1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Engenharia de Sistemas e automação (Dissertações)
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorSilva, Rebeca Nonato-
dc.date.accessioned2014-10-21T12:52:59Z-
dc.date.available2014-10-21T12:52:59Z-
dc.date.issued2014-
dc.date.submitted2014-07-02-
dc.identifier.citationSILVA, R. N. Identificação de pacientes com potencial para desenvolver o pé diabético baseada em técnicas de reconhecimento de padrões e ações de auto cuidado. 2014. 84 p. Dissertação (Mestrado em Modelagem de Sistemas Biológicos) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2014.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4453-
dc.descriptionDissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e Automação, área de concentração em Modelagem de Sistemas Biológicos, para a obtenção do título de Mestre.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectPé diabéticopt_BR
dc.subjectK-meanspt_BR
dc.subjectAutocuidadopt_BR
dc.subjectSistema biológico – simulaçãopt_BR
dc.subjectDiabetic footpt_BR
dc.subjectK-meanspt_BR
dc.subjectSelf-carept_BR
dc.titleIdentificação de pacientes com potencial para desenvolver o pé diabético baseada em técnicas de reconhecimento de padrões e ações de auto cuidadopt_BR
dc.title.alternativeIdentification of patients with potential to develop diabetic foot based on pattern recognization techniques and self care actions.pt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programDEG - Departamento de Engenhariapt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationModelagem de Sistemas Biológicospt_BR
dc.contributor.advisor1Ferreira, Danton Diego-
dc.contributor.referee1Barbosa, Bruno Henrique Groenner-
dc.contributor.referee1Rossi, Vilma Elenice Contatto-
dc.description.resumoO pé diabético é uma das complicações mais graves do diabetes mellitus. Geralmente, a partir de uma úlcera no pé, pode ocorrer amputação de uma ou toda extremidade inferior se a úlcera não for adequadamente tratada. Com o propósito de evitar o pé diabético, este trabalho propõe um sistema automático não invasivo com base em técnicas de inteligência computacional e reconhecimento de padrões para identificar pacientes com diabetes que apresentam alto risco de desenvolver o pé diabético. Para projetar o método, foram recolhidas informações relativas ao âmbito social, hábitos e autocuidados dos pacientes diabéticos. Os dados foram agrupados em dois e três grupos utilizando-se o algoritmo K-means. Em seguida, os classificadores baseados nos centroides dos grupos obtidos, em redes neurais, árvores de decisão e no K vizinhos mais próximos, foram utilizados, comparativamente para classificar os pacientes diabéticos em alto ou baixo risco de desenvolver o pé diabético. Ambos os dados reais e simulados foram usados para avaliação do método. Desempenhos de 100% para dados simulados e 68%, considerando-se a classificação dos especialistas como o padrão-ouro para dados reais, foram obtidos. O método requer um processamento computacional simples e pode ser útil para Unidades Básicas de Saúde para triagem de pacientes diabéticos ajudando a equipe de saúde a reduzir o número de casos de pé diabético.pt_BR
dc.description.resumoThe diabetic foot is one of the most serious complications of diabetes mellitus. Generally, from a foot ulcer, amputation of a lower extremity or all may occur. In order to avoid diabetic foot, this work proposes an automatic non invasive system based on computational intelligence algorithms to identify patients with diabetes who have a high risk of developing diabetic foot. To design the method, information was collected regarding the social, habits and self-care of diabetic patients. We used the K-means algorithm to divide the data into two and three groups. After this, classifiers based on centroids of the groups, neural networks, decision tree and k-neighbor nearest were applied to classify the diabetic patient as being of high or low risk of developing diabetic foot. Both real and simulated data were used to evaluate the method. Accuracy of 100% for simulated data and 68% for real data, considering the classification of experts as the gold standard were achieved. The method requires a simple computational processing and can be useful for Basic Health Screening for diabetic patients to help the healthcare team to reduce the number of cases of diabetic foot.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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