@MASTERSTHESIS{ 2021:1344936959,
 	title = {Aplicação de redes neurais para estimava da gordura corporal de adolescente utilizando variáveis clínicas.},
 	year = {2021},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/3410",
 	abstract = "A prevalência de excesso de peso na adolescência é um problema de saúde pública mundial,
 pois está associada a diversos distúrbios metabólicos, como doenças cardiovasculares e diabetes.
 Tais problemas se não avaliados e tratados de forma precoce podem levar a desfechos negativos
 como morte prematura, por isso a importância de se analisar a gordura corporal dessa população.
 Assim, o objetivo deste estudo é desenvolver uma rede neural artificial (RNA) para predizer
 o percentual de gordura corporal (%GC) de adolescentes. Nesta rede são utilizados, como
 parâmetros de entrada, peso, altura, idade, gênero, frequência cardíaca, circunferência da cintura,
 circunferência do quadril, circunferência do braço. Para treinamento e teste da RNA utilizamos
 o 5-fold crossvalidation em um conjunto de dados advindos de 772 adolescentes de ambos os
 sexos, com idades entre 10 e 19 anos. Para rotulação dos dados foi utilizado o (%GC) obtida
 pela bioimpedância (BIA). A predição dada pela nossa RNA foi comparada com a predição
 de outros métodos antropométricos comumente utilizados na avaliação do estado nutricional.
 Ao comparar o valor obtido pela rede, na fase de teste, com o valor da BIA obteve-se uma
 correlação R= 0.87. O método proposto mostrou resultados significativamente melhor do que os
 dos indicadores antropométricos usuais tais como o Índice de Massa Corporal (IMC) ,Relação
 Cintura-Estatura (RCE), como pode ser avaliado pela área sobre a curva ROC (AUROC):0.83
 (RNA), 0.62 (IMC) e 0.56 (RCE). Nossa proposta também obteve 85.3% de acurácia, 73.2% de
 especificidade, sensibilidade de 93% e 59.09% a taxa de verdadeiros positivos. Esses resultados
 são bem melhores do que os dos métodos IMC e o RCE que apresentam baixa sensibilidade
 (27.6% e 11.2%). A especificidade do nosso método apresentou um alto indice de verdadeiros
 negativos (26.28%). Assim, conclui-se que o modelo RNA obteve melhor desempenho para
 predizer o excesso de gordura corporal em adolescentes em comparação com os indicadores
 antropométricos usuais, apresentando-se como uma alternativa de baixo custo para o rastreamento
 da obesidade em adolescentes.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO  DE ENGENHARIA DA ELETRICIDADE/CCET}
}