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Modelo de análise de variáveis craniométricas através das redes neurais artificiais paraconsistentes

Mario, Mauricio Conceição

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Faculdade de Medicina 2006-09-22

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Modelo de análise de variáveis craniométricas através das redes neurais artificiais paraconsistentes
  • Autor: Mario, Mauricio Conceição
  • Orientador: Abe, Jair Minoro; Ortega, Neli Regina de Siqueira
  • Assuntos: Análise Cefalométrica; Redes Neurais Artificiais Paraconsistentes; Lógica Paraconsistente; Inteligência Artificial; Diagnóstico Ortodôntico; Variáveis Craniométricas; Craniometrics Variables; Cephalometric Analysis; Orthodontic Diagnosis; Paraconsistent Logic; Paraconsistent Neural Networks; Artificial Intelligence
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: Este trabalho desenvolve um modelo para análise de variáveis craniométricas que utiliza as Redes Neurais Artificiais Paraconsistentes, assentadas na Lógica Paraconsistente Anotada de dois valores. Tal lógica possui a capacidade de mensurar incerteza, inconsistência e paracompleteza. A Lógica Paraconsitente vem sendo empregada em diversas aplicações sujeitas a estas situações, constituindo nova ferramenta matemática em Inteligência Artificial. O trabalho tem como principal objetivo melhorar o diagnóstico cefalométrico. O modelo desenvolvido recebe as medidas das variáveis craniométricas de um determinado paciente e as compara com as médias das variáveis craniométricas normais de uma amostra da população brasileira. Esta amostra é composta de crianças e adolescentes de ambos os sexos, na faixa etária de 6 a 18 anos, utilizadas neste trabalho como valores de referência de normalidade. A análise cefalométrica aqui proposta consiste em quantificar discrepâncias esqueletais e dentárias sob a Lógica Paraconsistente. O uso das Redes Neurais Artificiais Paraconsistentes permite agregar ao méto do um fator de incerteza, respeitando o diagnóstico ortodôntico tradicional, e ao mesmo tempo, contextualiza diferentes regiões craniofaciais. O resultado da análise consiste dos graus de discrepância esqueletal, anteroposterior e vertical, e graus de discrepância dentárias, relativas aos incisivos inferiores e superiores. Variáveis craniométricas de 120 pacientes foram processadas pelo modelo proposto e avaliadas por três especialistas em Ortodontia. De acordo com o índice Kappa, houve desde concordância satisfatória até concordância quase perfeita entre o modelo e os especialistas, de acordo com as variáveis consideradas. As opiniões inter-especialista são substancialmente similares às comparações entre os especialistas e o modelo apresentado, o que reflete o potencial do modelo como um sistema especialista. A utilização de técnicas de Inteligência Artificial através da Lógica Paraconsistente, permitiu significante melhora na análise cefalométrica proposta. O modelo apresentado pode ser adaptado a outras amostras ou populações, com a adaptação dos valores de referência iniciais de normalidade.
  • DOI: 10.11606/T.5.2006.tde-06112006-130001
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Faculdade de Medicina
  • Data de criação/publicação: 2006-09-22
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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