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http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/711
Title: | Modelagem computacional do grau de comprometimento pelo fibro edema gelóide (celulite) utilizando sistema de inferência fuzzy |
Other Titles: | Computational modeling of the degree of impairment by fibrous edema geloid (cellulitis) using a fuzzy inference system |
Authors: | Santos, Carina Oliveira dos |
metadata.dc.contributor.advisor: | Silva, Marcone Lopes da |
metadata.dc.contributor.referees: | Carvalho, Frede de Oliveira Matos, Marcos Antônio Almeida Gonçalves, Marcelo Albano Moret Simões |
Keywords: | Modelagem - Simulação;Lógica fuzzy;Celulite - Modelagem;Celulite - Simulação;Fibro edema gelóide |
Issue Date: | Oct-2009 |
Publisher: | Faculdade de Tecnologia SENAI CIMATEC |
Citation: | SANTOS, Carina Oliveira dos. Modelagem computacional do grau de comprometimento pelo fibro edema gelóide (celulite) utilizando sistema de inferência fuzzy. Orientador: Marcone Lopes da Silva. 2009. 150 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial) – Faculdade de Tecnologia SENAI CIMATEC, Salvador, 2009. |
Abstract: | O presente trabalho apresenta um modelo computacional desenvolvido através do sistema de inferência fuzzy para identificar o grau de comprometimento pelo Fibro Edema Gelóide ou celulite. Através do modelo procurou-se estabelecer a relação entre os fatores etiopatogênicos para caracterizar a disfunção estética que atualmente e baseada em graus e considera principalmente a apresentação estética da pele diante da avaliação clinica. A relação entre os fatores etiopatogênicos do FEG foi analisada por meio da metodologia fuzzy, agregando fatores etiopatogênicos para a afecção (de entrada) e grau de comprometimento pelo FEG (de saída), em grupos de regras conforme determinação de especialista. A validação do modelo foi realizada através de simulações procurando identificar o comportamento e a sensibilidade do modelo mediante a comparação com fichas de avaliação de indivíduos com FEG classificados por um especialista. Como resultados após a validação obteve-se um modelo que relacionou os fatores etiopatogênicos na identificação do grau de comprometimento pelo FEG. O mesmo obteve melhor comportamento quando comparado com a classificação do FEG para os graus um e dois dada pelo especialista na ficha de avaliação e se apresentou sensível quando submetido a simulações com a variável de entrada história atual da ficha de avaliação. Após as análises pôde-se perceber que existiu concordância entre a variável de saída do modelo (FEG fuzzy) e o grau do FEG atribuído pelo especialista na ficha de avaliação para a maior parte dos dados. Alem disto, por ser um modelo sensível à história atual, as mudanças de comportamentos que possam modificar o grau de comprometimento pelo FEG podem ser mensuradas quantitativamente. Sendo assim, o modelo pode ser utilizado como instrumento de apoio à classificação do FEG para essa população, podendo ser ampliado para outras populações. ABSTRACT: The present work presents a computational model developed through the fuzzy inference system to identify the degree of impairment by Fibro Geloid edema or cellulite. Through the model, we sought to establish the relationship among the etiopathogenic factors to characterize the aesthetic dysfunction that is currently grade-based and primarily considers aesthetic presentation of the skin in the face of clinical evaluation. The relationship between the etiopathogenic factors of FEG was analyzed using the fuzzy methodology, aggregating factors etiopathogenic factors for the (entry) condition and degree of impairment by the EGF (output), in groups of rules as determined by an expert. the validity of the model was carried out through simulations seeking to identify the behavior and sensitivity of the model by comparing it with data sheets. evaluation of individuals with EGF classified by an expert. Like results after validation, a model was obtained that related the factors etiopathogenic factors in identifying the degree of impairment by the EGF. The same performed better when compared to the FEG classification for grades one and two given by the specialist in the evaluation form and presented sensitive when subjected to simulations with the input variable current history of the evaluation sheet. After the analysis, it was possible to notice that there was agreement between the model output variable (fuzzy FEG) and the FEG degree assigned by the specialist in the scorecard for most of the data. Furthermore, for being a model sensitive to current history, the changes in behavior that may modify the degree of commitment by the FEG can be measured quantitatively. Therefore, the model can be used as a tool for support for the FEG classification for this population, which can be expanded to other populations. |
URI: | http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/711 |
Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado (PPG MCTI) |
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