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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7367| Título: | Modelagem fuzzy para descrever o grau de agressividade de tumores |
| Autor(es): | Neves, Renata Toncovitch das |
| Orientador(es): | Stiegelmeier, Elenice Weber |
| Palavras-chave: | Sistemas difusos Modelagem Tumores - Crescimento Fuzzy Systems Modelyng Tumors - Growth |
| Data do documento: | 13-Jun-2016 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Cornelio Procopio |
| Citação: | NEVES, Renata Toncovitch das. Modelagem fuzzy para descrever o grau de agressividade de tumores. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Licenciatura em Matemática) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2016. |
| Resumo: | A fim de decidir qual o melhor tratamento para os diversos tipos de câncer ́e necessário predizerem qual estágio o tumor se encontra. Dessa forma, existem na literatura urológica vários nomogramas baseados na teoria de probabilidade para auxiliar os médicos na tomada de decisão. Nesse sentido, o presente trabalho propõe um sistema baseado em regras fuzzy para auxiliar nesta tarefa, com o uso da teoria dos conjuntos fuzzy. O sistema baseado em regras fuzzy fornece resultados em termos de possibilidade do paciente estar em determinado estágio patológica doença ou n ̃ao a partir do uso de informações como o escore de Gleason, o volume do tumor, estado clínico e cirúrgico do paciente. E, ainda, sãoo apresentados sistemas dinâmicos p-fuzzy, a fim de estudar a dinâmica de sistemas populacionais através da teoria fuzzy. |
| Abstract: | In order to decide the cancer treatment is necessary to predict their stage. For this, there are in the urological literature several mammograms based on probability theory to assist clinicians in decision making. The fuzzy system based in rule fuzzy is presented for its ability to treat uncertainties. In addiction, the p-fuzzy dynamical system is used to illustrated the use of that theory. However, this study is based in p-fuzzy dynamical systems, dynamic systems that are partially fuzzy where only some components of the problems are fuzzy. The fuzzy rules based system provides results in terms of possibility of the patient being in certain pathological disease stage or not from the use of information such as the Gleason score, the tumor volume, the clinical and surgical conditions. The fuzzy system based in rule fuzzy is presented for its ability to treat uncertainties. In addiction, the p-fuzzy dynamical system is used to illustrated the use of that theory. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7367 |
| Aparece nas coleções: | CP - Licenciatura em Matemática |
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