Uma abordagem baseaeda em Redes Neurais Artificiais para o auxílio ao diagnóstico de doenças meningocócicas

Autores

  • Fabrício de Oliveira Costa
  • Luciene Cristina Soares Motta
  • José Luiz Thomaselli Nogueira

DOI:

https://doi.org/10.5335/rbca.2013.766

Palavras-chave:

rede neural artificial, multilayer perceptron, doença meingocócica

Resumo

Quando se trata de doenças meningocócicas, a atuação médica necessita ser ágil para detectar corretamente o agente etiológico envolvido no processo infeccioso e, consequentemente, instruir os procedimentos terápicos adequados, pois a protelação no atendimento ou um erro de diagnóstico pode ocasionar graves sequelas ou o óbito do paciente. Neste escopo, o objetivo deste trabalho é apoiar o processo de decisão médica no diagnóstico da moléstia supracitada, através de uma Rede Neural Artificial, verificando sua eficácia e a melhor convergência entre uma configuração baseada em uma rede supervisionada, modelo Multilayer Perceptron com aprendizado por retropropagação e um mapa auto-organizável, cuja aprendizagem ocorre de modo não-supervisionado. Os resultados elencados indicam a eficiência da técnica Multilayer Perceptron no diagnóstico diferencial das variadas classes de doenças meningocócicas

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Publicado

25-02-2010

Edição

v. 2 n. 1 (2010)

Seção

Artigo Original

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Como Citar

[1]
2010. Uma abordagem baseaeda em Redes Neurais Artificiais para o auxílio ao diagnóstico de doenças meningocócicas. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 2, 1 (fev. 2010), 79–88. DOI:https://doi.org/10.5335/rbca.2013.766.