Navegando por Autor "Sousa, Raul Pedro de Vasconcelos"

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Análise dos componentes principais supervisionada: uma abordagem não-paramétrica
(2019-02-04) Sousa, Raul Pedro de Vasconcelos; Carvalho, Tiago Buarque Assunção de; http://lattes.cnpq.br/7150833804013500; http://lattes.cnpq.br/3362844917050042
Problemas de classificação tem se tornado cada vez mais comuns, sendo utilizados desde da detecção de emails spams até classificação de tumores em malignos e benignos. Nestes problemas a quantidade de características desempenha um papel fundamental tanto na qualidade quanto no desempenho dos classificadores, nos quais, dados que possuem alta dimensionalidade tendem apresentar taxa de acerto inferior e maior tempo de processamento. Assim técnicas de extração de características são excelentes opções para contornar essa situação, gerando novas características e selecionando as melhores para a classificação. O Principal Component Analysis (PCA) é uma das técnicas de extração de características mais utilizadas obtendo, em termos gerais, ótimos resultados, contudo, por ser uma técnica não supervisada que utiliza a variância como critério de seleção, há situações em que o método não consegue extrair as melhores características. Então desenvolvemos uma versão supervisionada do PCA utilizando classificação Bayesiana em conjunto com técnica de estimação de densidade de Kernel (janela de Parzen) para avaliar e selecionar as características, ao invés de utilizar a variância como na tradicional implementação do PCA. Propondo assim uma seleção que utiliza o erro Bayesiano como critério base da avaliação. Esse método surgiu como uma extensão do Minimum Classification Error PCA (MCPCA) que utiliza o erro Bayesiano como métrica também, contudo, apresentado uma série de restrições, como ser limitado a problemas de apenas 2 classes. Comparamos o método proposto com o PCA, MCPCA e com o Supervised PCA (SPCA), outra abordagem supervisionada do PCA, comparando a taxa de acerto por quantidade de características em 4 classificadores para 16 bases de dado. O método proposto apresentou maior taxa de acerto em 72% dos casos, enquanto o PCA, MCPCA e SPCA conseguiram 31%, 36%, 12% respectivamente. No cenário de apenas uma característica o resultado obtido foi de 89%, 14%, 37%, e 25% dos casos para o proposto, PCA, MCPCA e SPCA respectivamente.
Desenvolvimento de sistema web mobile para home care: beira leito
(2018-08-23) Sousa, Raul Pedro de Vasconcelos; Carvalho, Tiago Buarque Assunção de; http://lattes.cnpq.br/7150833804013500; http://lattes.cnpq.br/3362844917050042
Neste relatório é apresentado o Beira Leito, um sistema web-mobile para área da saúde, que auxilia na controle de jornada e estoque para a empresa "Homecare Garanhuns". Home care (Internação domiciliar) é uma modalidade de assistência médica em que o paciente fica internado em casa, recebendo visitas periódicas dos profissionais de saúde que o acompanham, tais como: médicos, enfermeiros, psicólogos, assistente social, entre outros. O paciente também recebe os medicamentos e outros produtos associados a seu tratamento em casa, sendo estes aplicados pelo profissional que realiza a visita. Devido a suas características particulares essa modalidade de atendimento apresenta problemas e desafios característicos tanto da área da saúde (acompanhamento e evolução do estado do paciente) quanto administrativa (controle de estoque e estimação dos custos associados). Por isso foi proposto o Beira leito consiste em um sistema Web-mobile que auxilia no controle da jornada de trabalho dos profissionais, monitorando seu local e procedimentos realizados pelos mesmos através de um aplicativo instalado em um tablet que funciona como uma "prescrição digital"contendo os horários, itens e descrição do procedimento médico a ser realizado, onde ao termino do mesmo o profissional informa se o mesmo foi realizado ou não. Na frente web é parte administrativa onde são cadastrados os profissionais, produtos,pacientes e procedimento, assim como também é possível realizar o acompanhamento dos custos associados as operações assim como o monitoramento dos funcionário e pacientes. Ao termino do estágio conseguimos elaborar um MVP (Minimum Viable Product) que contendo tudo que foi requisitado pelo cliente e pronto para começar a ser validado comercialmente.