ICAD: explorando inferência neuro-Fuzzy na predição da doença da artéria coronária no cenário da IoT
Em um contexto mundial, as doenças cardiovasculares possuem um impacto muito grande no que diz respeito à responsabilidade pela taxa de mortalidade, principalmente pelo fato de que os fatores de risco considerados comuns podem levar a casos de complicações gra ves. Uma das formas que mais se sobress...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Católica de Pelotas (UCPEL) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UCpel |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:tede.ucpel.edu.br:jspui/1010 |
| Acceso en línea: | http://tede.ucpel.edu.br:8080/jspui/handle/jspui/1010 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | doenças Cardiovasculares; neuro-fuzzy; internet das coisas; ciência de contexto e situação; middleware EXEHDA neuro-fuzzy; cardiovascular diseases; internet of things; science of context and situation; middleware EXEHDA ENGENHARIAS |
| Sumario: | Em um contexto mundial, as doenças cardiovasculares possuem um impacto muito grande no que diz respeito à responsabilidade pela taxa de mortalidade, principalmente pelo fato de que os fatores de risco considerados comuns podem levar a casos de complicações gra ves. Uma das formas que mais se sobressai nos países mais desenvolvidos é a doença da artéria coronária (CAD), também conhecida como doença cardíaca coronária. Esta doença é uma consequência da obstrução das artérias coronárias por placas de gorduras e coá gulos. Como forma de contribuição para o aumento da segurança para o paciente, no que diz respeito ao riso de saúde apresentado pela CAD, e também para auxiliar na redução de custos com infraestrutura para atendimentos locais, temos como um fator sinérgico o uso da Internet das Coisas (IoT). Considerando esta perspectiva, o trabalho de pesquisa em desenvolvimento tem como objetivo central a proposição de uma arquitetura de software distribuída, a qual explora a geração de regras Fuzzy com o uso de Sistemas de Inferência Neuro-Fuzzy (ANFIS) para auxílio na predição da CAD. Um sistema híbrido Neuro-Fuzzy é composto pelo uso de lógica Fuzzy combinada com a geração de regras por meio de re des neurais. Sistemas que utilizam lógica Fuzzy possuem capacidade para trabalhar com imprecisões e incertezas, assemelhando-se ao método de decisão humano, fazendo o uso de regras "SE-ENTÃO" para computar várias possibilidades com graus diferentes de pre cisão e pertinência. A partir disto, a arquitetura concebida emprega sistemas embarcados para captura de sinais vitais dos pacientes e plataformas de Nuvem na IoT para armaze namento, processamento e exibição das informações. A iCAD foi avaliada através de dois cenários de uso: (a) Revisão das funcionalidades da abordagem, particularmente as dife rentes interfaces oferecidas para a comunidade usuária, bem como a emissão de alertas, tanto via recursos físicos junto ao paciente (Dispositivo de Borda), como pela plataforma Web da iCAD; e (b) discussão do impacto da geração dinâmica de regras, com base nos resultados das métricas a serem consideradas, obtendo 92,28% de Acurácia, 92,39% de Precisão, 93,75% de Especificidade, 92,28% de Sensibilidade e 92,29% de F1-Score. |
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