Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
Bernardo, Lucas Salvador |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| 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: |
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| Link de acesso: |
https://biblioteca.sophia.com.br/terminalri/9575/acervo/detalhe/115677
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Resumo: |
A Doença de Parkinson (DP) consiste em uma disordem neurodegenerativa que afeta atualmente cerca de 10 milhões de pessoas no mundo, sendo homens os mais propícios a apresentarem a doença. A DP é caracterizada pela perda de neurônios na região do cérebro chamada de Substância Negra. Os neurônios dessa região, são os responsáveis pela sintetização do neurotransmissor Dopamina, cuja a redução nessa região pode ocasionar os sintomas motores tão caracteristicos da doença. Para a realização do diagnóstico da DP, é observado o histórico médico do paciente e realiza-se uma série de exames clinicos afim de estabelecer o diagnostico definitivo da doença e sua mensuração nas escalas. Um dos exames a ser realizado no consultório médico, consiste em pedir que o paciente realize uma série de desenhos específicos, onde são observados os desvios cometidos pelo paciente. Estre trabalho, consiste em fazer com que o paciente realize esses desenhos, utilizando o mouse do computador, no software desenvolvido para este trabalho. Os desenhos passam então por uma série de técnicas de processamento de imagem, afim de reduzir ruidos e extrair as caracteristicas de cada desenho, sendo essas, 11 métricas que são armazenadas em arquivos Excel. Técnicas de Aprendizado de Máquina como Floreta de Caminhos Ótimos (Optimum Path Forest - OPF), Support Vector Machines (SVM) e Classificador Bayesiano (Bayes) são aplicados nos conjuntos de dados em busca do aprendizado sobre as características para o processo de classificação dos indivíduos que foram rotulados pelas classes (Pacientes e Saudáveis). Palavras-chave: Aprendizagem de máquina. Processamento de imagem. Software. Doença de Parkinson. |
