Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2016 |
Autor(a) principal: |
Santos, Carina Oliveira dos |
Orientador(a): |
Silva, Marcone Lopes da |
Banca de defesa: |
Carvalho, Frede de Oliveira,
Matos, Marcos Antônio Almeida,
Gonçalves, Marcelo Albano Moret Simões |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Faculdade de Tecnologia SENAI Cimatec
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Modelagem computacional e Tecnologia Industrial
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/187
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Resumo: |
O presente trabalho apresenta um modelo computacional desenvolvido através do sistema de inferência fuzzy para identificar o grau de comprometimento pelo Fibro Edema Gelóide ou celulite. Através do modelo procurou-se estabelecer a relação entre os fatores etiopatogênicos para caracterizar a disfunção estética que atualmente e baseada em graus e considera principalmente a apresentação estética da pele diante da avaliação clinica. A relação entre os fatores etiopatogênicos do FEG foi analisada por meio da metodologia fuzzy, agregando fatores etiopatogênicos para a afecção (de entrada) e grau de comprometimento pelo FEG (de saída), em grupos de regras conforme determinação de especialista. A validação do modelo foi realizada através de simulações procurando identificar o comportamento e a sensibilidade do modelo mediante a comparação com fichas de avaliação de indivíduos com FEG classificados por um especialista. Como resultados após a validação obteve-se um modelo que relacionou os fatores etiopatogênicos na identificação do grau de comprometimento pelo FEG. O mesmo obteve melhor comportamento quando comparado com a classificação do FEG para os graus um e dois dada pelo especialista na ficha de avaliação e se apresentou sensível quando submetido a simulações com a variável de entrada história atual da ficha de avaliação. Após as análises pôde-se perceber que existiu concordância entre a variável de saída do modelo (FEG fuzzy) e o grau do FEG atribuído pelo especialista na ficha de avaliação para a maior parte dos dados. Alem disto, por ser um modelo sensível à história atual, as mudanças de comportamentos que possam modificar o grau de comprometimento pelo FEG podem ser mensuradas quantitativamente. Sendo assim, o modelo pode ser utilizado como instrumento de apoio à classificação do FEG para essa população, podendo ser ampliado para outras populações. |