Orientadores: Laercio Luis Vendite, Wagner Eduardo Matheus / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-13T05:08:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Savergnini_KeniaDutra_M.pdf: 1467980 bytes, checksum: 83b757a2cd7718c6df26353b748ab05a (MD5)
Previous issue date: 2009 / Resumo: O câncer de bexiga é, atualmente, a quarta neoplasia mais frequente em adultos e o segundo tumor urogenital mais frequente. Estimar os riscos de recidiva e progressão de tumores superficiais de bexiga, com as informações clínicas disponíveis para decidir a terapia a ser aplicada, é uma tarefa árdua. Neste trabalho, dois modelos matemáticos são elaborados para auxiliar especialista na tomada de decisão. A ferramenta utilizada para desenvolver estes modelos foi a Teoria dos Conjuntos Fuzzy, por sua capacidade em lidar com incertezas inerentes aos conceitos médicos. No primeiro modelo, o Estádio, o Grau e o Tamanho do tumor foram considerados como variáveis de entrada e o Risco de Recidiva de um tumor superficial de bexiga como variável de saída do primeiro sistema baseado em regras fuzzy (SBRF). Já no segundo modelo, além do Estádio, do Grau e do Tamanho do tumor, também foi considerado como variável de entrada de um segundo SBRF o Carcinoma in situ e como variável de saída, o Risco de Progressão de tumores superficiais Para cada modelo, foram feitas simulações com dados de pacientes do Hospital das Clínicas/UNICAMP e do Hospital A. C. Camargo de São Paulo, com o objetivo de verificar a contabilidade dos resultados gerados pelos dois sistemas. A partir do banco de dados e das possibilidades encontradas pelos SBRF, após a transformação possibilidade-probabilidade, pudemos gerar a probabilidade do caso real de cada conjunto fuzzy de saída. / Abstract: Nowadays, the bladder cancer is the fourth most common cancer in adults and the second most frequent urogenital tumor. Predicting recurrence and progression of superficial bladder tumors, with available clinical information to decide the therapy to be used is hard work. In this work, two mathematical models were developed to help specialist on the decision process. The tool used to developed these models was the fuzzy sets theory, by it capacity in dealing with uncertainties inherent in medical concepts. In the first model,
Stage, Grade and Size of tumor had been considered input variables and Risk of Recurrence of a superficial bladder tumor as output variable of the first Fuzzy Rule-Based Systems (FRBS). In the second model, in addition to the Stage, Grade and Size of the tumor, also was considered as input variable of a second FRBS Carcinoma in situ and as a output variable, the Risk of Progression of superficial tumors. For each model, simulations were
made with data of patients of the Clinics Hospital/UNICAMP and A. C. Camargo Hospital of São Paulo, with the aim to verify the reliability of results generated by the two systems. From a database and possibility found by FRBS, after the possibility-probability transformation, we can generate the real case probability of each fuzzy output set. / Mestrado / Mestre em Matemática Aplicada
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/307579 |
| Date | 13 August 2018 |
| Creators | Savergnini, Kenia Dutra |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Matheus, Wagner Eduardo, Vendite, Laércio Luís, 1954-, Barros, Laécio Carvalho de, Ferreira, Ubirajara |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 84 p. : il., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0025 seconds