Teses e Dissertações

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Navegando Teses e Dissertações por Autor "Colossetti, Adriane Paulieli"

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    Dissertação
    Construção de uma rede bayesiana para diagnóstico da doença de Alzheimer a partir de neuroimagem, histórico e sintomas
    (2009) Colossetti, Adriane Paulieli
    A perda progressiva da compreensão e da memória, desorientação, ações imprevisíveis, alteração no comportamento e problemas com a linguagem são alguns dos principais sintomas da doença de Alzheimer (DA), considerada a mais comum das demências, cujo diagnóstico só pode ser confirmado após a morte, dificultando de certa forma o diagnóstico mais preciso ao paciente. Visando uma análise probabilística na análise diagnóstica referente a doenças psquiátricas, mais especificamente a DA, este trabalho tem por objetivo lidar com as incertezas através de técnicas probabilísticas no contexto de redes bayesianas (RB), investigando o uso de neuroimagem e também dados clínicos, como: histórico e sintomas apresentados pelo paciente. Esta dissertação apresenta uma comparação entre dois grupos, sendo 14 casos considerados controles (pessoas que não apresentam sinais de DA) e 14 diagnosticada com DA. Devido a flexibilidade da RB pôde-se construir a rede com base em dados captados na literatura e por meio de consulta com especialista, além dos 28 casos concedidos pela Faculdade de Medicina de São Paulo (USP). Foi apresentada uma comparação entre as imagens por meio de análises estatísticas univariada e multivariada sendo encontrado diferenças entre imagens cerebrais das pessoas previamente diagnosticadas com DA e pessoas contreoles. A partir desse resultado utilizamos os dados relevantes como filhos da variável neuroimagem. (nó). Os demais nós da rede: histórico e sintomas complementaram a rede com informações da literatura e também do especialista. foi observado que os resultados apresentaram valores coerentes e assim pode-se concluir que a rede teve o funcionamento satisfatório, embora deve-se melhorá-la com valores e pesquisas mais detalhadas sobre DA; discute-se ainda a possibilidade de usá-la em ambiente real, considerando a obtenção de valores probabilísticos mais fidedígnos, baseados por exemplo em meta-análises.