$$\newcommand{\bra}[1]{\left<#1\right|}\newcommand{\ket}[1]{\left|#1\right>}\newcommand{\bk}[2]{\left<#1\middle|#2\right>}\newcommand{\bke}[3]{\left<#1\middle|#2\middle|#3\right>}$$
X
INFORMAÇÕES SOBRE DIREITOS AUTORAIS


As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.

A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.

A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.

A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
Coleção Digital

Avançada


Estatísticas | Formato DC | MARC |



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 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@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47265@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  PDF
Logo maxwell Agora você pode usar seu login do SAU no Maxwell!!
Fechar Janela



* Esqueceu a senha:
Senha SAU, clique aqui
Senha Maxwell, clique aqui