Tese

Predição e análise visual de conjuntos de redes de conexões entre sinais suaves: aplicações em dados médicos de AVC (2020)

• Authors:
  • Contreras, Rodrigo Colnago
  • Nonato, Luis Gustavo (Orientador)
• Autor USP: CONTRERAS, RODRIGO COLNAGO - ICMC
• Unidade: ICMC
• Sigla do Departamento: SME
• DOI: 10.11606/T.55.2020.tde-27072020-173656
• Subjects: VISUALIZAÇÃO; TEORIA DOS CONJUNTOS; ANÁLISE DE DADOS; TEORIA DOS GRAFOS; ACIDENTE VASCULAR CEREBRAL
• Keywords: Aprendizado baseado em grafos; Graph learning; Set theory; Strokes; Visual analytics; Visualization
• Agências de fomento:
  • Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
  • Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
    Processo FAPESP: 15/14358-0
• Language: Português
• Abstract: Aprendizado baseado em grafos é uma vertente de apendizado profundo na qual tem-se como intenção estimar um grafo que descreva uma rede de conexões em que as arestas correspondem a relacionamentos entre os elementos mais semelhantes, representados pelos nós da rede. Técnicas de aprendizado baseado em grafos vêm sendo desenvolvidas nos últimos anos na seara de processamento de sinais em grafos. Entretanto, até onde sabemos, sua utilização em análise visual de dados ainda não foi explorada. Neste trabalho, propomos o uso de técnicas de aprendizado baseado em grafos em uma aplicação, na qual confecciona-se um elevado número de redes de conexões para facilitar a percepção de padrões presentes nestas redes através de uma nova ferramenta de análise visual, intitulada NE-Motion. O ferramental desenvolvido é aplicado em uma base de dados formada por milhares de séries temporais. A base de dados foi fornecida por profissionais da área médica da New York University, os quais são especialistas em estudos de pessoas que sofreram Acidente Vascular Cerebral (AVC). A metodologia e ferramenta de visualização propostas foram capazes de revelar informações presentes nos dados e apresentá-los de maneira intuitiva aos peritos, os quais atestaram a efetividade de nossa abordagem.
• Imprenta:
  • Publisher place: São Carlos
  • Date published: 2020
• Data da defesa: 07.05.2020

Informações sobre o DOI: 10.11606/T.55.2020.tde-27072020-173656 (Fonte: oaDOI API)
• Este periódico é de acesso aberto
• Este artigo é de acesso aberto
• URL de acesso aberto
• Cor do Acesso Aberto: gold
• Licença: cc-by-nc-sa

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How to cite

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• ABNT

  CONTRERAS, Rodrigo Colnago. Predição e análise visual de conjuntos de redes de conexões entre sinais suaves: aplicações em dados médicos de AVC. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27072020-173656/. Acesso em: 25 set. 2024.

• APA

  Contreras, R. C. (2020). Predição e análise visual de conjuntos de redes de conexões entre sinais suaves: aplicações em dados médicos de AVC (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27072020-173656/

• NLM

  Contreras RC. Predição e análise visual de conjuntos de redes de conexões entre sinais suaves: aplicações em dados médicos de AVC [Internet]. 2020 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27072020-173656/

• Vancouver

  Contreras RC. Predição e análise visual de conjuntos de redes de conexões entre sinais suaves: aplicações em dados médicos de AVC [Internet]. 2020 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27072020-173656/

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