Detalhes - Dissertação do PROFMAT

Aluno: SIMONE MYLENA DE MELO

UFSJ - Universidade Federal de São João del-Rei - São João del Rei - MG

Dissertação

Título
Rede Neural Perceptron Multicamadas no Desenvolvimento de um Aplicativo para Triagem de TEA em Adolescentes
Resumo
Este trabalho tem como objetivo desenvolver um modelo computacional baseado em Redes Neurais Artificiais (RNAs) para a triagem inicial do Transtorno do Espectro Autista (TEA) em adolescentes de 12 a 16 anos, resultando na criação do aplicativo web TRIA-TEA Adolescente. A pesquisa desenvolveu-se com estudo teórico sobre os principais conceitos relacionados ao TEA, suas manifestações na escola e a importância do diagnóstico precoce, seguido pela abordagem matemática e computacional que fundamenta o funcionamento das RNAs. O modelo proposto foi desenvolvido a partir de um conjunto de dados disponível no repositório UCI Machine Learning Repository da Universidade da Califórnia em Irvine, originalmente apresentado por Tabtah e posteriormente atualizado por Artoni et al., contendo 248 amostras e 17 atributos de entrada. A Rede Neural implementada é do tipo MLP, composta por duas camadas ocultas contendo 128 e 64 neurônios com função de ativação ReLU, além de uma camada de saída contendo um único neurônio com a função sigmoide. O treinamento foi realizado com o otimizador Adam e função de perda de Erro Quadrático Médio (MSE), obtendo resultados satisfatórios de acurácia, precisão e sensibilidade. O modelo foi integrado a um aplicativo web acessível e gratuito, permitindo estimar a probabilidade de TEA de forma prática e intuitiva. Este trabalho evidencia o potencial das RNAs como ferramenta de apoio à inclusão e à educação, além de reforçar a importância da interdisciplinaridade entre Matemática, Ciência da Computação e Ciências Humanas.
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