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dc.contributor.advisor1Carmo França, Heyde Francielle-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1651485688533494pt_BR
dc.contributor.referee1Carmo França, Heyde Francielle-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1651485688533494pt_BR
dc.contributor.referee2Macêdo, Heverton Barros-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7134684308961284pt_BR
dc.contributor.referee3Silva, Marlus Dias-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/3163013590558973pt_BR
dc.creatorOliveira Filho, Divino Borges-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0603792169625811pt_BR
dc.date.accessioned2022-08-24T22:51:42Z-
dc.date.available2022-08-22-
dc.date.available2022-08-24T22:51:42Z-
dc.date.issued2022-08-12-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/2692-
dc.description.abstractThe present work was based on the importance of early cancer detection. A wide variety of microRNAs (miRNAs) that specifically indicate many types of cancer can be identified and their miRNA expression profiles analyzed. Thus, miRNAs serve as a biopsy diagnostic tool non-invasive liquid for the early detection of many types of cancer. Therefore, it was possible to evaluate machine learning techniques in cancer classification, based on a dataset obtained from the Albert Einstein Hospital. Three classification models were tried, two Convolutional Neural Networks and one Support Vector Machine. As a result, it was possible to train a Convolutional Neural Network with structured data, but such a set needs to be balanced. And if the dataset has only two classes, classification models with Support Vector Machine show the best performance in classification.pt_BR
dc.description.resumoO presente trabalho teve como base a importância da detecção precoce do câncer. Uma grande variedade de microRNAs (miRNAs) que indicam especificamente muitos tipos de câncer podem ser identificadas e seus perfis de expressão de miRNA analisados. Com isso, os miRNAs servem como uma ferramenta de diagnóstico de biópsia líquida não invasiva para a detecção precoce de muitos tipos de câncer. Assim sendo, foi possível avaliar técnicas de aprendizado de máquina na classificação do câncer, tendo como base um conjunto de dados obtidos do Hospital Albert Einstein. Três modelos de classificação foram experimentados, sendo dois Redes Neurais Convolucionais e um Máquina de Vetores de Suporte. Obteve-se, como resultado, que é possível treinar uma Rede Neural Convolucional com dados estruturados, porém tal conjunto precisa estar balanceado. E caso o conjunto de dados possuir apenas duas classes, modelos de classificação com Máquina de Vetores de Suporte mostram-se com melhor desempenho na classificação.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Divino Borges de Oliveira Filho (divino.oliveira@estudante.ifgoiano.edu.br) on 2022-08-23T12:29:42Z No. of bitstreams: 1 TCC.pdf: 17487116 bytes, checksum: 91c317bc9e450ce0f2680cd67e924ea1 (MD5)en
dc.description.provenanceRejected by Hevellin Estrela (hevellin.estrela@ifgoiano.edu.br), reason: Prezado Divino, informamos que sua submissão foi rejeitada para ajustes pelo seguinte motivo: - Falta o TCAE;   ----> O Termo de Ciência e Autorização Eletrônico (TCAE) não foi anexado à submissão. O TCAE deverá constar, obrigatoriamente, dentro dos trabalhos acadêmicos submetidos no Repositório, por ventura o Termo não esteja inserido, a publicação será rejeitada pelos administradores da plataforma. o TCAE está disponível na plataforma na aba "Termo de Autorização" O TCAE, também, deverá conter assinatura do autor e do orientador do trabalho, com todas as informações corretamente preenchidas e escaneado; O(s) autor(es) devem atentar-se aos casos em que a banca de avaliação alterou o título final do trabalho; O Termo deverá ser inserido logo após a folha de rosto, para efeitos de identificação; O(s) autor(es) deve(m) revisar a versão final do trabalho acadêmico e gerar arquivo em formato PDF dessa versão, com as devidas comprovações solicitadas de aprovação.  Assim que os dados forem corrigidos, submeta o trabalho novamente na plataforma. Para tirar dúvidas, sugerimos que você dê uma olhada nos tutoriais de como submeter o trabalho no RIIF Goiano: https://suap.ifgoiano.edu.br/media/documentos/arquivos/como_depositar_riif_goiano_1.1.pdf Para informe, o TCAE pode ser encontrado no seguinte link:  https://suap.ifgoiano.edu.br/media/documentos/arquivos/TCAE_-_Termo_de_autorizacao.pdf Atenciosamente, on 2022-08-23T13:08:58Z (GMT)en
dc.description.provenanceSubmitted by Divino Borges de Oliveira Filho (divino.oliveira@estudante.ifgoiano.edu.br) on 2022-08-23T20:13:29Z No. of bitstreams: 1 TCC.pdf: 17749102 bytes, checksum: de6b04d566ec7ff06d75a50ee00c364e (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Morgana Bruno Henrique Guimaraes (morgana.guimaraes@ifgoiano.edu.br) on 2022-08-24T22:49:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TCC.pdf: 17749102 bytes, checksum: de6b04d566ec7ff06d75a50ee00c364e (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Morgana Bruno Henrique Guimaraes (morgana.guimaraes@ifgoiano.edu.br) on 2022-08-24T22:51:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TCC.pdf: 17749102 bytes, checksum: de6b04d566ec7ff06d75a50ee00c364e (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2022-08-24T22:51:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TCC.pdf: 17749102 bytes, checksum: de6b04d566ec7ff06d75a50ee00c364e (MD5) Previous issue date: 2022-08-12en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal Goianopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Rio Verdept_BR
dc.publisher.initialsIF Goianopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAprendizado de Máquinapt_BR
dc.subjectRedes Neurais Convolucionaispt_BR
dc.subjectClassificação de câncerpt_BR
dc.subjectMáquina de Vetores de Suportept_BR
dc.subjectmiRNApt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS DA SAUDEpt_BR
dc.titleAVALIAÇÃO DE TÉCNICAS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA NA CLASSIFICAÇÃO DO CÂNCERpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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