Estudo de algoritmos bio-inspirados e aprendizado de máquina aplicados à doenças cardiovasculares

Rodrigues, Lucas Medeiros

Estudo de algoritmos bio-inspirados e aprendizado de máquina aplicados à doenças cardiovasculares

dc.contributor.advisor	Rodrigues, Paulo Sérgio Silva
dc.contributor.advisorLattes	http://lattes.cnpq.br/0302011461580302
dc.contributor.author	Rodrigues, Lucas Medeiros
dc.date.accessioned	2025-02-25T15:02:54Z
dc.date.available	2025-02-25T15:02:54Z
dc.date.issued	2024-12-11
dc.description.abstract	A proposta deste trabalho teve como objetivo realizar um estudo comparativo do uso de uma rede do tipo MLP e algoritmos Bioinspirados para predição de doenças cardíacas, um problema grave na saúde de muitas pessoas. Usando a base dados UCI Heart Disease Dataset, foram aplicadas as técnicas análise de componentes principais e a Decomposição em valores singulares para redução de dimensionalidade com a finalidade de melhorar o desempenho dos modelos. A MLP foi implementada com cinco camadas, enquanto o algoritmo biosinpirado escolhido, Optimização por enxame de partículas (PSO) foi configurado com trinta partículas. Métricas como acurácia, precisão, recall e F1 score foram utilizadas a fim de comparar seus desempenhos. Os resultados obtidos ajudam a entender as vantagens e desvantagens de cada abordagem, possibilitando uma análise comparativa do uso dos modelos em diferentes cenários, onde foi possível observar resultados de até 85% de acurácia.	pt_BR
dc.description.abstract	The aim of this study was to conduct a comparative analysis between the use of a Multilayer Perceptron (MLP) network and bio-inspired algorithms for predicting heart diseases, a significant health issue for many individuals. Using the UCI Heart Disease Dataset, techniques such as Principal Component Analysis and Singular Value Decomposition were applied for dimensionality reduction, aiming to improve the models’ performance. The MLP was implemented with five layers, while the chosen bio-inspired algorithm, Particle Swarm Optimization (PSO), was configured with thirty particles. Metrics such as accuracy, precision, recall, and F1 score were used to compare their performances. The obtained results provide insights into the advantages and disadvantages of each approach, enabling a comparative analysis of the models in different scenarios, where accuracy rates of up to 85% were observed.	en
dc.format.extent	27
dc.identifier.uri	https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/5674
dc.rights	Restrito
dc.subject	algoritmos bio-inspirados
dc.subject	SVM
dc.subject	PCA
dc.subject	bio-inspired algorithm
dc.subject	doenças cardiovasculares
dc.subject	cardiovascular diseases
dc.title	Estudo de algoritmos bio-inspirados e aprendizado de máquina aplicados à doenças cardiovasculares
dc.type	Trabalho de Conclusão de Curso
fei.date.entrega	2024