Banca de QUALIFICAÇÃO: THAIS MOREIRA VAZ

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : THAIS MOREIRA VAZ
Data: 05/11/2026
HORA: 10:00
LOCAL: Sala 406 do Bloco B do Campus de Santo André da Universidade Federal do ABC
TÍTULO:

Aprendizado de máquina e engenharia de atributos com PhiID para classificação de TEA em dados de rs-fMRI

 

PÁGINAS: 70
RESUMO:

O diagnóstico do transtorno do espectro autista (TEA) depende de avaliação comportamental especializada, demorada e sujeita a variabilidade. Como apoio, investiga-se o aprendizado de máquina aplicado à ressonância magnética funcional em estado de repouso (rs-fMRI), da qual se extrai uma série temporal por região de interesse (ROI). Na base multicêntrica ABIDE, a maioria dos trabalhos usa como atributos a correlação de Pearson entre pares de ROIs e obtém acurácias de 60% a 72%. Essa medida capta apenas dependência linear e simultânea e não distingue formas de compartilhamento de informação entre regiões, o que limita a interpretação dos modelos. A decomposição de informação integrada (ΦID) divide a informação que o passado de um par de séries temporais carrega sobre seu futuro em 16 átomos, que descrevem as transições entre informação redundante, única e sinérgica do passado para o futuro.

Este trabalho propõe usar os átomos do ΦID como atributos para classificar participantes com TEA e controles, avaliando quais componentes informacionais e quais conexões concentram sinal discriminativo. Os átomos foram calculados entre os pares de 200 ROIs de 871 participantes da ABIDE. Comparam-se átomos isolados, átomos concatenados com redução por PCA e os seis modos informacionais que agrupam os átomos, em três conjuntos de conexões (todas, as que envolvem a rede de modo padrão – DMN – e as internas a ela), com oito classificadores lineares e baseados em árvores e a correlação de Pearson como referência.

Em experimentos preliminares com uma única partição de treino (783) e teste (88), a maior AUC de teste entre 128 combinações de átomo e classificador foi 0,756, obtida com o átomo de redundância persistente (rtr) e regressão logística Elastic Net. Avaliamos também apenas as conexões que envolvem a DMN (83% menos atributos), com o máximo obtido de 0,703. 

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - Interno ao Programa - 1676329 - RAPHAEL YOKOINGAWA DE CAMARGO
Membro Titular - Examinador(a) Interno ao Programa - 1673092 - RONALDO CRISTIANO PRATI
Membro Titular - Examinador(a) Externo ao Programa - 1544392 - ALINE DE OLIVEIRA NEVES PANAZIO
Membro Suplente - Examinador(a) Interno ao Programa - 1934625 - JESUS PASCUAL MENA CHALCO