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Validazione di un algoritmo neurale per la classificazione sindromica

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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Tesi di Laurea

Facoltà: Psicologia

Autore: Sara Ginanneschi Contatta »

Composta da 124 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 2331 click dal 20/03/2004.

 

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