DETECÇÃO DA DOENÇA DE PARKINSON VIA REDE NEURAL ART FUZZY AUTO-EXPANSÍVEL

Reginaldo José da Silva, Angela Leite Moreno

Resumo


A Doença de Parkinson é a segunda doença neurodegenerativa mais comum, precedida apenas pela Doença de Alzheimer, atingindo cerca de 1% da população mundial. Para proporcionar ao paciente um tratamento eficaz de modo que haja um retardo na evolução da doença, se faz necessário que ela seja diagnosticada o mais precocemente possível. Atualmente em diversos problemas da medicina relacionado ao diagnóstico de doenças tem-se utilizado Redes Neurais Artificiais. Deste modo, este trabalho apresenta os resultados obtidos pela Rede Neural ART Fuzzy Auto-Expansível utilizando a base de dados Parkinson Speech Dataset with Multiple Types of Sound Recordings para classificar a Doença de Parkinson. Os resultados obtidos pela rede foram satisfatórios obtendo uma acurácia de 78,37% utilizando o método de validação cruzada Leave-one-subject-out - LOSO.

Palavras-chave


Reconhecimento de Padrões; Classificação; Teoria da Ressonância Adaptativa; Diagnóstico Médico

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DOI: http://dx.doi.org/10.21575/25254782rmetg2021vol6n31677

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Direitos autorais 2021 Reginaldo José da Silva, Angela Leite Moreno

Revista Mundi Engenharia, Tecnologia e Gestão ISSN 2525-4782

Qualis: B4 - Interdisciplinar, B5 - Geografia, B5 - Administração Pública e de Empresas, Ciências Contábeis e Turismo, B5 - Comunicação e Informação, B5 - Engenharias III