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Expert Cardio: Um Sistema de Diagnóstico em Cardiologia

J.C.C. RojasI.W. CavalcantiC.W.D. de AlmeidaL.M. BrasilF.M. AzevedoM.T. Brito FilhoA.E.M. Almeida

Este trabalho apresenta um Sistema Especialista Híbrido (SEH), formado pelo Sistema Especialista baseado em Redes Neurais (SERN) e pelo Sistema Especialista Baseado em Regras (SEBR). O SEH é destinado ao apoio à decisão de uma equipe clínico-cirúrgica, na área de cardiologia, na definição de uma conduta terapêutica em pacientes coronariopatas. O processo de implementação inicia-se com a Aquisição de Conhecimento (AC), proveniente da análise de uma série de parâmetros clínicos, os quais são utilizados como dados de entrada do SERN. Dessa forma, o conhecimento adquirido durante a elicitação, é convertido em regras fuzzy. Através dessas regras mapeia-se o conhecimento elicitado em grafos E/OU, que passam a representar a estrutura inicial do SERN. O aprendizado e a otimização do SERN são feitos através do Genetic-Backpropagation Based Learning Algorithm (GENBACK). Esse algoritmo pode, durante o processo de aprendizado, modificar o peso das conexões, bem como a estrutura da rede. O conhecimento abstraído do SERN, por já estar refinado, bem como treinado e testado, é usado para formar a Base de Conhecimento do SEBR. O SEBR é responsável pelo mapeamento dos dados obtidos na saída do SERN em um grafo E/OU, de tal forma que este facilite a compreensão destes dados. O algoritmo de extração de regras utilizado é o Fuzzy Rule Extraction Algorithm (FUZZYRULEXT), que tem a finalidade de dar a explicação da resposta obtida na saída do sistema conexionista. Neste contexto, o SEH proposto foi aplicado na classificação de crises epilépticas e também na classificação de câncer de mama. Para o primeiro domínio, apresentou taxa de acerto variando na faixa de 63,6% a 83,3% e, para o segundo, os testes parciais mostraram uma variação na faixa de 50% a 70%. No momento, o SEH também está sendo testado no domínio da cardiologia.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/wim/2003/006.pdf

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