com isto, atingir uma cobertura de testes qualitativamente superior ao processo criação manual. A obtenção de novos casos de testes e a classificação dos casos de testes gerados utilizam técnicas de aprendizado de um conjunto de regras, utilizando algoritmos de cobertura seqüencial, e de uma máquina de inferência fuzzy. A definição dos métodos, tanto para gerar como para classificar os casos de testes, foram fundamentados em experimentos visando comparar as similaridades entre os métodos fuzzy, redes neurais artificiais e aprendizado de conjunto de regras. Por fim, procurou-se desenvolver uma ferramenta à titulo de prova de conceitos objetivando aplicar os métodos que obtiveram melhores resultados nas experimentações. Os critérios adotados para definir os métodos foram às métricas de complexidade ciclomática e total de linhas de código (LOC). / This dissertation work presents a method based on computational intelligence techniques, such as learning set of rules, artificial neural networks and fuzzy logic, proposed the development of tools that generate test cases and sort of black box with the purposes of assisting activity in the preparation of tests for detection of defects in features or functionality and decreasing the detection time correction software aimed, with this, reach a qualitatively higher test coverage to the manual creation process. The acquisition of new test cases and classification of test cases generated using techniques Learning learning a whole set of Regrasregras using sequential covering algorithms, and a fuzzy inference machine. The definition of methods, both to generate and to classify the test cases were substantiated in experiments aimed at comparing the similarities between the fuzzy methods, neural networks and learning of the rule set. Finally, we sought to develop a tool for evidence of concepts aiming to apply the methods which obtained better results in trials. The criteria adopted to define the methods were metrics cyclomatic complexity and total lines of code (LOC).

[pt] O presente trabalho apresenta os resultados que obtivemos com a aplicação de grande número de modelos e algoritmos em um determinado conjunto de experimentos de agrupamento de texto. O objetivo de tais testes é determinar quais são as melhores abordagens para processar as grandes massas de informação geradas pelas crescentes demandas de data quality em diversos setores da economia. O processo de deduplicação foi acelerado pela divisão dos conjuntos de dados em subconjuntos de itens similares. No melhor cenário possível, cada subconjunto tem em si todas as ocorrências duplicadas de cada registro, o que leva o nível de erro na formação de cada grupo a zero. Todavia, foi determinada uma taxa de tolerância intrínseca de 5 porcento após o agrupamento. Os experimentos mostram que o tempo de processamento é significativamente menor e a taxa de acerto é de até 98,92 porcento. A melhor relação entre acurácia e desempenho é obtida pela aplicação do algoritmo K-Means com um modelo baseado em trigramas. / [en] This document reports our findings on a set of text clusterig experiments, where a wide variety of models and algorithms were applied. The objective of these experiments is to investigate which are the most feasible strategies to process large amounts of information in face of the growing demands on data quality in many fields. The process of deduplication was accelerated through the division of the data set into individual subsets of similar items. In the best case scenario, each subset must contain all duplicates of each produced register, mitigating to zero the cluster s errors. It is established, although, a tolerance of 5 percent after the clustering process. The experiments show that the processing time is significantly lower, showing a 98,92 percent precision. The best accuracy/performance relation is achieved with the K-Means Algorithm using a trigram based model.

Desenvolveu-se, pela Universidade de São Paulo, o protótipo de um equipamento submersível de captura para estudo de plâncton. Baseado na técnica shadowgraph, é formado por um feixe de LED infravermelho colimado e uma câmera de alta resolução, executados por um sistema de controle automatizado. Foram utilizados softwares de visão computacional desenvolvidos pelo Laboratório de Sistemas Planctônicos (LAPS) que executam várias tarefas, incluindo a captura e segmentação de imagens e a extração de informações com o intuito de classificar automaticamente novos conjuntos de regiões de interesse (ROIs). O teste de aprendizado de máquina contou com 57 mil quadros e 230 mil ROIs e teve, como base, dois algoritmos de classificação: o Support Vector Machine (SVM) e o Random Forest (RF). O conjunto escolhido para o treinamento inicial continha 15 classes de fito e zooplâncton, às quais foi atribuído um subconjunto de 5 mil ROIs. Os ROIs foram separados em grandes classes de, pelo menos, 100 ROIs cada. O resultado, calculado por meio do algoritmo de aprendizagem RF e SVM e fundamentado no método de validação cruzada, teve uma precisão de 0,78 e 0,79, respectivamente. O conjunto de imagens é proveniente de Ubatuba, no estado de São Paulo. Os perfis verticais elaborados apresentaram diferentes padrões de distribuição de partículas. O instrumento tem sido útil para a geração de dados espacialmente refinados em ecossistemas costeiros e oceânicos. / The University of São Paulo developed an underwater image capture system prototype to study plankton. Based on the shadowgraphic image technique, the system consists of a collimated infrared LED beam and a high-resolution camera, both executed by an automated control system. Computer vision software developed by the research laboratory was used to perform various tasks, including image capturing; image segmentation; and extract information to automatic classify news regions of interest (ROIs). The machine learning test had 57,000 frames and 230,000 ROIs, based on two classification algorithms: Support Vector Machine (SVM) and Random Forest (RF). The chosen set of the initial training had 15 classes of phytoplankton and zooplankton, which was assigned a subset of 5,000 ROIs. Big classes of, at least, 100 ROIs each were organized. The result, calculated by the RF and SVM learning algorithm and based on the cross-validation method, had a 0.78 and 0.79 precision score, respectively. The image package comes from Ubatuba, in the state of São Paulo. The vertical profiles elaborated presented different particles distribution patterns. The instrument has been useful for spatially refined data generation in coastal and oceanic ecosystems.

O principal objetivo do estudo foi utilizar informações de ocorrência do Traumatismo Crânio Encefálico (TCE) que possam inferir/gerar descobertas associadas ao risco de gravidade do paciente, bem como auxiliar na tomada de decisão médica ao definir o melhor prognóstico, indicando quais as possíveis medidas que podem ser escolhidas para a gravidade na lesão sofrida pela vítima. Inicialmente, foram analisadas as estatísticas descritivas dos dados dos pacientes de TCE de um hospital do interior de São Paulo. Participaram desse estudo 50 pacientes. Os resultados mostraram que a maior frequência do trauma é por acidentes de trânsito (62%), seguidos de acidentes por queda (24%). Traumas em pacientes do sexo masculino (88%) são muito mais frequentes do que em pacientes do sexo feminino. Para modelagem, transformou-se a variável resposta \"Abbreviated Injury Scale (AIS)\" em dicotômica, considerando 0 (zero) aos pacientes fora de risco e 1 (um) aos que apresentaram algum tipo de risco. Em seguida, técnicas de aprendizado estatístico foram utilizadas de modo a comparar o desempenho dos classificadores Regressão Logística sendo um caso do Generalized Linear Model (GLM), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) e redes probabilísticas Naïve Bayes (NB). O modelo com melhor desempenho (RF) combinou os índices Accuracy (ACC) , Area Under ROC Curve (AUC) , Sensitivity (SEN), Specificity (SPE) e Matthews Correlation Coefficient (MCC), que apresentaram os resultados mais favoráveis no quesito de apoio no auxílio da tomada de decisão médica, possibilitando escolher o estudo clínico mais adequado das vítimas traumatizadas ao considerar o risco de vida do indivíduo. Conforme o modelo selecionado foi possível gerar um ranking para estimar a probabilidade de risco de vida do paciente. Em seguida foi realizado uma comparação de desempenho entre o modelo RF (novo classificador) e os índices Revisited Trauma Score (RTS), Injury Severity Score (ISS) , Índice de Barthel (IB) referente à classificação de risco dos pacientes. / The main objective of this study was to consider the information related to the occurrence of traumatic brain injury (TBI) that can infer new results associated with the patients risk of severity as well as assisting in the medical decision in order to find the best prognosis; this can lead to indicate possible measures that can be chosen for severity in the injury suffered by the victim. Initially, we have presented descriptive statistics from the patients with TBI from a hospital located in the heartland of São Paulo. Fifty patients were recruited for this study. Descriptive analyzes showed that the highest frequency of trauma is due to traffic accidents (62 %) followed by crashes per accident (24 %). The causes related to trauma occur much more often in male patients (88 %) than in female patients. To order model, the response variable Abbreviated Injury Scale (AIS) was considered as dichotomous, where 0 (zero) was to out-of-risk patients and 1 (one) to those who presented some type of risk. Further, statistical learning techniques were used in order to compare the performance of the Logistic Regression as a Generalized Linear Model (GLM), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) and Naive Bayes (NB) model. The best performing (RF) model combined the Accuracy (ACC) , Area Under ROC Curve (AUC) , Sensitivity (SEN), Specificity (SPE) e Matthews Correlation Coefficient (MCC), which presented the most favorable results in terms of support in medical decision, making it possible to choose the most appropriate clinical study of traumatized victims based on the individual life risk. According to the selected model it was possible to generate a rank to estimate the probability of life risk of the patient. Then a performance comparison was performed between the RF model (proposed classifier) and the Revisited Trauma Score (RTS), Injury Severity Score (ISS), Barthel index (IB) referring to the risk classification of patients.

Atualmente, devido ao incessante aumento dos documentos científicos disponíveis na rede mundial de computadores, as ferrametas de busca tornaram-se um importante auxílio para recuperação de informação a partir da Internet em todas as áreas de conhecimento para pesquisadores e usuários. Entretanto, as atuais ferramentas de busca disponíveis selecionam uma enorme lista de páginas, cabendo ao usuário a tarefa final de escolher aquelas que realmente são relevantes a sua pesquisa. Assim, é importante o desenvolvimento de técnicas e ferramentas que não apenas retornem uma lista de possíveis documentos relacionados com a consulta apresentada pelo usuário, mas que organizem essa informação de acordo com o conteúdo de tais documentos, e apresentem o resultado da busca em uma representação gráfica que auxilie a exploração e o entendimento geral dos documentos recuperados. Neste contexto, foi proposto o projeto de uma Ferramenta Inteligente de Apoio à Pesquisa (FIP), do qual este trabalho é parte. O objetivo deste trabalho é analisar estratégias de recuperação automática de artigos científicos sobre uma determinada área de pesquisa a partir da Web, que poderá ser adotada pelo módulo de recuperação da FIP. Neste trabalho são considerados artigos escritos em inglês, no formato PDF, abrangendo as áreas da Ciência da Computação. Corpora de treino e teste foram usados para avaliação das abordagens simbólicas de Aprendizado de Máquina na indução de regras que poderão ser inseridas em um crawler inteligente para recuperação automática de artigos dessas áreas. Diversos experimentos foram executados para definir parâmetros de pré-processamento apropriados ao domínio, bem como para definir a melhor estratégia de aplicação das regras induzidas e do melhor algoritmo simbólico de indução. / Today, due to the increase of scientific documents available on the World Wide Web, search tools have become an important aid for information retrieval from the Internet in all fields of knowledge for researchers and users. However, the search tools currently available, in general, select a huge list of pages leaving the user with the final task of choosing those pages that actually fit its research. It is important to develop techniques and tools that return a list of documents related to the query made by the user in accordance with the content of such documents, and then present the result in a meaningful graphical representation with the aim to improve the exploration and understanding of the retrieved articles. In this context, a project of an Intelligent Tool for Research Supporting (FIP) was proposed. This MSc work is part of this project. The objective of this work is to analyze strategies of automatic scientific article retrieval on a specific field from the Web. Such strategy must fit the requirements of the retrieval module of the FIP. In this work articles written in English, in PDF format, covering the fields of Computer Science were considered. Corpora of training and testing were used to evaluate the symbolic approaches of Machine Learning in the induction of rules. These rules could be imbedded in an intelligent crawler for automatic retrieving of the articles in the chosen fields. Several experiments have been carried out in order to define parameters as attribute weights, cut-off point, stopwords in the corpora domain, a better strategy to apply the rules for the categorization of the articles and a better symbolic algorithm to induce the rules

Imersos no contexto complexo e desafiador da Era do Conhecimento, voltando a atenção aos contextos de ensino-aprendizagem dos cursos de Engenharias, observamos a necessidade da proposição de modelos avaliativos formativos, contextualizados e que apoiem um processo de ensino-aprendizagem continuado, ativo, autônomo e sustentável. Este trabalho tem, portanto, como objetivo propor um modelo formativo de avaliação do aprendizado de metacompetências, aplicável aos cursos de Engenharias, em contextos que utilizem metodologias ativas de ensino-aprendizagem, entendendo aqui as metacompetências como um encontro sinérgico de competências que podem levar o indivíduo a alcançar e demonstrar resultados extraordinários. Para tanto, realizamos uma pesquisa bibliográfica e documental que resultou em uma primeira versão do modelo, seguida por uma pesquisa quantitativa do tipo survey com uma amostra de 330 participantes, na qual por meio da PCA (Análise dos Componentes Principais) e do Alpha de Cronbach otimizamos o modelo e aferimos níveis aceitáveis de confiabilidade e validade; ademais, ainda em busca de uma validação qualitativa, realizamos uma entrevista semiestruturada com docentes universitários com notório saber. Uma vez concluído, o modelo foi testado em um grupo amostral de 31 aprendizes que representa uma amostra estratificada do público-alvo para o qual o modelo foi proposto, o que confirmou sua aplicabilidade e adequação. Os resultados são formados por um modelo de avaliação de aprendizado aplicável aos cursos de Engenharias composto por 12 metacompetências e 44 competências a elas associadas, proposições de aplicações no âmbito de três categorias avaliativas e rubricado de acordo com o contexto em que for inserido. O MAAM apresenta-se como um modelo útil, relevante e capaz de contribuir para um aprendizado sustentável e adequado ao contexto contemporâneo. / Immersed in the complex and challenging context of the Age of Knowledge, turning our attention to the learning contexts of higher engineering courses, we observe the need to propose formative evaluative models, contextualized and that support a process of continuous, active, autonomous and sustainable learning. The aim of this work is therefore to propose and test a formative model for evaluating the learning of meta-competences, applicable to engineering courses, in contexts that use active learning methodologies. Understanding meta-competencies as a synergistic meeting of competencies that can lead the individual to achieve and demonstrate extraordinary results. To do so, we performed a bibliographical and documentary research that resulted in a first version of the model, followed by a quantitative research of the survey type with a sample population of 330 participants, in which through PCA and Cronbach\'s Alpha we optimized the model and the we measure acceptable levels of reliability and validity; In addition, still in search of a qualitative validation, we conducted a semistructured interview with university professors with well-known recognition. Once completed, the model was tested in a sample group of 31 students representing a sample of the target audience for which the model was proposed, confirming its applicability and appropriateness. The results are formed by a learning evaluation model applicable to higher engineering courses composed of 12 meta-competences and 44 competences associated to it, propositions of applications within three evaluative categories and initialed according to the context in which it is inserted. The MAAM presents itself as a useful, relevant model capable of contributing to a sustainable learning that is relevant to the contemporary context.

A representação do Sistema de Regulação Gênica por meio de uma Rede de Regulação Gênica (GRN) pode facilitar a compreensão dos processos biológicos no nível molecular, auxiliando no entendimento do comportamento dos genes, a descoberta da causa de doenças e o desenvolvimento de novas drogas. Através das GRNs pode-se avaliar quais genes estão ativos e quais são suas influências no sistema. Nos últimos anos, vários métodos computacionais foram desenvolvidos para realizar a inferência de redes a partir de dados de expressão gênica. Esta pesquisa apresenta uma análise comparativa de métodos de inferência de GRNs, realizando uma revisão do modelo experimental descrito na literatura atual aplicados a conjuntos de dados contendo poucas amostras. Apresenta também o uso comitês de especialistas (ensemble) para agregar o resultado dos métodos a fim de melhorar a qualidade da inferência. Como resultado obteve-se que o uso de poucas amostras de dados (abaixo de 50) não fornecem resultados interessantes para a inferência de redes. Demonstrou-se também que o uso de comitês de especialistas melhoram os resultados de inferência. Os resultados desta pesquisa podem auxiliar em pesquisas futuras baseadas em GRNs. / The representation of the gene regulation system by means of a Gene Regulatory Network (GRN) can help the understanding of biological processes at the molecular level, elucidating the behavior of genes and leading to the discovery of disease causes and the development of new drugs. GRNs allow to evaluate which genes are active and how they influence the system. In recent years, many computational methods have been developed for networks inference from gene expression data. This study presents a comparative analysis of GRN inference methods, reviewing the experimental modeling present in the state-of-art scientific publications applied to datasets with small data samples. The use of ensembles was proposed to improve the quality of the network inference. As results, we show that the use of small data samples (less than 50 samples) do not show a good result in the network inference problem. We also show that the use of ensemble improve the network inference.

A epilepsia, cujas crises são resultantes de distúrbios elétricos temporários no cérebro, é a quarta enfermidade neurológica mais comum, atingindo aproximadamente 50 milhões de pessoas. Essa enfermidade pode ser diagnosticada por meio de eletroencefalogramas (EEG), que são de elevada importância para o diagnóstico de enfermidades cerebrais. As informações consideradas relevantes desses exames são descritas em laudos médicos, que são armazenados com o objetivo de manter o histórico clínico do paciente e auxiliar os especialistas da área médica na realização de procedimentos futuros, como a identificação de padrões de determinadas enfermidades. Entretanto, o crescente aumento no armazenamento de dados médicos inviabiliza a análise manual dos mesmos. Outra dificuldade para a análise de EEG é a variabilidade de opiniões de especialistas sobre um mesmo padrão observado, podendo aumentar a dificuldade para o diagnóstico de enfermidades cerebrais. Também, os exames de EEG podem conter padrões relevantes difíceis de serem observados, mesmo por profissionais experientes. Da mesma forma, nos laudos podem faltar informações e/ou conter erros de digitação devido aos mesmos serem preenchidos apressadamente por especialistas. Assim, neste trabalho foi desenvolvido o método computacional de geração de laudos médicos (automatic generation of medical report AutoGenMR), que tem o propósito de auxiliar especialistas da área médica no diagnóstico de epilepsia e em tomadas de decisão. Esse processo é aplicado em duas fases: (1) construção de classificadores por meio de métodos de aprendizado de máquina e (2) geração automática de laudos textuais. O AutoGenMR foi avaliado experimentalmente em dois estudos de caso, para os quais, em cada um foi utilizada uma base de EEG disponibilizada publicamente e gratuitamente. Nessas avaliações foram utilizadas as mesmas configurações experimentais para a extração de características e construção de classificadores (desconsiderando que um dos problemas de classificação é multiclasse e o outro, binário). No primeiro estudo de caso, os modelos preditivos geraram, em média, 89% das expressões de laudos. Na segunda avaliação experimental, em média, 76% das sentenças de laudos foram geradas corretamente. Desse modo, os resultados de ambos estudos são considerados promissores, constatando que o AutoGenMR pode auxiliar especialistas na identificação de padrões relacionados a eventos epiléticos, na geração de laudos textuais padronizados e em processos de tomadas de decisão. / Epilepsy, which seizures are due to temporary electrical disturbances in the brain, is the fourth most common neurological disorder, affecting 50 million people, approximately. This disease can be diagnosed by electroencephalograms (EEG), which have great importance for the diagnosis of brain diseases. The information considered relevant in these tests is described in textual reports, which are stored in order to maintain the patients medical history and assist medical experts in performing such other procedures as the standard identification of certain diseases. However, the increasing medical data storage makes it unfeasible for manual analysis. Another challenge for the EEG analysis is the diversity of expert opinions on particular patterns observed and may increase the difficulty in diagnosing diseases of the brain. Moreover, the EEG may contain patterns difficult to be noticed even by experienced professionals. Similarly, the reports may not have information and/or include typographical errors due to its rushed filling by experts. Thereby, in this work, the automatic generation of medical report (AutoGenMR) method was developed in order to assist medical experts in the diagnosis of epilepsy and decision making. This method is applied in two phases: (1) classifier building by machine learning techniques and (2) automatic report generation. The AutoGenMR was computed in two case studies, for which, a public and freely available EEG database was used in each one. In both studies, the same experimental settings for feature extraction and classifier building were used. In the first study case, the classifiers correctly generated, on average, 89% of the report expressions. In the second experiment, on average, 76% of the report sentences were successfully generated. In this sense, the results of both studies are considered promising, noting that the AutoGenMR can assist medical experts in the identification of patterns related to epileptic events, standardized textual report generation, and in decision-making processes.