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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: RADIMOCS ANALYSIS FOR GLIOMA GRADING USING BIODIVERSITY AND PHYLOGENETIC DIVERSITY INDICES ON MULTI-MODAL MAGNETIC RESONANCE IMAGING Autor: FERNANDA DA CUNHA DUARTE
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCELO GATTASS - ADVISOR
ARISTOFANES CORREA SILVA - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 47265
Catalogação: 26/03/2020 Liberação: 26/03/2020 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47265&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47265&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.47265
Resumo:
Título: RADIMOCS ANALYSIS FOR GLIOMA GRADING USING BIODIVERSITY AND PHYLOGENETIC DIVERSITY INDICES ON MULTI-MODAL MAGNETIC RESONANCE IMAGING Autor: FERNANDA DA CUNHA DUARTE
ARISTOFANES CORREA SILVA - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 47265
Catalogação: 26/03/2020 Liberação: 26/03/2020 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47265&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47265&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.47265
Resumo:
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.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
