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Detecção de ateromas com base em espectroscopia Raman utilizando ferramentas de seleção de variáveis e classificação de padrões.

Esta tese investiga o uso de análise discriminante e redes neurais artificiais em conjunto com técnicas de seleção de números de onda para classificação de espectros Raman de tecidos arteriais sadios, ateromatosos ou calcificados. Duas técnicas de seleção são estudadas: a primeira é baseada na Função Discriminante de Fisher, definida para cada variável espectral como a razão entre a dispersão dos dados entre as classes e dentro de cada classe; a segunda emprega um Algoritmo Genético de modo a levar em conta a informação conjunta de grupos de variáveis ao invés de considerá-los isoladamente. Para avaliação dos classificadores resultantes, foi utilizado um conjunto de 60 espectros Raman obtidos no Instituto de Pesquisa e Desenvolvimento (IP&D) da UNIVAP. Para esse conjunto de dados, a Função Discriminante de Fisher conduziu à seleção de comprimentos de onda concentrados em torno de picos espectrais, o que prejudicou o desempenho dos classificadores. A seleção realizada pelo Algoritmo Genético foi mais bem distribuída ao longo da faixa espectral de trabalho e possibilitou um bom desempenho de classificação, mesmo na presença de problemas simulados de desalinhamento espectral. Na comparação entre os classificadores, verificou-se que tanto o modelo obtido por análise discriminante linear quanto a rede neural classificaram corretamente todos os espectros de validação. Contudo, o modelo de discriminante linear apresentou maior robustez ao desalinhamento espectral.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:51
Date00 December 2003
CreatorsCláudia Eliane da Matta
ContributorsRoberto Kawakami Harrop Galvão, Alderico Rodrigues de Paula Júnior
PublisherInstituto Tecnológico de Aeronáutica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA, instname:Instituto Tecnológico de Aeronáutica, instacron:ITA
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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