Trabalho de Conclusão de Curso

Implementação do método de regressão logística na classificação de exames por espectrometria de massa quanto à presença de câncer do ovário

This work aims to implement the logistic regression method, a simple 01 single-layer Artificial Neural Network, to classify the results of mass spectrometry exams in 02 diagnosis classes: with or without ovarian cancer. An “OvarianInputs” database was used with data from 216 patients examined with i...

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Autor principal: Neves, João Paulo Santa Rita
Grau: Trabalho de Conclusão de Curso
Idioma: por
Publicado em: Brasil 2022
Assuntos:
Regressão logística
Câncer de ovário
Rede neural
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA
Acesso em linha: http://repositorio.ifam.edu.br/jspui/handle/4321/1035
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spelling oai:localhost:4321-10352022-10-19T14:41:35Z Implementação do método de regressão logística na classificação de exames por espectrometria de massa quanto à presença de câncer do ovário Neves, João Paulo Santa Rita Santos, Alyson de Jesus dos Santos, Alyson de Jesus dos Regressão logística Câncer de ovário Rede neural CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA This work aims to implement the logistic regression method, a simple 01 single-layer Artificial Neural Network, to classify the results of mass spectrometry exams in 02 diagnosis classes: with or without ovarian cancer. An “OvarianInputs” database was used with data from 216 patients examined with ion intensities corresponding to 100 specific load-mass values and the “OvarianTargets” database with diagnostic results for network training purposes neural. The k-fold cross validation was used in 5 randomized folders to assess the average accuracy of the model. The confusion matrix obtained from the classification of the elements of the test set of each folder was used. The algorithm responsible for this implementation was developed using Python language libraries and compared with the results obtained from the mathematical formulation of the model in MATLAB software, reaching an average accuracy of 93.03% in both implementations. Este trabalho tem como objetivo implementar o método de regressão logística, uma rede neural simples de 01 única camada, para classificar os resultados dos exames de espectrometria de massa em 02 classes de diagnostico: com ou sem câncer de ovário. Foi utilizada uma base de dados “ovarianInputs” com os dados de 216 pacientes examinados com intensidades de íons correspondentes a 100 valores específicos de carga-massa, assim como a base de dados “ovarianTargets” com os resultados do diagnostico para fins de treinamento da rede neural (aprendizado supervisionado). Foi utilizado o método k-fold em 5 pastas randomizadas para a avaliação da acurácia média do modelo. Utilizou-se a matriz de confusão obtida a partir da classificação dos elementos do conjunto de teste de cada pasta. O algoritmo responsável por essa implementação foi desenvolvido utilizando as bibliotecas da linguagem Python e os resultados foram comparados com os resultados obtidos a partir da formulação matemática do modelo no software MATLAB, alcançando uma acurácia média de 93,03% em ambas as implementações. 2022-10-19T14:41:35Z 2022-10-19 2022-10-19T14:41:35Z 2022-04-07 Trabalho de Conclusão de Curso Neves, João Paulo Santa Rita. Implementação do método de regressão logística na classificação de exames por espectrometria de massa quanto à presença de câncer do ovário. Manaus. 2021. 76 f. Monografia. (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Amazonas, Campus Manaus Distrito Industrial, Manaus, 2021. http://repositorio.ifam.edu.br/jspui/handle/4321/1035 por A, Agresti. Categorical Data Analysis. 2a ed. New York: John Wiley Sons, 2002. BARRETO, J. Introdução às Redes Neurais Artificiais. Laboratório de Conexionismo e Ciências Cognitivas -Universidade Federal de Santa Catarina, 2002. 17, 18. BORRA; CIACCIO. Measuring the prediction error. A comparison of cross-validation, bootstrap and covariance penalty methods. Computacional Statistics and Data Analysis, 54:2976-2989. BRAGA A.; CARVALHO, A. Redes Neurais Artificiais: Teoria e Aplicações. Rio de Janeiro: LTC, 2000. 237 p. 17, 24, 25“Câncer de Ovário,” 2021. Acessado em 06 de junho de 2021. [Online]. Disponível em: . “Câncer de ovário é o mais agressivo dentre os tumores ginecológicos e requer atenção” 2021. Acessado em: 05 de junho de 2021. [Online]. 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