Using machine learning techniques to explore H-1-MRS data of brain tumors
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/12899
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2009
EditorIEEE Computer Society Publications
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Machine learning is a powerful paradigm to analyze Proton Magnetic Resonance Spectroscopy (1H-MRS) spectral data for the classification of brain tumor pathologies. An
important characteristic of this task is the high dimensionality of the involved data sets. In this work we apply filter feature
selection methods on three types of 1H-MRS spectral data: long echo time, short echo time and an ad hoc combination of both. The experimental findings show that feature selection permits to drastically reduce the dimension, offering at the same time very attractive solutions both in terms of prediction accuracy and the ability to interpret the involved spectral frequencies. A linear dimensionality reduction technique that preserves the class discrimination capabilities is additionally used for visualization of the selected frequencies.
CitacióGonzález, F.; Belanche, Ll. Using machine learning techniques to explore H-1-MRS data of brain tumors. A: Mexican International Conference on Artificial Intelligence. "8th Mexican International Conference on Artificial Intelligence". IEEE Computer Society Publications, 2009, p. 134-139.
ISBN978-0-7695-3933-1
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
González.pdf | 306,3Kb | Visualitza/Obre |