Desenvolvimento de técnicas de classificação supervisionada para dados químicos multivariados

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Morais, Camilo de Lelis Medeiros de
• Orientador(a): Lima, Kassio Michell Gomes de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM QUÍMICA
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Quimiometria; Classificação supervisionada; Análise multivariada
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICA
• Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/24217

Esta dissertação consiste de um aporte teórico sobre a construção de técnicas de classificação supervisionada para aplicações em dados químicos multivariados. Para isso, técnicas quimiométricas baseadas em análise discriminante quadrática (QDA) e máquinas de vetores suporte (SVM) foram construídas em conjunto com análise de componentes principais (PCA), algoritmo de projeções sucessivas (SPA) e algoritmo genético (GA) para classificação supervisionada utilizando redução de dados e seleção de variáveis. Essas técnicas foram empregadas na análise de dados de primeira ordem, constituídos de espectros na região do infravermelho médio com transformada de Fourier e reflectância total atenuada (ATR-FTIR); espectros de massas obtidos por cromatografia líquida com um detector por tempo de vôo (LC/TOF); e espectros de massas obtidos por desorção/ionização por laser de superfície acoplado a um detector por tempo de vôo (SELDI-TOF). Os dados de ATR-FTIR foram utilizados para diferenciar duas classes de fungos do gênero Cryptococcus, enquanto que os dados de espectrometria de massas foram utilizados para identificar câncer de ovário e de próstata em soro sanguíneo. Além disso, novas técnicas de análise discriminante bidimensionais utilizando análise de componentes principais com análise discriminante linear (2D-PCA-LDA), análise discriminante quadrática (2D-PCA-QDA) e máquinas de vetores suporte (2D-PCA-SVM) foram desenvolvidas para aplicações em dados químicos de segunda ordem compostos por matrizes de excitação-emissão (EEM) por fluorescência molecular em amostras simuladas e reais. Os resultados obtidos mostraram que as técnicas desenvolvidas tiveram alto desempenho classificatório tanto para os dados de primeira quanto de segunda ordem, com taxas de acerto, sensibilidade e especificidade atingindo valores entre 90 a 100%. Além disso, as técnicas bidimensionais desenvolvidas tiveram, no geral, desempenho superior do que os métodos tradicionais de classificação multivariada utilizando dados desdobrados, o que mostra seu potencial para outras futuras aplicações analíticas.