Método dialético de busca e otimização para análise de imagens de ressonância magnética.
Ano de defesa: | 2009 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
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 |
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/3545 |
Resumo: | 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. |