Título: | RADIMOCS ANALYSIS FOR GLIOMA GRADING USING BIODIVERSITY AND PHYLOGENETIC DIVERSITY INDICES ON MULTI-MODAL MAGNETIC RESONANCE IMAGING | ||||||||||||
Autor: |
FERNANDA DA CUNHA DUARTE |
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Colaborador(es): |
MARCELO GATTASS - Orientador ARISTOFANES CORREA SILVA - Coorientador |
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Catalogação: | 26/MAR/2020 | Língua(s): | PORTUGUESE - BRAZIL |
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Tipo: | TEXT | Subtipo: | THESIS | ||||||||||
Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=47265&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=47265&idi=2 |
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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.
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