[pt] CLASSIFICAÇÃO DE GLIOMAS UTILIZANDO ÍNDICES DE BIODIVERSIDADE E DE DIVERSIDADE FILOGENÉTICA EM IMAGENS POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA ATRAVÉS DE UMA ABORDAGEM RADIOMICS
| Ano de defesa: | 2020 |
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MAXWELL
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Resumo: | [pt] Gliomas estão entre os tumores cerebrais malignos mais comuns. Eles podem ser classificados entre gliomas de baixo e alto grau e sua identificação precoce é fundamental para o direcionamento do tratamento aplicado. Utilizando uma abordagem radiomics, o presente trabalho propõe o uso de índices de biodiversidade e de diversidade filogenética, definidos no campo da biologia, no problema de classificação de gliomas. O método proposto apresentou resultados promissores, com AUC-ROC (area under the ROC curve), acurácia, sensibilidade e especificidade de 0,951, 0,930, 0,967 e 0,827, respectivamente. |
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[pt] CLASSIFICAÇÃO DE GLIOMAS UTILIZANDO ÍNDICES DE BIODIVERSIDADE E DE DIVERSIDADE FILOGENÉTICA EM IMAGENS POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA ATRAVÉS DE UMA ABORDAGEM RADIOMICS [en] RADIMOCS ANALYSIS FOR GLIOMA GRADING USING BIODIVERSITY AND PHYLOGENETIC DIVERSITY INDICES ON MULTI-MODAL MAGNETIC RESONANCE IMAGING [pt] IMAGENS MEDICAS[pt] RADIOMICS[pt] CLASSIFICACAO DE GLIOMAS[pt] MACHINE LEARNING[en] MEDICAL IMAGING[en] RADIOMICS[en] GLIOMA CLASSIFICATION[en] MACHINE LEARNING[pt] Gliomas estão entre os tumores cerebrais malignos mais comuns. Eles podem ser classificados entre gliomas de baixo e alto grau e sua identificação precoce é fundamental para o direcionamento do tratamento aplicado. Utilizando uma abordagem radiomics, o presente trabalho propõe o uso de índices de biodiversidade e de diversidade filogenética, definidos no campo da biologia, no problema de classificação de gliomas. O método proposto apresentou resultados promissores, com AUC-ROC (area under the ROC curve), acurácia, sensibilidade e especificidade de 0,951, 0,930, 0,967 e 0,827, respectivamente.[en] Gliomas are among the most common malignant brain tumors. They can be classified into low-grade and high-grade gliomas and their early identification is crucial for treatment direction. Using a radiomics approach, the present work proposes the use of biodiversity and phylogenetic diversity biology indices to handle the glioma classification problem. The proposed method presented promising results, with AUC-ROC (area under the ROC curve), accuracy, sensitivity and specificity of 0,951, 0,930, 0,967 and 0,827, respectively.MAXWELLMARCELO GATTASSFERNANDA DA CUNHA DUARTE2020-03-26info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47265&idi=1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47265&idi=2http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.47265porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-08-04T00:00:00Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:47265Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342022-08-04T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false |
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[pt] Gliomas estão entre os tumores cerebrais malignos mais comuns. Eles podem ser classificados entre gliomas de baixo e alto grau e sua identificação precoce é fundamental para o direcionamento do tratamento aplicado. Utilizando uma abordagem radiomics, o presente trabalho propõe o uso de índices de biodiversidade e de diversidade filogenética, definidos no campo da biologia, no problema de classificação de gliomas. O método proposto apresentou resultados promissores, com AUC-ROC (area under the ROC curve), acurácia, sensibilidade e especificidade de 0,951, 0,930, 0,967 e 0,827, respectivamente. |
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