Aplicação de um sistema fuzzy para diagnostico de cancer do esofago

• Main Author: Kawamura, Jorge
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 2007
• Subjects: Lógica fuzzy; Conjuntos fuzzy; Esofago - Doenças; Câncer; Esophagus cancer; Mamdani's model; Sugeno's model; Diagnosis; Fuzzy logic; Fuzzy set
• Online Access: KAWAMURA, Jorge. Aplicação de um sistema fuzzy para diagnostico de cancer do esofago. 2007. 138p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/261873>. Acesso em: 9 ago. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/261873

Orientador: Akebo Yamakami === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação === Made available in DSpace on 2018-08-09T21:49:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Kawamura_Jorge_M.pdf: 1810800 bytes, checksum: 1fe99baac150732c9cf14dacf6188caf (MD5) Previous issue date: 2007 === Resumo: Este trabalho tem como objetivo a utilização de métodos de inteligência artificial para diagnosticar câncer do esôfago. Este estudo concentrou-se na utilização dos conceitos de sistemas fuzzy. O emprego de sistemas fuzzy ou sistemas difusos para a área de saúde foi motivado pela deficiência de sistemas inteligentes nesta área e pela simplicidade na sua utilização. O sistema fuzzy apresenta características como a existência de uma região duvidosa (ou região vaga) na análise das informações e seu método de interpretação é mais próximo à linguagem do ser humano. Os modelos de inferência utilizados foram o método de Mamdani e o método Sugeno. São analisadas as vantagens e desvantagens de cada método. A partir das características do câncer do esôfago e dos conceitos de sistemas fuzzy foi desenvolvido um sistema para diagnóstico de câncer do esôfago === Abstract: The aim of this work is to use the artificial intelligent methods to diagnose esophagus cancer. The artificial intelligence theme has many areas, so this study concentrated in fuzzy system concepts. The lack of intelligent system in health's area motivated this study and fuzzy theory was chosen by its simplicity. This type of system has characteristics like existence of a doubt region in the information analysis and its interpretation's methods is closer to human language. The inference models used are Mamdani and Sugeno models. The advantages and disadvantages are checked too. From esophagus cancer characteristics and fuzzy system concepts, a system to diagnose esophagus cancer was built === Mestrado === Telecomunicações e Telemática === Mestre em Engenharia Elétrica