Submitted by Setor de Tratamento da Informa??o - BC/PUCRS (tede2@pucrs.br) on 2015-08-10T20:11:34Z
No. of bitstreams: 1
473233 - Texto Completo.pdf: 3157211 bytes, checksum: 46d1f58d384ad33725fbb29ba8257582 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-08-10T20:11:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1
473233 - Texto Completo.pdf: 3157211 bytes, checksum: 46d1f58d384ad33725fbb29ba8257582 (MD5)
Previous issue date: 2015-02-26 / Dyslexia is a developmental reading disorder characterized by persistent difficulty to learn
how to read fluently despite normal cognitive abilities. It is a complex learning difficulty that is often hard to quantify. Traditional methods based on questionnaires are not only imprecise in quantifying dyslexia, they are also not very accurate in diagnosing it. Consequently, we aim to investigate the neural underpinnings of this reading disorder in children and teenagers, as part of a project that aims to unravel some of the neurological causes of dyslexia among children at preliteracy age. In this dissertation, we develop a study of brain activation within functional MRI scans taken when children carried out pseudo-word tasks. Our study expands recently developed machine learning-based techniques that identify which type of word the study participants were reading based solely on participant?s brain activation. Because such functional MRI data contains
about 30,000 voxels, we try several feature selection techniques for removing voxels that are not very helpful for the machine learning algorithm.This procedure is widely used for maximizing the machine learning algorithm accuracy, and some of these feature selection approaches allowed us to achieve very accurate results. / Dislexia ? um transtorno de aprendizagem de leitura caracterizado pela dificuldade persistente
de uma crian?a a aprender a ler fluentemente, mesmo apresentando outras habilidades
cognitivas normais. A dislexia ? uma dificuldade de aprendizado complexo e dif?cil de diagnosticar.
M?todos de diagnostico tradicionais, como question?rios, n?o s?o somente imprecisos em quantificar
a dislexia, como tamb?m tamb?m n?o s?o precisos no diagn?stico. Consequentemente, n?s
visamos investigar a base neural deste transtorno de leitura em crian?as e adolescentes, como parte
de um projeto que tem como objetivo desvendar algumas das causas neurol?gicas da dislexia entre
crian?as em alfabetiza??o. Nesta disserta??o, desenvolvemos um estudo da ativa??o do c?rebro
com o uso de exames de imagem de resson?ncia magn?tica (IRM) funcional coletados enquanto
as crian?as realizavam uma tarefa de pseudo-palavras. Este estudo amplia t?cnicas de aprendizado
de m?quina recentemente desenvolvidas que identificam que tipo de palavra os participantes de um
estudo estavam lendo, baseado somente em sua atividade neural. Como dados de IRM funcional
contem aproximadamente 30.000 voxels, neste trabalho experimentamos com algumas t?cnicas de
sele??o de features para remover voxels que n?o s?o relevantes para o algoritmo de aprendizado
de m?quina. Esse procedimento ? amplamente utilizado para maximizar a acur?cia do algoritmo, e
algumas abordagens de feature selection permitem atingir resultados muito precisos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/6247 |
| Date | 26 February 2015 |
| Creators | Froehlich, Caroline Seligman |
| Contributors | Meneguzzi, Felipe Rech |
| Publisher | Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o, PUCRS, Brasil, Faculdade de Inform?tica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 1974996533081274470, 600, 600, 600, -3008542510401149144, 3671711205811204509 |
Page generated in 0.0017 seconds