dc.date.accessioned | 2023-03-24T17:45:07Z | |
dc.date.available | 2023-03-24T17:45:07Z | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ipen.br/handle/123456789/33938 | |
dc.description.abstract | Aim: Breast cancer molecular subtypes are being used to improve clinical decision. The Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopic imaging, which is a powerful and non-destructive technique, allows performing a non-perturbative and labelling free extraction of biochemical information towards diagnosis and evaluation for cell functionality. However, methods of measurements of large areas of cells demand a long time to achieve high quality images, making its clinical use impractical because of speed of data acquisition and dearth of optimized computational procedures. In order to cope with these challenges, Machine learning (ML) technologies can facilitate to obtain accurate prognosis of Breast Cancer (BC) subtypes with high action ability and accuracy. Methods: Here we propose a ML algorithm based method to distinguish computationally BC cell lines. The method is developed by coupling K neighbors Classifier (KNN) with Neighborhood Component Analysis (NCA) and NCA-KNN methods enables to identify BC subtypes without increasing model size as well additional parameters. Results: By incorporating FTIR imaging data, we show that using NCA-KNN method, the classification accuracies, specificities and sensitivities improve up to 97%, even at very low co-added scan (S_4). Moreover, a clear distinctive accuracy difference of our proposed method was obtained in comparison with other ML supervised models. Conclusion: For confirming our model results performance, the cross validation (k fold = 10) and receiver operation characteristics (ROC) curve were used and found in great agreement, suggest a potential diagnostic method for BC subtypes, even with small co-added scan < 8 at low spectral resolution (4 cm-1). | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.title | Breast cancer subtypes diagnostic via high performance supervised machine learning | pt_BR |
dc.type | Resumo de eventos científicos | pt_BR |
dc.event.sigla | SPEC | pt_BR |
ipen.identifier.ipendoc | 29572 | pt_BR |
sigepi.autor.atividade | ZEZELL, DENISE M.:693:920:N | pt_BR |
sigepi.autor.atividade | BERNARDES, EMERSON S.:12099:110:N | pt_BR |
sigepi.autor.atividade | NASCIMENTO, SOFIA:14464:110:N | pt_BR |
sigepi.autor.atividade | SANTOS, MOISES O. dos:8411:920:N | pt_BR |
sigepi.autor.atividade | DEL-VALLE, MATHEUS:15209:920:N | pt_BR |
sigepi.autor.atividade | FAROOQ, SAJID:15722:920:S | pt_BR |
dc.coverage | I | pt_BR |
dc.creator.author | FAROOQ, SAJID![]() |
pt_BR |
dc.creator.author | DEL-VALLE, MATHEUS![]() |
pt_BR |
dc.creator.author | SANTOS, MOISES O. dos![]() |
pt_BR |
dc.creator.author | NASCIMENTO, SOFIA![]() |
pt_BR |
dc.creator.author | BERNARDES, EMERSON S.![]() |
pt_BR |
dc.creator.author | ZEZELL, DENISE M.![]() |
pt_BR |
dc.creator.evento | INTERNATIONAL CONFERENCE ON CLINICAL SPECTROSCOPY, 12th | pt_BR |
dc.date.evento | June 19-23, 2022 | pt_BR |
dc.local.evento | Dublin, Ireland | pt_BR |
ipen.event.datapadronizada | 2022 | pt_BR |
ipen.autor | ZEZELL, DENISE M. | pt_BR |
ipen.autor | BERNARDES, EMERSON S. | pt_BR |
ipen.autor | NASCIMENTO, SOFIA | pt_BR |
ipen.autor | SANTOS, MOISES O. dos | pt_BR |
ipen.autor | DEL-VALLE, MATHEUS | pt_BR |
ipen.autor | FAROOQ, SAJID | pt_BR |
ipen.date.recebimento | 23-03 | |
ipen.notas.internas | Abstract | pt_BR |
ipen.codigoautor | 693 | pt_BR |
ipen.codigoautor | 12099 | pt_BR |
ipen.codigoautor | 14464 | pt_BR |
ipen.codigoautor | 8411 | pt_BR |
ipen.codigoautor | 15209 | pt_BR |
ipen.codigoautor | 15722 | pt_BR |
dc.identifier.orcid | 0000-0001-7404-9606 | pt_BR |
dc.identifier.orcid | 0000-0002-0029-7313 | pt_BR |
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Exemplo:
Buscar os artigos apresentados em um evento internacional de 2015, sobre loss of coolant, do autor Maprelian.
Autor: Maprelian
Título: loss of coolant
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O gerenciamento do Repositório está a cargo da Biblioteca do IPEN. Constam neste RI, até o presente momento 20.950 itens que tanto podem ser artigos de periódicos ou de eventos nacionais e internacionais, dissertações e teses, livros, capítulo de livros e relatórios técnicos. Para participar do RI-IPEN é necessário que pelo menos um dos autores tenha vínculo acadêmico ou funcional com o Instituto. Nesta primeira etapa de funcionamento do RI, a coleta das publicações é realizada periodicamente pela equipe da Biblioteca do IPEN, extraindo os dados das bases internacionais tais como a Web of Science, Scopus, INIS, SciElo além de verificar o Currículo Lattes. O RI-IPEN apresenta também um aspecto inovador no seu funcionamento. Por meio de metadados específicos ele está vinculado ao sistema de gerenciamento das atividades do Plano Diretor anual do IPEN (SIGEPI). Com o objetivo de fornecer dados numéricos para a elaboração dos indicadores da Produção Cientifica Institucional, disponibiliza uma tabela estatística registrando em tempo real a inserção de novos itens. Foi criado um metadado que contém um número único para cada integrante da comunidade científica do IPEN. Esse metadado se transformou em um filtro que ao ser acionado apresenta todos os trabalhos de um determinado autor independente das variáveis na forma de citação do seu nome.
A elaboração do projeto do RI do IPEN foi iniciado em novembro de 2013, colocado em operação interna em julho de 2014 e disponibilizado na Internet em junho de 2015. Utiliza o software livre Dspace, desenvolvido pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT). Para descrição dos metadados adota o padrão Dublin Core. É compatível com o Protocolo de Arquivos Abertos (OAI) permitindo interoperabilidade com repositórios de âmbito nacional e internacional.
1. Portaria IPEN-CNEN/SP nº 387, que estabeleceu os princípios que nortearam a criação do RDI, clique aqui.
2. A experiência do Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN-CNEN/SP) na criação de um Repositório Digital Institucional – RDI, clique aqui.
O Repositório Digital do IPEN é um equipamento institucional de acesso aberto, criado com o objetivo de reunir, preservar, disponibilizar e conferir maior visibilidade à Produção Científica publicada pelo Instituto, desde sua criação em 1956.
Operando, inicialmente como uma base de dados referencial o Repositório foi disponibilizado na atual plataforma, em junho de 2015. No Repositório está disponível o acesso ao conteúdo digital de artigos de periódicos, eventos, nacionais e internacionais, livros, capítulos, dissertações, teses e relatórios técnicos.
A elaboração do projeto do RI do IPEN foi iniciado em novembro de 2013, colocado em operação interna em julho de 2014 e disponibilizado na Internet em junho de 2015. Utiliza o software livre Dspace, desenvolvido pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT). Para descrição dos metadados adota o padrão Dublin Core. É compatível com o Protocolo de Arquivos Abertos (OAI) permitindo interoperabilidade com repositórios de âmbito nacional e internacional.
O gerenciamento do Repositório está a cargo da Biblioteca do IPEN. Constam neste RI, até o presente momento 20.950 itens que tanto podem ser artigos de periódicos ou de eventos nacionais e internacionais, dissertações e teses, livros, capítulo de livros e relatórios técnicos. Para participar do RI-IPEN é necessário que pelo menos um dos autores tenha vínculo acadêmico ou funcional com o Instituto. Nesta primeira etapa de funcionamento do RI, a coleta das publicações é realizada periodicamente pela equipe da Biblioteca do IPEN, extraindo os dados das bases internacionais tais como a Web of Science, Scopus, INIS, SciElo além de verificar o Currículo Lattes. O RI-IPEN apresenta também um aspecto inovador no seu funcionamento. Por meio de metadados específicos ele está vinculado ao sistema de gerenciamento das atividades do Plano Diretor anual do IPEN (SIGEPI). Com o objetivo de fornecer dados numéricos para a elaboração dos indicadores da Produção Cientifica Institucional, disponibiliza uma tabela estatística registrando em tempo real a inserção de novos itens. Foi criado um metadado que contém um número único para cada integrante da comunidade científica do IPEN. Esse metadado se transformou em um filtro que ao ser acionado apresenta todos os trabalhos de um determinado autor independente das variáveis na forma de citação do seu nome.