1. Repositorio UNIFAP
  2. Campus Marco Zero
  3. Trabalho de Conclusão de Curso - TCC
  4. Ciência da Computação
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorARAÚJO, Lucas Fauro de-
dc.date.accessioned2022-04-08T15:07:40Z-
dc.date.available2022-04-08T15:07:40Z-
dc.date.issued13-01-2021-
dc.identifier.citationARAÚJO, Lucas Fauro de. Uma abordagem baseada em redes neurais artificiais para diagnóstico de diabetes. Orientador: Thiago Pinheiro do Nascimento. 2021. 45 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas, Universidade Federal do Amapá, Macapá, 2020. Disponível em: http://repositorio.unifap.br:80/jspui/handle/123456789/738 . Acesso em:.-
dc.identifier.urihttp://repositorio.unifap.br:80/jspui/handle/123456789/738-
dc.description.abstractDiabetes has great incidence worldwide and is responsible for the decrease in the quality of life of many people. It is known that previous diagnosis of this disease is very important, as it allows immediate care and risk prevention. The diagnosis and classification of diabetes are the subject of discussions over several decades, and the diagnosis is considered a complex task, due to the fact that the few existing methodologies are based mostly on glycemic changes in the individual’s body. Therefore, the present work proposes an approach based on artificial neural networks for the diagnosis of diabetes.pt_BR
dc.publisherUNIFAP – Universidade Federal do Amapápt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.sourceVia SIPACpt_BR
dc.subjectRedes neurais artificiaispt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectDiabetes - Diagnósticopt_BR
dc.subjectDiabetes Mellituspt_BR
dc.titleUma abordagem baseada em redes neurais artificiais para diagnóstico de diabetespt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1NASCIMENTO, Thiago Pinheiro do-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3122065417402092-
dc.description.resumoA diabetes registra grandes incidências mundialmente e é responsável pela diminuição da qualidade de vida de muitas pessoas. Sabe-se que diagnóstico prévio dessa doença é bastante importante, pois possibilita cuidados imediatos e a prevenção de riscos. O diagnóstico e classificação da diabetes são motivo de discussões ao longo de várias décadas, sendo o diagnóstico considerada uma tarefa complexa, devido ao fato das poucas metodologias existentes se basearem em sua maioria apenas nas alterações glicêmicas no organismo do indivíduo. Portanto o presente trabalho propõe uma abordagem baseada em aprendizado de máquina para o diagnóstico de diabetes.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ:: CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
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