Combinação de mapas auto-organizáveis e árvore de decisão para explicação da tomada de decisão diagnóstica no transtorno de déficit de atenção/hiperatividade
Tipo
Dissertação
Data de publicação
2021-08-06
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Silva, Anderson Martins
Orientador
Silva, Leandro Augusto da
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Membros da banca
Carreiro, Luiz Renato Rodrigues
Souza, Alexandra Aparecida de
Souza, Alexandra Aparecida de
Programa
Engenharia Elétrica e Computação
Resumo
Transtorno de Déficit de Atenção/Hiperatividade (TDAH) apresenta-se em crianças e adolescentes como um padrão persistente de desatenção, hiperatividade e impulsividade que interfere no seu desenvolvimento. Estudos computacionais realizados sobre TDAH focam nas medidas de atividades cerebrais dos participantes e poucos utilizam testes cognitivos padronizados ou inventários comportamentais para avaliação de indicadores objetivos para elaboração do diagnóstico. O trabalho apresenta como proposta computacional a combinação de dois m´métodos de inteligência artificial para auxiliar a identificação de indicadores diagnósticos para diagnóstico do TDAH. A proposta é combinar uma rede neural de mapas auto-organizáveis para agrupar fatores advindos de testes e inventários padronizados e árvores de decisão para classificar os fatores mais relevantes. O estudo contemplado teve 127 crianças e adolescentes de 6 a 16 anos, sendo 48 com diagnóstico confirmado e 79 sem indicadores diagnósticos para TDAH. O trabalho apresenta como resultado relevante, a forte contribuição de escores do inventário de comportamentos para crianças e adolescentes no diagnóstico do transtorno.
Descrição
Palavras-chave
mapas auto-organizáveis (SOM) , árvore de decisão , transtorno de déficit de atenção e hiperatividade (TDAH)