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Estatística
Título: RADIMOCS ANALYSIS FOR GLIOMA GRADING USING BIODIVERSITY AND PHYLOGENETIC DIVERSITY INDICES ON MULTI-MODAL MAGNETIC RESONANCE IMAGING
Autor: FERNANDA DA CUNHA DUARTE
Colaborador(es): MARCELO GATTASS - Orientador
ARISTOFANES CORREA SILVA - Coorientador
Catalogação: 26/MAR/2020 Língua(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
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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
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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