Rede neural artificial paraconsistente e doença de Alzheimer: estudo preliminar
AUTOR(ES)
Abe, Jair Minoro, Lopes, Helder Frederico da Silva, Anghinah, Renato
FONTE
Dement. neuropsychol.
DATA DE PUBLICAÇÃO
2007-09
RESUMO
Resumo A análise visual de EEG tem se mostrado útil na ajuda de diagnóstico de DA, sendo indicado em alguns protocolos clínicos. Porém, tal análise está sujeita à imprecisão inerente de equipamentos, movimentos do paciente, registros elétricos e variação individual da análise visual do médico. Objetivos: Utilizar a Rede Neural Artificial Paraconsistente para saber como determinar um grau de certeza no diagnóstico da doença de Alzheimer provável. Métodos: Dez pacientes com doença de Alzheimer provável e 10 controles foram submetidos ao registro de exames de EEG durante a vigília em repouso. Considerou-se como padrão normal de um paciente, a atividade de base entre 8,0 Hz a 12,0 Hz, permitindo uma variação de 0.5 Hz. Resultados: A RNAP foi capaz de reconhecer ondas que pertencem à banda Alfa como banda Alfa com evidência favorável de 0.30 e evidência contrária de 0.19, enquanto ondas não pertencentes ao padrão Alfa, foi obtido uma evidência favorável média de 0.19 e evidência contrária de 0.32, mostrando que a RNAP foi eficiente para reconhecer ondas Alfa, o que leva a uma concordância com o diagnóstico clínico de 80%. Conclusões: RNAP pode ser ferramenta promissora para manipular análise de EEG, tendo em mente ambas considerações: o interesse crescente de especialistas em análise visual de EEG e a capacidade da RNAP tratar diretamente dados imprecisos, inconsistentes e paracompletos, fornecendo uma interessante análise quantitativa.
ASSUNTO(S)
eeg doença de alzheimer rede neural artificial reconhecimento de padrões lógica paraconsistente.
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