@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 ? um transtorno de aprendizagem de leitura caracterizado pela dificuldade persistente
 de uma crian?a a aprender a ler fluentemente, mesmo apresentando outras habilidades
 cognitivas normais. A dislexia ? uma dificuldade de aprendizado complexo e dif?cil de diagnosticar.
 M?todos de diagnostico tradicionais, como question?rios, n?o s?o somente imprecisos em quantificar
 a dislexia, como tamb?m tamb?m n?o s?o precisos no diagn?stico. Consequentemente, n?s
 visamos investigar a base neural deste transtorno de leitura em crian?as e adolescentes, como parte
 de um projeto que tem como objetivo desvendar algumas das causas neurol?gicas da dislexia entre
 crian?as em alfabetiza??o. Nesta disserta??o, desenvolvemos um estudo da ativa??o do c?rebro
 com o uso de exames de imagem de resson?ncia magn?tica (IRM) funcional coletados enquanto
 as crian?as realizavam uma tarefa de pseudo-palavras. Este estudo amplia t?cnicas de aprendizado
 de m?quina 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 t?cnicas de
 sele??o de features para remover voxels que n?o s?o relevantes para o algoritmo de aprendizado
 de m?quina. Esse procedimento ? amplamente utilizado para maximizar a acur?cia do algoritmo, e
 algumas abordagens de feature selection permitem atingir resultados muito precisos.",
 	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 = {Faculdade de Inform?tica}
}