Edital - Defesa de Dissertação de Mestrado de Luiz Henrique G. Marrega
EDITAL N.º 287 - DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO
A Direção do Programa de Pós-Graduação em Informática torna pública a realização da Defesa de Dissertação de Mestrado de Luiz Henrique Giovanini Marrega no dia 15 de Abril de 2015, às 14h00 no Auditório Guglielmo Marconi – Bloco 8 – Parque Tecnológico..
Título: Avaliação da Relevância de Atributos Posturográficos Globais e Estruturais para a Identificação do Acidente Vascular Encefálico utilizando Modelos de Classificação.
Resumo: A manutenção do equilíbrio é uma tarefa motora extremamente importante para a realização das atividades de vida diária de forma independente e segura. Esta tarefa tem sido estudada com o auxílio da posturografia, uma técnica que permite quantificar os perfis de oscilação corporal de um indivíduo em uma determinada condição de equilíbrio na forma de uma série temporal dos deslocamentos do Centro de Pressão (CP). Através da parametrização do sinal do CP, é possível avaliar certas características sobre o Sistema de Controle Postural (SCP) do indivíduo (ou grupo de indivíduos) em estudo, tal como a susceptibilidade a sofrer quedas e também os efeitos de programas de reabilitação. Na literatura, duas perspectivas de parametrização do balanço postural foram estabelecidas: a global e a estrutural. No primeiro caso, atributos posturográficos globais (APG) são utilizados para descrever uma única propriedade do SCP, a estabilidade; já no segundo caso, atributos posturográficos estruturais (APE) são calculados para descrever diversas outras propriedades do SCP, tal como o número de graus de liberdade ativos, a regularidade, etc. Diante do exposto, o objetivo deste trabalho é avaliar a relevância do uso simultâneo entre atributos globais e estruturais em comparação com o uso de atributos de apenas uma ou outra categoria em particular para, com o auxílio de algoritmos clássicos de Aprendizagem de Máquina (AM) e também da Programação Genética (PG), diferenciar os perfis de balanço postural produzidos por indivíduos saudáveis e pós-AVE. Para isso, foi utilizada uma base de dados contendo 114 perfis de balanço postural (ou instâncias), 57 oriundos de pacientes pós-AVE e os outros 57 associados a indivíduos saudáveis pareados. Então, por meio de rotinas computacionais desenvolvidas em ambiente MATLAB, foram extraídos 28 APG e 18 APE de cada instância. Na sequência, seis modelos de classificação foram treinados e avaliados em três situações distintas: utilizando (i) somente APG, (ii) somente APE e (iii) APG e APE em conjunto. Como métrica de avaliação de desempenho, foi utilizada a acurácia média conjunta calculada entre os seis classificadores. Finalmente, avaliou-se os efeitos da redução de dimensionalidade dos conjuntos integrais de atributos na acurácia média conjunta dos modelos preditivos. Dentre os resultados, o uso simultâneo entre APG e APE rendeu, antes da seleção de atributos, uma acurácia média conjunta estatisticamente equivalente (p = 0.218) àquela resultante do uso de apenas APG (66.8%) e, após a seleção de atributos, uma acurácia média conjunta estatisticamente equivalente (p = 0.705) àquela oriunda do uso de apenas APE (68.8%). Diante destes achados pode-se concluir que, para a identificação das estratégias de equilíbrio adotadas por indivíduos saudáveis e pós-AVE com o auxílio de classificadores tradicionais e da PG, o uso de parâmetros posturográficos apenas globais (quando não realizada uma seleção de atributos) ou apenas estruturais (quando realizada uma seleção de atributos) possui a mesma relevância do que o uso simultâneo entre parâmetros das duas categorias, sendo estas primeiras as opções mais vantajosas neste contexto por exigir menores esforços computacional e intelectual.
Palavras-chave: Equilíbrio Postural, AVE, Mineração de Dados, Estudos de Séries Temporais.
Banca será composta por:
Prof. Dr. Júlio César Nievola (Orientador) - PUCPR
Prof.ª Dr.ª Elisangela Ferretti Manffra – PUCPR/PPGTS
Prof. Dr. Emerson Cabrera Paraiso - PUCPR
Prof. Dr. Marcelo Eduardo Pellenz - PUCPR
Prof. Dr. Prof. Dr. Paulo José Abatti - UTFPR
Prof.ª Dr.ª Andreia Malucelli
Coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Informática – PPGIa