Dissertação

Temporal sequence alignment and agglomerative clustering for the analysis of medical longitudinal data EVALUATED

O agrupamento de pacientes é uma tarefa muito importante na área da medicina uma vez que pode ajudar os médicos a tratarem os diferentes grupos de forma personalizada. Foi desenvolvido pouco trabalho em clustering (agrupamento) com base em alinhamento de sequências a partir de dados clínicos e usando a informação temporal inerente a estes. A literatura apresenta maioritariamente técnicas de alinhamento e clustering de sequências biológicas, como por exemplo, sequências de proteínas. Neste trabalho, usamos o Temporal Needleman-Wunsch (TNW), uma versão modificada do algoritmo de alinhamento Needleman-Wunsch (NW) que incorpora transições temporais entre eventos de uma sequência. O método proposto neste trabalho, denominado AliClu, determina o número correcto de clusters ao combinar TNW com clustering hierárquico aglomerativo. O método começa por criar um conjunto de sequências temporais. De seguida, o alinhamento destas, par a par, é efectuado com o TNW, que resulta numa matriz de semelhanças que por sua vez é usada no clustering hierárquico aglomerativo. Para descobrir o número de grupos e estudar a estabilidade de cada cluster, é implementada uma técnica de reamostragem. Dados sintéticos foram gerados para validar o método desenvolvido, nestes verificou-se que é possível separar sequências com base na informação temporal. Nos dados reais, da Sociedade Portuguesa de Reumatologia (Reuma.pt), os resultados mostram que o agrupamento de pacientes é obtido com sucesso. No entanto, o método proposto teve dificuldades quando o número de clusters aumenta e sequências temporais são longas. Portanto, uma investigação mais aprofundada é necessária em trabalhos posteriores, nomeadamente, no ajustamento de parâmetros.
alinhamento de sequências temporais, agrupamento, reamostragem, índices de agrupamentos.

Junho 22, 2018, 14:0

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Susana de Almeida Mendes Vinga Martins

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Associado

ORIENTADOR

Alexandra Sofia Martins de Carvalho

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar