DSpace DSpace UPC
 Català   Castellano   English  

E-prints UPC >
Altres >
Enviament des de DRAC >

Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://hdl.handle.net/2117/12899

Arxiu Descripció MidaFormat
González.pdf306,34 kBAdobe PDFThumbnail
Veure/Obrir

Citació: González, 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.
Títol: Using machine learning techniques to explore H-1-MRS data of brain tumors
Autor: González Navarro, Félix Fernando; Belanche Muñoz, Luis Antonio Veure Producció científica UPC
Editorial: IEEE Computer Society Publications
Data: 2009
Tipus de document: Conference report
Resum: 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.
ISBN: 978-0-7695-3933-1
URI: http://hdl.handle.net/2117/12899
DOI: 10.1109/MICAI.2009.26
Versió de l'editor: http://www.computer.org/portal/web/csdl/doi/10.1109/MICAI.2009.26
Apareix a les col·leccions:Altres. Enviament des de DRAC
SOCO - Soft Computing. Ponències/Comunicacions de congressos
Departament de Ciències de la Computació. Ponències/Comunicacions de congressos
Comparteix:


Stats Mostra les estadístiques d'aquest ítem

SFX Query

Aquest ítem (excepte textos i imatges no creats per l'autor) està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons
Creative Commons

 

Valid XHTML 1.0! Programari DSpace Copyright © 2002-2004 MIT and Hewlett-Packard Comentaris
Universitat Politècnica de Catalunya. Servei de Biblioteques, Publicacions i Arxius