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Validazione di un algoritmo neurale per la classificazione sindromica

Informazioni tesi

  Autore: Sara Ginanneschi
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2002-03
  Università: Università degli Studi di Firenze
  Facoltà: Psicologia
  Corso: Psicologia
  Relatore: Rosapia Lauro-Grotto
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 124

Abbiamo presentato uno studio preliminare d’implementazione di reti artificiali, addestrate, tramite la presentazione delle scale del profilo di 68 MMPI-2, a classificare 4 sindromi psichiatriche: Depressione Maggiore, Disturbo Bipolare, Disturbo Ossessivo Compulsivo e Disturbo Borderline della Personalità. L’algoritmo utilizzato per l’addestramento è la standard Back Propagation.
Una prima rete è stata addestrata sulle scale cliniche di 34 profili MMPI-2, l’altra utilizzando invece le scale cliniche, di validità, di contenuto e supplementari. In base all’analisi della letteratura (Sivec, Hilsenroth, Lynn, 1995, Boone, 1994, Klosky, Bertelson, 2000, et al.), abbiamo ipotizzato che la seconda rete implementata manifestasse una migliore capacità di discriminazione tra i profili. Nel primo studio, la rete addestrata con le sole scale cliniche, apprende correttamente la classificazione degli esempi durante l’addestramento, ma nella fase di test generalizza solo al 33% dei nuovi pattern presentatele. Nel secondo studio, la rete addestrata sulle scale cliniche, di validità, di contenuto e supplementari raggiunge una capacità di classificare correttamente il 67% dei pattern presentati nella fase di validazione.
I risultati confermano quindi l’ipotesi di ricerca e suggeriscono l’utilità di procedere ad una fase di validazione su un campione più consistente di esempi.

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Parole chiave

algoritmi neurali
back propagation
classificazione automatica
depressione maggiore
diagnosi automatica
disturbo bipolare
disturbo borderline della personalità
disturbo ossessivo compulsivo
intelligenza artificiale
mmpi-2
reti neurali
personalità borderline

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