Emprego da técnica small-shuffle surrogate para compreender os níveis de determinismo dos dados de câncer

• Processo: 14/20430-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 07 de dezembro de 2014
• Data de Término da vigência: 06 de março de 2015
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Rodrigo Fernandes de Mello
• Beneficiário: Anderson Caio Santos Silva
• Supervisor: Michael Small
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: University of Western Australia (UWA), Austrália
• Vinculado à bolsa: 14/03352-8 - Emprego de ferramentas de análise de séries temporais para modelar e compreender índices de ocorrência de Câncer, BP.IC
• Assunto(s): Aprendizado computacional Análise de séries temporais Análise estatística de dados Neoplasias
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Séries Temporais | Aprendizado de Máquina

Resumo

Diversos sistemas ou outros fenômenos produzem saídas, i.e., resultados, que podem ser coletados ao longo do tempo. Fenômenos relacionados a medicina são de particular interesse devido a afetarem a qualidade de vida das pessoas. Entre esses fenômenos, há o interesse em entender sobre quais circunstâncias a doença câncer ocorre e quais seus relacionamentos com outros fatores como hábito, região geográfica, etc. Nesse contexto, este trabalho é uma extensão do projeto de iniciação científica, que analisa séries temporais em termos de determinismo e estocacidade, i.e., se elas são melhores representadas por Sistemas Dinâmicos ou pela linha da Estatística e também correlaciona índices de ocorrências de câncer afim de entender este fenômeno. Neste sentido, este trabalho utiliza ferramenta adicional, proposta pelo Prof. Michael Small, University of Western Australia, para medir níveis de determinismo de series temporais. Prof. Small aceitou receber o estudante que propõe este trabalho e fornecer a ele mais informações e ajuda para aplicar seu método em dados de câncer. Esta é uma oportunidade muito importante de fortalecer a parceria científica entre os grupos. Assim, nós esperamos entender melhor as características determinísticas de ocorrências de câncer e publicá-las através de artigos. (AU)