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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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 |
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