@PHDTHESIS{ 2019:1979068647,
 	title = {Classificação de transtorno bipolar, esquizofrenia e depressão utilizando redes neurais artificiais},
 	year = {2019},
 	url = "http://tede.ucpel.edu.br:8080/jspui/handle/jspui/782",
 	abstract = "O transtorno bipolar, a depressão maior e a esquizofrenia são transtornos de difícil diagnóstico
 e diferenciação. Estudos apontam que a alteração de níveis de biomarcadores inflamatórios e
 neurotróficos podem estar associados com o diagnóstico dessas doenças. Redes neurais artificiais
 (RNA) são ferramentas computacionais de inteligência artificial para modelagem baseadas
 em sistemas neurais biológicos, as quais utilizam fórmulas matemáticas mimetizando o comportamento
 neural. O objetivo deste trabalho é propor um modelo de RNA para auxiliar no
 diagnóstico de transtorno bipolar, da depressão maior e da esquizofrenia, utilizando biomarcadores
 e características simples da população amostrada. O método de análise para o primeiro
 artigo é o treinamento de RNA aplicada à um banco de dados de distribuição livre da Stanley
 Neuropathology Consortium, o qual consiste de biomarcadores inflamatórios e características
 da população com diagnósticos de esquizofrenia, transtorno bipolar e um grupo controle (sem
 transtornos); para o segundo artigo utilizou-se outro banco de dados, com variáveis bioquímicas,
 características da população e respostas de questionários com diagnósticos de depressão
 maior, transtorno bipolar e um grupo controle (sem transtornos). O programa de treinamento
 da RNA utilizado é o OpenNN, e também é de distribuição livre. Como resultado tem-se RNAs
 treinadas com mais de 80% de acurácia nas classificações dos diagnósticos",
 	publisher = {Universidade Catolica de Pelotas},
 	scholl = {Programa de Pos-Graduacao em Saude Comportamento},
 	note = {Centro de Ciencias da Saude}
}