Uma Estratégia Computacional na Detecção da Dislexia

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Título
Uma Estratégia Computacional na Detecção da Dislexia
Linha de pesquisa
Inteligência Artificial
Tipo de publicação
Tese de Doutorado
Número de registro
Data da defesa
15/7/2011
Resumo
Esta tese tem por objetivo apresentar uma estratégia computacional inteligente baseada em redes neuronais para detectar pessoas com possíveis sinais de dislexia ou distúrbio de aprendizagem e a comorbidade TDAH (Transtorno Déficit de Atenção e Hiperatividade) associada. Trata-se de um estudo de corte transversal abrangendo pessoas na faixa etária de 8 a 18 anos de idade. A população acessível se encontra entre as pessoas com ou sem o diagnóstico de dislexia cujos dados foram obtidos através de entrevista e armazenados em um banco de dados desenvolvido especialmente para este trabalho com base em questionários padronizados para esta coleta de informação. Para a detecção de pessoas com possíveis sinais de Dislexia foram utilizadas técnicas de redes neuronais supervisionadas e não-supervisionadas, k-means e análise de componentes principais, na classificação e agrupamento de padrões por similaridades. A técnica de redes neuronais demonstrou consistência ao lidar com os problemas de reconhecimento de padrão e indicam que para fins de screening se mostram eficientes. Estes resultados apontam ainda que as redes neuronais neste estudo mostraram ser eficazes no rastreamento da Dislexia, auxiliando no diagnóstico precoce em escolares.

Abstract
This thesis aims to provide a computational strategy based on intelligent neural network to detect possible signs of people with dyslexia or learning disorder and ADHD (Attention Deficit and Hyperactivity Disorder) associated. It is a transverse cut study covering persons aged from 8 to 18 years. The population studied contains people with or without the diagnosis of dyslexia whose data were obtained through interviews and stored in a database developed especially for this work based on standardized questionnaires made for this information collect. For the detection of persons with possible signs of Dyslexia were used supervised and non-supervised neural network techniques, k-means clustering and analysis of main components in the classification and grouping of patterns by similarities. The techniques of neural network were consistent when dealing with problems like pattern recognition and were efficient for screening purposes. These results suggest that the neural networks in this study are effective in the trace of dyslexia, aiding in the early diagnosis in schoolchildren.

Arquivo
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