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.

Métodos baseados em grafos consistem em uma poderosa forma de representação e abstração de dados que proporcionam, dentre outras vantagens, representar relações topológicas, visualizar estruturas, representar grupos de dados com formatos distintos, bem como, fornecer medidas alternativas para caracterizar os dados. Esse tipo de abordagem tem sido cada vez mais considerada para solucionar problemas de aprendizado de máquina, principalmente no aprendizado não supervisionado, como agrupamento de dados, e mais recentemente, no aprendizado semissupervisionado. No aprendizado supervisionado, por outro lado, o uso de algoritmos baseados em grafos ainda tem sido pouco explorado na literatura. Este trabalho apresenta um algoritmo não paramétrico baseado em grafos para problemas de classificação com distribuição estacionária, bem como sua extensão para problemas que apresentam distribuição não estacionária. O algoritmo desenvolvido baseia-se em dois conceitos, a saber, 1) em uma estrutura chamada grafo K-associado ótimo, que representa o conjunto de treinamento como um grafo esparso e dividido em componentes; e 2) na medida de pureza de cada componente, que utiliza a estrutura do grafo para determinar o nível de mistura local dos dados em relação às suas classes. O trabalho também considera problemas de classificação que apresentam alteração na distribuição de novos dados. Este problema caracteriza a mudança de conceito e degrada o desempenho do classificador. De modo que, para manter bom desempenho, é necessário que o classificador continue aprendendo durante a fase de aplicação, por exemplo, por meio de aprendizado incremental. Resultados experimentais sugerem que ambas as abordagens apresentam vantagens na classificação de dados em relação aos algoritmos testados / Graph-based methods consist in a powerful form for data representation and abstraction which provides, among others advantages, representing topological relations, visualizing structures, representing groups of data with distinct formats, as well as, supplying alternative measures to characterize data. Such approach has been each time more considered to solve machine learning related problems, mainly concerning unsupervised learning, like clustering, and recently, semi-supervised learning. However, graph-based solutions for supervised learning tasks still remain underexplored in literature. This work presents a non-parametric graph-based algorithm suitable for classification problems with stationary distribution, as well as its extension to cope with problems of non-stationary distributed data. The developed algorithm relies on the following concepts, 1) a graph structure called optimal K-associated graph, which represents the training set as a sparse graph separated into components; and 2) the purity measure for each component, which uses the graph structure to determine local data mixture level in relation to their classes. This work also considers classification problems that exhibit modification on distribution of data flow. This problem qualifies concept drift and worsens any static classifier performance. Hence, in order to maintain accuracy performance, it is necessary for the classifier to keep learning during application phase, for example, by implementing incremental learning. Experimental results, concerning both algorithms, suggest that they had presented advantages over the tested algorithms on data classification tasks

Métodos baseados em grafos consistem em uma poderosa forma de representação e abstração de dados que proporcionam, dentre outras vantagens, representar relações topológicas, visualizar estruturas, representar grupos de dados com formatos distintos, bem como, fornecer medidas alternativas para caracterizar os dados. Esse tipo de abordagem tem sido cada vez mais considerada para solucionar problemas de aprendizado de máquina, principalmente no aprendizado não supervisionado, como agrupamento de dados, e mais recentemente, no aprendizado semissupervisionado. No aprendizado supervisionado, por outro lado, o uso de algoritmos baseados em grafos ainda tem sido pouco explorado na literatura. Este trabalho apresenta um algoritmo não paramétrico baseado em grafos para problemas de classificação com distribuição estacionária, bem como sua extensão para problemas que apresentam distribuição não estacionária. O algoritmo desenvolvido baseia-se em dois conceitos, a saber, 1) em uma estrutura chamada grafo K-associado ótimo, que representa o conjunto de treinamento como um grafo esparso e dividido em componentes; e 2) na medida de pureza de cada componente, que utiliza a estrutura do grafo para determinar o nível de mistura local dos dados em relação às suas classes. O trabalho também considera problemas de classificação que apresentam alteração na distribuição de novos dados. Este problema caracteriza a mudança de conceito e degrada o desempenho do classificador. De modo que, para manter bom desempenho, é necessário que o classificador continue aprendendo durante a fase de aplicação, por exemplo, por meio de aprendizado incremental. Resultados experimentais sugerem que ambas as abordagens apresentam vantagens na classificação de dados em relação aos algoritmos testados / Graph-based methods consist in a powerful form for data representation and abstraction which provides, among others advantages, representing topological relations, visualizing structures, representing groups of data with distinct formats, as well as, supplying alternative measures to characterize data. Such approach has been each time more considered to solve machine learning related problems, mainly concerning unsupervised learning, like clustering, and recently, semi-supervised learning. However, graph-based solutions for supervised learning tasks still remain underexplored in literature. This work presents a non-parametric graph-based algorithm suitable for classification problems with stationary distribution, as well as its extension to cope with problems of non-stationary distributed data. The developed algorithm relies on the following concepts, 1) a graph structure called optimal K-associated graph, which represents the training set as a sparse graph separated into components; and 2) the purity measure for each component, which uses the graph structure to determine local data mixture level in relation to their classes. This work also considers classification problems that exhibit modification on distribution of data flow. This problem qualifies concept drift and worsens any static classifier performance. Hence, in order to maintain accuracy performance, it is necessary for the classifier to keep learning during application phase, for example, by implementing incremental learning. Experimental results, concerning both algorithms, suggest that they had presented advantages over the tested algorithms on data classification tasks