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

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2009
Autor(a) principal: SANTOS, Wellington Pinheiro dos.
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
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
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
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.