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Silvia Modesto Nassar, Dra. Edson Carvalho de Souza, MSc. Paulo Fernando Strada PowerPoint PPT Presentation


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Universidade do Extremo Sul Catarinense - UNESC Curso de Ciência da Computação Grupo de Informática Médica e Telemedicina – Projeto Kiron Grupo de Inteligência Computacional Aplicada. O Raciocínio Fuzzy no Desenvolvimento de um Sistema para Controle da Assistência Respiratória em Neonatos.

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Silvia Modesto Nassar, Dra. Edson Carvalho de Souza, MSc. Paulo Fernando Strada

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Presentation Transcript


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Universidade do Extremo Sul Catarinense - UNESC

Curso de Ciência da Computação

Grupo de Informática Médica e Telemedicina – Projeto Kiron

Grupo de Inteligência Computacional Aplicada

O Raciocínio Fuzzy no Desenvolvimento de um Sistema para Controle da Assistência Respiratória em Neonatos

Merisandra Côrtes de Mattos, M.Sc.

Silvia Modesto Nassar, Dra.

Edson Carvalho de Souza, MSc.

Paulo Fernando Strada


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Estrutura da Apresentação

  • Introdução

  • Conjuntos Difusos

  • O Sistema Desenvolvido - SARE

  • Conclusões

  • Trabalhos Futuros


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Introdução

  • A área médica e sistemas especialistas

  • Informática na saúde

  • Problema de SE  tratamento de dados incertos

  • Sistemas que se baseiam no modelo lingüístico

  • Objetivos

  • Justificativa


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Objetivos

Protótipo de um sistema especialista difuso de controle dos parâmetros da ventilação mecânica neonatal, com base na gasometria arterial e na patologia respiratória

  • Adequação do uso de conjuntos difusos

  • Protótipo do SARE

  • Avaliar qualitativamente o protótipo


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Justificativa

  • Medida terapêutica

  • Os resultados cada vez mais animadores obtidos com a VM devem ser creditados a:

    • melhor conhecimento das alterações fisiopatológicas

    • desenvolvimento de equipamentos

    • aprimoramento na técnica de manutenção e suporte dos pacientes quando em VM

  • Aplicação de conjuntos difusos

  • Controlador


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Conjuntos Difusos

  • Reprodução de características inteligentes

  • Conjuntos difusos: imprecisão e raciocínio aproximado

  • Idéia de conjuntos difusos: imprecisão em sistemas dinâmicos

  • Iniciou a ser utilizada no Japão

  • Área de pesquisa promissora

  • Raciocínio mais de natureza qualitativa


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Conjuntos Difusos

Técnica que fornece um mecanismo para que se

possa manipular informações imprecisas

  • Objetivo

    • modelar o modo aproximado de raciocínio, tentando

      imitar a habilidade humana de tomar decisões racionais

  • Incorpora o conhecimento objetivo e subjetivo

  • Respeita critérios subjetivos


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Conjuntos Difusos

  • É formado por um ou mais conjuntos

  • Grau de pertinência: varia de 0 a 1

  • Variáveis lingüísticas

    • quantificar o significado da linguagem natural

    • aproximação com o mundo real

    • não possuem valores precisos = espectro de valores


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Regras

Saída crisp

Entrada crisp

Fuzificação

Defuzificação

IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Inferência

Fuzzy

Conjuntos Difusos

  • Etapas de implementação de um sistema difuso


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Desenvolvimento de um Sistema Difuso de Controle da Assistência Respiratória em Neonatos

SARE


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

SARE

  • Desenvolvimento de uma aplicação para assistência respiratória em neonatos

  • Auxílio a médico intensivista pediátrico na manutenção e monitorização de recém-nascidos

  • Voltado a alterações respiratórias de neonatos

    • Síndrome do desconforto respiratório do RN

    • Síndrome de aspiração do mecônio

    • Apnéia neonatal

    • Displasia broncopulmonar


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Assistência Respiratória

  • Movimento de gás para dentro e fora do pulmão

  • Medida temporária para apoiar a função pulmonar

  • Proporciona

    • ventilação alveolar

    • remoção de gás carbônico

    • oxigenação adequada

    • redução do trabalho respiratório

  • Ventilador Mecânico


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Ventilador Mecânico

  • Funções básicas

    • insuflar o pulmão (fase inspiratória)

    • possuir mecanismo para terminar a fase inspiratória

    • permitir o esvaziamento do pulmão

    • possui mecanismo para iniciar a insuflação pulmonar


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

SARE

  • Etapas de desenvolvimento

    • Aquisição do conhecimento

    • Modelagem do problema

    • Desenvolvimento

    • Avaliação


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Aquisição do Conhecimento

  • Conhecimento sobre:

    • gasometria arterial

    • alterações de parâmetros do VM

    • definição das variáveis

    • regras SE-ENTÃO


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Aquisição do Conhecimento

  • Gasometria arterial:

    • pO2

    • pCO2

  • Parâmetros do VM:

    • PIP

    • PEEP

    • TI

    • FR

    • FiO2


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Modelagem Difusa do Problema

Entradas Crisp

Funções de pertinência de entrada

Fuzificação

Entradas Fuzzy

Regras

Avaliação das Regras

Saídas Fuzzy

Funções de pertinência de saída

Defuzificação

Saídas Crisp


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  • Função S:

    0 para x < 

    2. ((x - ) / ( - ))2 para   x  

    1 - 2. ((x - ) / ( - ))2 para  < x  

    1 para x > 

S(x; ; ; ) =

IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Fuzificação das Variáveis

  • Onde:

    • : grau de pertinência = 0.0

    • : grau de pertinência = 0.5

    • : grau de pertinência = 1.0


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Fuzificação das Variáveis

  • pO2


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Fuzificação das Variáveis

  • pCO2


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Inferência Fuzzy

  • Etapa de avaliação das regras:

    • grau de pertinência de cada antecedente

    • grau de pertinência da regra

  • No SARE:

    • operador and

    • cálculo das t-normas = intersecção fuzzy

    • Intersecção padrão = mínimo

      i (a,b) = min (a,b)

    • Produto algébrico

      i (a,b) = a . b


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Inferência Fuzzy - Exemplo

  • antecedente regra 5:

    if pO2 alto and pCO2 normal

    • pO2 = 79alto = 0.4

    • pCO2 = 27normal = 0.43

    • Intersecção padrão = mínimo

      i (a,b) = 0.405

    • Produto algébrico

      i (a,b) = 0.18


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Inferência Fuzzy - Exemplo


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Inferência Fuzzy - Exemplo

  • antecedente regra 8:

    if pO2 normal and pCO2 normal

    • pO2 = 42normal = 0.08

    • pCO2 = 27normal = 0.43

    • Intersecção padrão = mínimo

      i (a,b) = 0.08

    • Produto algébrico

      i (a,b) = 0.34


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Inferência Fuzzy - Exemplo


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  • Definição das funções de pertinência de saída

  • Função S

  • Método do Centro de Gravidade

    • conjunto difuso de saída valor crisp

IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Defuzificação das Variáveis


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Defuzificação das Variáveis

  • Definição das funções de pertinência de saída, por exemplo para o FiO2


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Defuzificação das Variáveis

  • pO2 = 42baixo = 1.0

  • pCO2 = 60 alto = 1.0

  • calcula-se as t-normas

    • regra3 = 1.0

  • calcula-se o valor do ponto x quando regra3 = 1.0 no conjunto aumentar

  • Área da figura formada

  • Centro de gravidade


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Defuzificação das Variáveis

  • Valor do ponto x quando regra3 = 1.0

     = 80;  = 65;  = 50

    S = 1 - 2 ((x - )/( -))2

    1 = 1 - 2 ((x - 50)/(-30)) 2

    x = 50

    Aquad = x . regra Atriang= ((80 - x) . regra) / 2

    Aquad = 50 . 1Atriang  15

    Aquad  50

    CGquad = x/2 CGtriang = ((80 - x)/3) + x

    Cgquad  25 CGtriang  60


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Defuzificação das Variáveis

CG = ((Aquad . Cgret) + (Atriang . Cgtriang))/(Aquad+Atriang)

CG = (50 . 25) + (15 . 60) / 50+15

CG  33,08

Média ponderada = ((Ari . CGri) + (Arii . CGrii))/(Ari + Arii)

Média ponderada = CG


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Desenvolvimento do SARE

  • Implementação das etapas de sistemas difusos

  • Ambiente de programação Delphi 5.0

  • Usuários

  • Armazena informações do paciente

    • dados de identificação

    • dados antropométricos

    • patologia respiratória

    • parâmetros iniciais da VM

    • regras relativas a gasometria arterial

    • regras relativas a VM

    • módulo de explicação


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Desenvolvimento do SARE

  • Apresenta

    • dados pessoais

    • gasometria arterial

    • parâmetros iniciais

    • sugestões de alterações dos parâmetros

    • módulo de explicação


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Avaliação do SARE

  • Avaliação qualitativa

  • Base de conhecimento adequada

  • Proposta de alterações satisfatórias


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Conclusões

  • Aliado aos médicos intensivistas pediátricos

  • Usado ininterruptamente no apoio ao cuidado da criança internada

  • Maior conhecimento no processo de diagnóstico, tratamento e controle de processos médicos


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Conclusões

  • Ponto de corte distinguindo classes

  • Variáveis lingüísticas no raciocínio clínico

  • Aplicabilidade de conjuntos fuzzy


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IX Congresso Brasileiro de Informática em Saúde - 2004

Trabalhos Futuros

  • Estudo comparativo entre os diferentes tipos de t-normas

  • Aplicar outros métodos de defuzificação

  • Controlador difuso

    “levar o médico à beira do leito e dar maior atenção aos detalhes”


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OBRIGADA!


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