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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Barbosa, Cinthyan Renata Sachs Camerlengo de [Orientador] | - |
Autor(es): dc.contributor | Morandini, Marcelo | - |
Autor(es): dc.contributor | Baccarin, Evandro | - |
Autor(es): dc.contributor | Campos, Vitor Valério de Souza | - |
Autor(es): dc.creator | Artoni, Arthur Alexandre | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-05-15T12:59:27Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-05-15T12:59:27Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-05-01 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-05-01 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-05-15 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2025-05-15 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.uel.br/handle/123456789/8994 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/978315 | - |
Descrição: dc.description | Resumo: Mesmo com os constantes avanços da medicina, o diagnóstico de transtornos mentais é um desafio para profissionais da área Dentre esses está o Transtorno do Espectro Autista (TEA), que é uma patologia muito comum que afeta a parte comportamental, social e de comunicação do indivíduo Porém identificá-lo é complexo, uma vez que não existem exames de imagens ou de sangue capazes de apontar o TEA e seu diagnóstico é feito apenas por análise comportamental Diversas técnicas podem ser utilizadas, como o uso de escalas diagnósticas que contém questionários específicos formulados por especialistas, que servem como guia no processo de diagnóstico Neste trabalho o Aprendizado de Máquina (AM) foi empregado em três bases de dados contendo resultados dos testes AQ-1 para adultos, adolescentes e crianças; além de outras características que poderiam influenciar no diagnóstico do TEA Experimentos foram realizados nas bases de dados a fim de elencar quais atributos seriam realmente relevantes para o diagnóstico do TEA utilizando AM Para a seleção dos atributos, a Random Forest foi utilizada como ferramenta para fazer um ranqueamento de 23 atributos presentes na base Em duas das três bases de dados foi possível reduzir o número de atributos para apenas 5, mantendo uma Acurácia acima de 9 Na outra Base de Dados para manter o mesmo nível de Acurácia, o menor número de atributos utilizado foi 7 A Suport Vector Machine se destacou dos demais algoritmos usados neste trabalho, obtendo resultados superiores em todos os cenários | - |
Descrição: dc.description | Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação | - |
Descrição: dc.description | Abstract: Despite the medicine constant advancement, mental disorder diagnosis is a challenge for medical professionals Autism Spectrum Disorder (ASD) is one of the most common pathologies affecting the patient’s behavioral, social and communication skills and its identification is complex because there are no images or blood tests available for ASD diagnosis, only through behavioral analysis Several techniques, such as the use of diagnostic scales with specific questionnaires are made by specialists as a guide in the diagnostic process In this work, Machine Learning (ML) was used in three datasets containing AQ-1 test results for adults, adolescents and children, and other characteristics that could influence the diagnosis of ASD Experiments were performed using databases in order to determine what attributes are really relevant for an ASD diagnosis using ML In order to select the attributes, the Random Forest was used to build a ranking of 23 attributes present in the database In two of the three databases, it was possible to reduce the number of attributes to only 5, keeping an accuracy above 9 In the other Database to maintain the same level of Accuracy, the lowest number of attributes used was 7 The Support Vector Machine stood out from the other algorithms used in this work, obtaining superior results in all scenarios | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Relação: dc.relation | Mestrado | - |
Relação: dc.relation | Ciência da Computação | - |
Relação: dc.relation | Centro de Ciências Exatas | - |
Relação: dc.relation | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado do computador | - |
Palavras-chave: dc.subject | Transtornos do espectro autista | - |
Palavras-chave: dc.subject | Transtornos do espectro autista | - |
Palavras-chave: dc.subject | Diagnóstico | - |
Palavras-chave: dc.subject | Computer science | - |
Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | Autism spectrum disorders | - |
Palavras-chave: dc.subject | Autism spectrum disorders - Diagnosis | - |
Título: dc.title | Aplicação de aprendizado de máquina no auxílio ao diagnóstico do transtorno do espectro autista | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da UEL - RIUEL |
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