Engenharia Elétrica e Computação - Teses - EE Higienópolis

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Navegando Engenharia Elétrica e Computação - Teses - EE Higienópolis por Orientador "Monteiro, Luiz Henrique Alves"

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    Tese
    Estudando depressão via teoria de jogos, redes neurais e sistemas dinâmicos
    Loula, Raul (2022-04-11)

    Escola de Engenharia Mackenzie (EE)

    Depressão é a doença psiquiátrica de maior prevalência em todo o mundo. Nesta tese, três diferentes aspectos da depressão são investigados utilizando três abordagens distintas. No primeiro estudo, a ocorrência de depressão é modelada e simulada por meio de uma variação do dilema do prisioneiro, que é um jogo clássico da teoria de jogos. O modelo proposto relaciona acesso à educação, mercado de trabalho e frustração num ambiente competitivo. Esse modelo tem, como ponto de partida, dados sobre a prevalência de depressão entre adultos jovens no Reino Unido. No segundo estudo, o critério atual para diagnóstico de depressão na presença de luto é avaliado utilizando uma rede neural auto-organizável. Como resultado, propõe-se uma alteração nesse critério a fim de tornar matematicamente mais consistente a distinção entre depressão e luto numa avaliação diagnostica. No terceiro estudo, propõe-se um sistema de equações diferenciais para descrever a interação entre dopamina, serotonina e noradrenalina, com a intenção, de relacionar oscilações nas quantidades desses neurotransmissores a oscilações de humor, comumente encontradas em indivíduos com depressão. Esse modelo é analisado usando conceitos da teoria de sistemas dinâmicos. Finaliza-se esta tese discutindo e relacionando esses três estudos.
  • Tese
    Uma investigação epidemiológica baseada em autômato celular probabilista assíncrono
    Chaves, Luciano Lucindo (2018-05-30)

    Faculdade de Computação e Informática (FCI)

    In epidemiology, analytical and computational models are used to study the dynamics of the spreading of contagious diseases. The goal is to predict the temporal evolution of the number of sick individuals and to evaluate the effectiveness of control measures. There are several epidemiological models based on cellular automata, differential equations and difference equations. When cellular automata are employed, a synchronous update is usually performed, so that the states of all the individuals composing the lattice are updated simultaneously at each step of time. In this thesis, the dynamics of SIS (susceptible-infected-susceptible) epidemiological models based on asynchronous probabilistic cellular automata are investigated. Equivalent models written in terms of difference equations are proposed and analyzed in order to understand the numerical results of cellular automata. In these models, the population is divided into groups of different habits. The first group, more socially active, has its states updated in the usual way, at each step of time. The other groups, with less social activity, undergo periodic updating only after a determined number of time steps. Such models may be suitable for studying sexually transmitted diseases, such as gonorrhea, chlamydia, and syphilis, and for studying the propagation of hepatitis C. t is shown that groups of individuals with distinct social habits, as well as the spatial distribution of these groups, can cause oscillation in the number of infected individuals. Until then, for SIS models, studies had shown that possible causes of oscillation are migration, seasonality and delay.
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    Tese
    Um modelo para avaliar a validade da hipótese de mistura homogênea em sistemas epidemiológicos
    Turnes Junior, Pericles do Prado (2014-07-29)

    Engenharia Elétrica

    There are many epidemiological models written in terms of ordinary differential equations (ODE). This approach is based on the homogeneous mixing assumption; that is, the topological structure of the network of social contacts, established by the individuals in the population, is not relevant to forecast the propagation of the studied pathogen. In this work, an epidemiological model formulated in terms of ODE and probabilistic cellular automata (PCA) is proposed to study the spread of contagious diseases that do not conferimmunity. The state variables of this model are the percentages of susceptible individuals, infected individuals and empty space. It is shown that this dynamical system can experience Hopf and transcritical bifurcations. Then, this model is used to evaluate the validity of the homogeneous mixing assumption, by using real data related to the transmission of gonorrhea, hepatitis C virus, human immunodeficiency virus and obesity.