Autism spectrum disorder diagnosis assistance using machine learning (2022)
- Authors:
- Autor USP: MORANDINI, MARCELO - EACH
- Unidade: EACH
- Assunto: DIAGNÓSTICO
- Language: Inglês
- Abstract: O Transtorno do Espectro Autista (TEA) é um transtorno comum, porém complexo de diagnosticar, umavez que não existem exames de imagens ou de sangue capazes de apontar o TEA. Diversas técnicas podemser usadas, como escalas diagnósticas que contém questionários específicos formulados por especialistas queservem como guia no processo de diagnóstico. Neste trabalho o Aprendizado de Máquina (AM) foi empregadoem três bases de dados públicas contendo resultados dos testes AQ-10 para adultos, adolescentes e crianças;além de outras características que poderiam influenciar no diagnóstico do TEA. Experimentos foram realizadosnas bases de dados a fim de elencar quais atributos seriam realmente relevantes para o diagnóstico do TEAutilizando AM, o que poderia ser de grande valia para estudantes ou residentes na área de medicina, além demédicos não especialistas em TEA. Os experimentos mostraram ser possível reduzir o número de atributospara apenas 5, mantendo uma Acurácia acima de 0.9. Na outra Base de Dados para manter o mesmo nível deAcurácia, o menor número de atributos foi 7. ASupport Vector Machinese destacou dos demais algoritmosusados neste trabalho, obtendo resultados superiores em todos os cenários
- Imprenta:
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2022
- Source:
- Título: Revista de Informática Teórica e Aplicada - RITA
- ISSN: 2175-2745
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 29, n. 3, p. 37-53, 2022
-
ABNT
ARTONI, Arthur Alexandre e BARBOSA, Cinthyan Renata Sachs Camerlengo de e MORANDINI, Marcelo. Autism spectrum disorder diagnosis assistance using machine learning. Revista de Informática Teórica e Aplicada - RITA, v. 29, n. 3, p. 37-53, 2022Tradução . . Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/rita/article/view/126309/87499. Acesso em: 13 fev. 2026. -
APA
Artoni, A. A., Barbosa, C. R. S. C. de, & Morandini, M. (2022). Autism spectrum disorder diagnosis assistance using machine learning. Revista de Informática Teórica e Aplicada - RITA, 29( 3), 37-53. Recuperado de https://seer.ufrgs.br/index.php/rita/article/view/126309/87499 -
NLM
Artoni AA, Barbosa CRSC de, Morandini M. Autism spectrum disorder diagnosis assistance using machine learning [Internet]. Revista de Informática Teórica e Aplicada - RITA. 2022 ; 29( 3): 37-53.[citado 2026 fev. 13 ] Available from: https://seer.ufrgs.br/index.php/rita/article/view/126309/87499 -
Vancouver
Artoni AA, Barbosa CRSC de, Morandini M. Autism spectrum disorder diagnosis assistance using machine learning [Internet]. Revista de Informática Teórica e Aplicada - RITA. 2022 ; 29( 3): 37-53.[citado 2026 fev. 13 ] Available from: https://seer.ufrgs.br/index.php/rita/article/view/126309/87499 - Especificaçãio de metadados e estratégia para visualização de informações de fauna e flora regional para educação ambiental
- ACA game for individuals with Autism Spectrum Disorder
- On the Adaptations of the Scrum Framework Software Development Events: Literature and Practitioners Analysis using Feature Models
- Adaptations of Scrum roles in software projects: Survey and representation tentative with feature models
- Subsidios para o teste de software orientado a objetos: definicao e mapeamento de programas c++ para a li++
- Surveying the impacts of COVID-19 on the perceived productivity of Brazilian software developers
- Tailoring the scrum framework for software development: literature mapping and feature-based support
- UX/UI baseada em IA para crianças com TEA como apoio ao aprendizado e à elaboração de planos de ensino
- Handling of personal data by smart home equipment: an exploratory analysis in the context of LGPD
- Considerations about the efficiency and sufficiency of the utilization of the Scrum methodology: A survey for analyzing results for development teams
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
