Árvores de decisão fuzzy na mineração de imagens do sistema footScanAge

Abstract

Resumo: A correta determinação da idade gestacional é um dos principais recursos utilizados pelos especialistas de neonatologia para orientá-los nos diagnósticos e medidas terapêuticas para garantir a sobrevida de recém-nascidos. Neste contexto, o sistema FootScanAge se apresenta como uma alternativa aos métodos atuais por ser um método não-invasivo baseado em características extraídas de imagens da superfície plantar de neonatos. Neste trabalho é apresentado o sistema FootScanAge e suas funcionalidades, enfatizando o uso de algoritmos de mineração de dados conhecidos como algoritmos de árvores de decisão fuzzy, que fornecem uma distribuição de probabilidades mais concisa sobre as idades gestacionais possíveis para cada neonato. Esses algoritmos são aplicados sobre uma base de características extraídas dessas imagens, fornecendo várias informações para auxiliar no cálculo final da idade gestacional, validado por um especialista

Abstract: The correct gestational age determination is one of the most used measures to guide diagnostics of the specialists in neonatology to guarantee the newborn surveillance. In this context, the FootScanAge system presents a new alternative to current methods, bringing a non-invasive method that is based on features extracted from newborns plantar surface images.This work presents the FootScanAge tool and its functionalities, emphasizing the useof data mining algorithms known as fuzzy decision tree algorithms. These algorithms are applied on a database of image features, providing results and showing how image miningcan help the determination of the final gestational age score, validated by an expert.