Método dialético de busca e otimização para análise de imagens de ressonância magnética.

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: SANTOS, Wellington Pinheiro dos.
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA; UFCG
• Palavras-chave em Português: Ressonância magnética - análise de imagens; Método dialético; Reconhecimento de padrões; Filosofia da práxis; Métodos de otimização e busca; Imagens de ressonância magnética; Imagens multiespectrais sintéticas; Princípio da Máxima Entropia; Magnetic resonance imaging - image analysis; Dialectical method; Pattern recognition; Philosophy of praxis; Search and optimization methods; Synthetic multispectral images; Magnetic resonance imaging; Principle of Maximum Entropy; Engenharia Elétrica.
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/3545

A análise de imagens multiespectrais é um campo relativamente promissor, com plicações em diversas áreas, como sensoriamento remoto e imagens médicas. A Biologia, a Psicologia e as Ciências Sociais estão intrinsecamente ligadas aos fundamentos do desenvolvimento de métodos e algoritmos em Inteligência Computacional, como se pode facilmente notar em estratégias como algoritmos genéticos, programação evolucionária e otimização por enxame de partículas. Contudo, a Filosofia ainda parece ser considerada uma forma de conhecimento enigmática, apesar do poder de generalização e da natureza sistemática de seus métodos investigativostais como a dialética. Uma premissa fundamental deste trabalho é que a Filosofia pode ser considerada também uma fonte de inspiração. Neste trabalho é proposto um classificador não supervisionado baseado na dialética como definida por Hegel e a escola filosófica da Filosofia da Práxis, como fim de classificar imagens multiespectrais sintéticas de ressonância magnética. Neste trabalho é demonstrado que esse classificador pode alcançar resultados equivalentes àqueles obtidos pelos mapas auto-organizados de Kohonen. Também neste trabalho foram construídos novos métodos de otimização baseados na dialética: uma versão dita canônica e outra versão baseada na aplicação do Princípio da Máxima Entropia. Esses métodos foram avaliados usando funções de teste e aplicados à otimização do classificador k-médias segundo índices de validade de agrupamento, atingindo bons resultados quando comparados com o k-médias canônico. Os métodos dialéticos de classificação foram também empregados em dois estudos de caso: um deles envolvendo o estudo do progresso da doença de Alzheimer, e o outro abordando a detecção de regiões ativadas em imagens funcionais, mostrando que o classificador dialético pode atingir bons resultados quando o número inicial de classes é desconhecido.