@MASTERSTHESIS{ 2015:1242690381,
 	title = {Feature selection for neuroimaging applied to word-category identification in dyslexic children},
 	year = {2015},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/6247",
 	abstract = "Dislexia é um transtorno de aprendizagem de leitura caracterizado pela dificuldade persistente
 de uma criança a aprender a ler fluentemente, mesmo apresentando outras habilidades
 cognitivas normais. A dislexia é uma dificuldade de aprendizado complexo e difícil de diagnosticar.
 Métodos de diagnostico tradicionais, como questionários, não são somente imprecisos em quantificar
 a dislexia, como também também não são precisos no diagnóstico. Consequentemente, nós
 visamos investigar a base neural deste transtorno de leitura em crianças e adolescentes, como parte
 de um projeto que tem como objetivo desvendar algumas das causas neurológicas da dislexia entre
 crianças em alfabetização. Nesta dissertação, desenvolvemos um estudo da ativação do cérebro
 com o uso de exames de imagem de ressonância magnética (IRM) funcional coletados enquanto
 as crianças realizavam uma tarefa de pseudo-palavras. Este estudo amplia técnicas de aprendizado
 de máquina recentemente desenvolvidas que identificam que tipo de palavra os participantes de um
 estudo estavam lendo, baseado somente em sua atividade neural. Como dados de IRM funcional
 contem aproximadamente 30.000 voxels, neste trabalho experimentamos com algumas técnicas de
 seleção de features para remover voxels que não são relevantes para o algoritmo de aprendizado
 de máquina. Esse procedimento é amplamente utilizado para maximizar a acurácia do algoritmo, e
 algumas abordagens de feature selection permitem atingir resultados muito precisos.",
 	publisher = {Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação},
 	note = {Faculdade de Informática}
}