Modelagem computacional do grau de comprometimento pelo fibro edema gelóide (celulite) utilizando sistema de inferência fuzzy

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Santos, Carina Oliveira dos
• Orientador(a): Silva, Marcone Lopes da
• Banca de defesa: Carvalho, Frede de Oliveira, Matos, Marcos Antônio Almeida, Gonçalves, Marcelo Albano Moret Simões
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Faculdade de Tecnologia SENAI CIMATEC
• Programa de Pós-Graduação: Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial
• País: brasil
• Palavras-chave em Português: Modelagem - Simulação; Lógica fuzzy; Celulite - Modelagem; Celulite - Simulação; Fibro edema gelóide
• Link de acesso: http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/711

O presente trabalho apresenta um modelo computacional desenvolvido através do sistema de inferência fuzzy para identificar o grau de comprometimento pelo Fibro Edema Gelóide ou celulite. Através do modelo procurou-se estabelecer a relação entre os fatores etiopatogênicos para caracterizar a disfunção estética que atualmente e baseada em graus e considera principalmente a apresentação estética da pele diante da avaliação clinica. A relação entre os fatores etiopatogênicos do FEG foi analisada por meio da metodologia fuzzy, agregando fatores etiopatogênicos para a afecção (de entrada) e grau de comprometimento pelo FEG (de saída), em grupos de regras conforme determinação de especialista. A validação do modelo foi realizada através de simulações procurando identificar o comportamento e a sensibilidade do modelo mediante a comparação com fichas de avaliação de indivíduos com FEG classificados por um especialista. Como resultados após a validação obteve-se um modelo que relacionou os fatores etiopatogênicos na identificação do grau de comprometimento pelo FEG. O mesmo obteve melhor comportamento quando comparado com a classificação do FEG para os graus um e dois dada pelo especialista na ficha de avaliação e se apresentou sensível quando submetido a simulações com a variável de entrada história atual da ficha de avaliação. Após as análises pôde-se perceber que existiu concordância entre a variável de saída do modelo (FEG fuzzy) e o grau do FEG atribuído pelo especialista na ficha de avaliação para a maior parte dos dados. Alem disto, por ser um modelo sensível à história atual, as mudanças de comportamentos que possam modificar o grau de comprometimento pelo FEG podem ser mensuradas quantitativamente. Sendo assim, o modelo pode ser utilizado como instrumento de apoio à classificação do FEG para essa população, podendo ser ampliado para outras populações.