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Aplicação de redes neurais artificiais na classificação de padrões posturais em crianças respiradoras bucais / Application of artificial neural networks in the classification of posture profiles in mouth-breathing children

Made available in DSpace on 2015-12-06T23:46:58Z (GMT). No. of bitstreams: 0
Previous issue date: 2007 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A respiracao bucal cronica e uma sindrome que pode promover altera¬coes na postura corporal. Por existirem diferentes etiologias e possivel que e¬xistam diferentes categorias de alteracoes posturais associadas a respiracao bucal. Metodos estatisticos tem sido propostos a fim de realizar modelagem nao-linear com alta dimensionalidade de dados biomedicos, entre eles desta¬cam-se as redes neurais artificiais (RNA). RNA sao ferramentas estatisticas que realizam mapeamentos nao-lineares entre um conjunto de variaveis de entrada e um conjunto de variaveis de saida. O objetivo deste trabalho e utilizar o mapa auto-organizavel (SOM) na investigacao do perfil postural de criancas respiradoras bucais e desenvolver um software utilizando RNA que classifique automaticamente o perfil postural de criancas respiradoras bucais. Para esta investigacao utilizou-se uma base de dados de avaliacao postural de 84 crian¬cas, sendo 52 respiradoras bucais e 32 respiradoras nasais, contendo variaveis antropometricas, medidas da excursao do diafragma e postura corporal. Quatro algoritmos de RNA - SOM, perceptron, backpropagation e aprendizagem por quantizacao vetorial (L VQ) - tiveram seus desempenhos avaliados por meio de tecnicas de validacao cruzada, buscando-se o modelo mais adequado na ex¬tracao de caracteristicas e classificacao do perfil postural. Na investigacao pos¬tural foram definidas 4 classes distintas por meio do SOM englobando respira¬dores bucais e nasais. Na classificacao da postura, o L VQ apresentou sensibi¬lidade 0,98 e especificidade 0,97 utilizando o conjunto de dados de treinamen¬to. Para o conjunto de dados de validacao, o L VQ apresentou sensibilidade 0,95 e especificidade 0,90. Alem disto, o software baseado no LVQ realizou corretamente (100 por cento de acerto) a classificacao da postura de criancas respira¬doras bucais, de acordo com uma escala de gravidade arbitraria. Palavras-chave: Redes neurais artificiais, postura, respiracao bucal, tecnicas de apoio para a decisao / BV UNIFESP: Teses e dissertações

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unifesp.br:11600/23486
Date January 2007
CreatorsMancini, Felipe [UNIFESP]
ContributorsUniversidade Federal de São Paulo (UNIFESP), Pisa, Ivan Torres [UNIFESP]
PublisherUniversidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format94 f.
Sourcereponame:Repositório Institucional da UNIFESP, instname:Universidade Federal de São Paulo, instacron:UNIFESP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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