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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/40294
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Título: | A Inteligência Artificial na Identificação de Espécies de Candida |
Autor(es): | FERREIRA, Renan Williams Marques |
Palavras-chave: | Inteligência computacional; Diagnóstico de Candidemia; Narizes Eletrônicos; Aprendizagem de Máquina |
Data do documento: | 30-Jan-2020 |
Editor: | Universidade Federal de Pernambuco |
Citação: | FERREIRA, Renan Williams Marques. A Inteligência Artificial na Identificação de Espécies de Candida. 2020. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2020. |
Abstract: | Candidemia é a infecção da corrente sanguínea causada por leveduras do gênero Candida. Uma das maiores dificuldades no tratamento dessa doença é a demora no seu diagnóstico e na identificação do fungo causador da infecção. Implicando também na demora do tratamento correto e, portanto, tornando tardio a cura do paciente. Neste trabalho utilizamos a tecnologia dos narizes eletrônicos, que é um dispositivo que mimetiza o olfato humano, para avaliarmos seu desempenho na identificação de leveduras clínicas do gênero Candida através da amostra de ar obtida. A partir de uma parceria com o Departamento de Micologia da Universidade Federal de Pernambuco, três bases de dados contendo amostras de Candida albicans, C. parapsilosis e C. krusei foram criadas. Um total de oito métodos de inteligência artifical foram avaliados. Nas três bases de teste utilizadas, foram obtidos os seguintes resultados em termos de acurácia: 96%, 88% e 90%. Considerando que este estudo tem por objetivo a desenvoltura de um possível novo método para a identificação de leveduras do gênero Candida, os resultados mostram que a utilização de um nariz eletrônico com alguns algoritmos de aprendizagem de máquina é promissora nesta área. |
URI: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/40294 |
Aparece nas coleções: | Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação |
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