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Previous issue date: 2006-08-25 / This study has involved the interaction among knowledge in very distinctive
areas, or else: informatics, engineering e genetics, emphasizing the building of a taking
decision backing system methodology.
The aim of this study has been the development of a tool to help in the diagnosis
of chromosomal aberrations, presenting like tutorial model the Turner Syndrome. So to
do that there have been used classification techniques based in decision trees,
probabilistic networks (Naïve Bayes, TAN e BAN) and neural MLP network (from
English, Multi- Layer Perception) and training algorithm by error retro propagation.
There has been chosen an algorithm and a tool able to propagate evidence and
develop efficient inference techniques able to originate appropriate techniques to
combine the expert knowledge with defined data in a databank.
We have come to a conclusion about the best solution to work out the shown
problem in this study that was the Naïve Bayes model, because this one presented the
greatest accuracy. The decision - ID3, TAN e BAN tree models presented solutions to
the indicated problem, but those were not as much satisfactory as the Naïve Bayes.
However, the neural network did not promote a satisfactory solution. / O estudo envolveu a interação entre áreas de conhecimento bastante distintas, a
saber: informática, engenharia e genética, com ênfase na metodologia da construção de
um sistema de apoio à tomada de decisão.
Este estudo tem como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta para o
auxílio no diagnóstico de anomalias cromossômicas, apresentando como modelo tutorial
a Síndrome de Turner. Para isso foram utilizadas técnicas de classificação baseadas em
árvores de decisão, redes probabilísticas (Naïve Bayes, TAN e BAN) e rede neural MLP
(do inglês, Multi- Layer Perceptron) com algoritmo de treinamento por retropropagação
de erro.
Foi escolhido um algoritmo e uma ferramenta capaz de propagar evidências e
desenvolver as técnicas de inferência eficientes capazes de gerar técnicas apropriadas
para combinar o conhecimento do especialista com dados definidos em uma base de
dados.
Chegamos a conclusão que a melhor solução para o domínio do problema
apresentado neste estudo foi o modelo Naïve Bayes, pois este modelo apresentou maior
acurácia. Os modelos árvore de decisão-ID3, TAN e BAN apresentaram soluções para o
domínio do problema sugerido, mas as soluções não foram tão satisfatória quanto o
Naïve Bayes. No entanto, a rede neural não promoveu solução satisfatória.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:ambar:tede/3073 |
| Date | 25 August 2006 |
| Creators | Leite Filho, Hugo Pereira |
| Contributors | Cruz, Aparecido Divino da, Albuquerque, Eduardo Simões de, Pellegrino, Katia Cristina Machado, Ladeira, Marcelo |
| Publisher | Pontifícia Universidade Católica de Goiás, Ciências Ambientais e Saúde, PUC Goiás, BR, Ciências da Saúde |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_GOAIS, instname:Pontifícia Universidade Católica de Goiás, instacron:PUC_GO |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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