@MASTERSTHESIS{ 2022:356450520,
 	title = {Uma abordagem multitarefa para avalia??o c?rebro-comportamento a partir de resson?ncia magn?tica funcional},
 	year = {2022},
 	url = "https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/10553",
 	abstract = "O exame de resson?ncia magn?tica funcional ? utilizado para verificar o comportamento das redes cerebrais em pesquisas de desordens cerebrais e dist?rbios cognitivos. Para compor essa avalia??o, dados comportamentais e testes cl?nicos padronizados podem ser associados. Algoritmos lineares s?o utilizados na literatura para encontrar correla??o entre os dados das imagens e uma vari?vel comportamental alvo, valor final de um teste cognitivo, por exemplo. Quando h? mais de uma vari?vel a ser predita, pode ser utilizado algoritmos com aprendizado multitarefa. Considerando a premissa de que quando tarefas s?o relacionadas podem ser preditas em simult?neo, o presente trabalho visa desenvolver uma abordagem multitarefa utilizando redes baseadas em grafos para responder a seguinte quest?o de pesquisa: ? poss?vel prever m?ltiplas vari?veis comportamentais com aprendizado multitarefa e verificar regi?es cerebrais em comum considerando como entrada dados de rs-fMRI? Nossa abordagem demonstrou performance competitiva em rela??o com a literatura de abordagens single. Al?m disso, validamos que regi?es do c?rebro tiveram suas import?ncias alteradas entre os modelos, sendo 53 regi?es com mudan?a significativa na popula??o pareada e escores submetidos ao teste de Wilcoxon na import?ncia atribu?da pelos modelos single e multi.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o},
 	note = {Escola Polit?cnica}
}