Boçois, Andréa, 1986-

Repositório Digital Institucional da UFPR

Diagnóstico de doenças dermatólogicas usando a rede neural de Kohonen

Orientador: Prof. Dr. Paulo Henrique SiqueiraDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas e Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa: Curitiba, 28/06/2012Bibliografia: fls. 91-95Área de concentração: Mecânica computacionalResumo: O diagnóstico médico consiste num conjunto de técnicas que rotula o paciente e classifica sua doença, identifica o prognóstico provável e define o melhor tratamento disponível. É, portanto, um processo de classificação, isto é, um esforço para se reconhecer a classe à qual determinado paciente pertence. Vários estudos tratam o problema do diagnóstico médico através do uso de métodos de agrupamento e classificação. Visando observar o comportamento de Redes Neurais para esta tarefa, foi escolhida a abordagem pela Rede Neural de Kohonen, cuja especialidade é o agrupamento de dados. Foram abordados seis diagnósticos: Impetigo, Cromoblastomicose, Esporotricose, Herpes Labial, Larva Migrans Cutânea e Leishmaniose Tegumentar Americana, consideradas doenças infecciosas da pele. Os dados foram coletados de textos e de prontuários médicos, primando pela privacidade do paciente, e de conversas com um dos infectologistas do Hospital de Clínicas da Universidade Federal do Paraná. Este trabalho propõe avaliar os sintomas dos pacientes e as características de suas lesões, detectados por meio de exames clínicos, bem como dados epidemiológicos das doenças, a fim de sugerir possíveis diagnósticos. Para a identificação dos agrupamentos foi utilizado o método de visualização da U-matriz, definindo as fronteiras entre os agrupamentos, e o sistema de cores primárias RGB, definindo a cor do neurônio disposto em uma estrutura de mapa. Verificou-se que o modelo apresentou um bom desempenho, onde os percentuais de acerto para os padrões de teste foram de 66,7 % para Esporotricose e 100% para as demais. A baixa taxa de acerto para Esporotricose deve-se ao fato de ter muitas características comuns com as doenças Cromoblastomicose e Leishmaniose Tegumentar Americana, classificando-a erroneamente como uma dessas doenças. No geral, a rede obteve 94,5% de acerto no conjunto de testes. A Rede de Kohonen mostrou-se uma ferramenta robusta para a classificação dos dados, apresentando resultados rápidos, com uma boa visualização dos agrupamentos, facilitando a interpretação dos resultados. A Medicina pode se beneficiar dos sistemas de informação, como o estudado aqui, inclusive como ferramenta de suporte em consultório e clínicas médicas auxiliando e reafirmando o diagnóstico, bem como ferramenta de treinamento para futuros profissionais da área. Convém ressaltar que a decisão final será sempre do médico.Abstract: The medial diagnosis consist in a set of tecniques that label the patient, classify your disease, identify the probables prognosis and define the best treatment available. Thus, this method is a process of classification, this is, a effort to recognize the class that certain patient belongs. Several studies treat the medical diagnostic problem through use of grouping and classification methods. Aim to note the comportament of Neural Networks to this task, was chosen a approach by Kohonen Neural Network, which specialty is information's grouping. Six diagnoses were discussed: Impetigo, Chromoblastomycosis, Sporotrichosis, Labial Herpes, Larva Migrans Skin and Cutaneous Leishmaniasis, considered skin infectious diseases. The datas were coleted from texts and medical records, excelling by patient's privacy and dialogs with infectologist from Hospital Clinics of Federal University of Parana. This dissertation propose evaluate the symptons of patients and characteristic of his injuries, detected by clinical tests, as well as the epidemiological diseases data and suggest possible diagnoses. To identification of groups was used the visualization method of U-matrix, to define the borders between groups, and the system RGB primary colors to define the neuron's color at the map's structure. It was found that the model has a performed well, where the percentage of accuracy for the test patterns were 66.7% for Sporotrichosis diseases and 100% for the others. The low to hit rate for Sporotrichosis was due to the fact that there is many common characteristics between Chromoblastomycosis's diseases and Cutaneous Leishmaniasis, wrongly classifying it as one of those diseases. In general, the network obtained 94.5% hit in test's set. The Kohonen network has proved a robust tool for classification of data, providing rapid results, with a good view of the groups, facilitating the interpretation of results. Medicine can benefit from information systems, as studied here, even as a support tool in medical offices and confirming the diagnosis as well as a training tool for future professionals. It is worth nothing that the final decision will always be the doctor

Boçois, Andréa

Acervo Digital da UFPR (Univ. Federal do Paraná)

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