@MASTERSTHESIS{ 2009:692968819,
 	title = {DIAGNÓSTICO DE DIABETES TIPO II POR
 CODIFICAÇÃO EFICIENTE E MÁQUINAS DE VETOR
 DE SUPORTE},
 	year = {2009},
 	url = "http://tedebc.ufma.br:8080/jspui/handle/tede/421",
 	abstract = "Diabetes é uma doença causada pela falência do pâncreas em produzir insulina,
 é incurável e seu tratamento é baseado em dietas, exercícios e remédios. Os custos
 com o tratamento, diagnóstico na população e combate da doença tornam-se cada
 vez mais altos. Sistemas de auxíio ao diagnóstico da doença são uma das soluções
 para ajudar na diminuição dos custos com a doença.
 Nosso método propõe um sistema de auxílio de diagnóstico baseado nas máquinas
 de vetor de suporte para uma classe e na codificação eficiente através da análise de
 componentes independentes para classificar uma base de dados de pacientes em
 diabéticos e não-diabéticos.
 Primeiramente, foram feitos testes de classificação com as características não-
 invasivas e invasivas da base de dados juntas. Em seguida, fizemos um teste sem
 as características invasivas da base de dados, que são glicose e insulina em jejum,
 que são feitas com a coleta sanguínea. Obteve-se uma taxa de acurácia de 99,84% e
 99,28%, respectivamente. Outros testes foram feitos sem as características invasivas,
 tirando uma característica não-invasiva por vez, com o fim de observar a influência
 de cada uma no resultado final.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE ELETRICIDADE/CCET},
 	note = {Engenharia}
}