Biblioteca Digital de Eventos Científicos da UFPR, I Simpósio de Métodos Numéricos em Engenharia

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Classificação da doença Ceratocone pelo modelo Suppor Vector Machine.
André Luiz Emidio de Abreu, Anselmo Chaves Neto

Última alteração: 22-10-2016

Resumo


Este trabalho apresenta uma modificação no processo de ajuste de modelos de Support Vector Machine – SVM, sendo aplicados para classificar o grau da doença Ceratocone, que atinge e causa deformidade na córnea humana. O método SVM Correlacionado sugere a introdução de uma pré-fase de ajuste, introduzindo uma constante reguladora baseada no coeficiente de correlação das variáveis K central, KISA, coeficiente de variação, densidade e Hexagonalidade em relação à variável Grau da doença. Os dados foram coletados em exames clínicos e ao todo somam 45 pacientes com nível 1 ou 2 da doença. Os resultados obtidos pelo método SVM Correlacionado apresentaram 100% de acerto nas classificações dos graus dos pacientes, contra 88,89% de acerto obtido pelo método Discriminante Linear de Fisher, demonstrando a eficiência e robustez do método SVM Correlacionado.

Palavras-chave


Support Vector Machine; coeficiente de correlação; Ceratocone; classificação.

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