Aplicação de técnicas de reconhecimento de padrões para a investigação de Síndrome de Down no primeiro trimestre de gravidez
Palavras-chave:
Redes Neurais, Regressão Logística, Síndrome de Down.Resumo
O presente trabalho tem por objetivo comparar o desempenho das técnicas de Redes Neurais Artificiais (RNAs) e de Regressão Logística (RL) na classificação de padrões apresentados pela Avaliação Bioquímica de Risco Fetal (ABRF). Os resultados para as RNAs, assim como para a RL, foram obtidos através do software STATGRAPHICS. Estas duas técnicas de Reconhecimento de Padrões foram bastante eficientes na tarefa de classificação dos padrões apresentados, sendo que as RNAs classificaram corretamente cerca de 93% dos padrões do conjunto de treinamento e cerca de 85% dos padrões do conjunto de teste. Estes percentuais para a técnica de RL foram de 93% e 86%, respectivamente.
Downloads
Publicado
Edição
Seção
Licença
Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Creative Commons Attribution License que permitindo o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria do trabalho e publicação inicial nesta revista.
Esta revista proporciona acesso público a todo seu conteúdo, seguindo o princípio de que tornar gratuito o acesso a pesquisas gera um maior intercâmbio global de conhecimento. Tal acesso está associado a um crescimento da leitura e citação do trabalho de um autor. Para maiores informações sobre esta abordagem, visite Public Knowledge Project, projeto que desenvolveu este sistema para melhorar a qualidade acadêmica e pública da pesquisa, distribuindo o OJS assim como outros software de apoio ao sistema de publicação de acesso público a fontes acadêmicas. Os nomes e endereços de e-mail neste site serão usados exclusivamente para os propósitos da revista, não estando disponíveis para outros fins.
