Bayesian Gaussian network classifiers for mass spectra classification
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2099.1/17173
Tutor / directorCerquides Bueno, Jesús
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2013-01-18
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Descripció
The early diagnosis of diseases in patients is a key objective of biomedical
science and one of the most important factors in the treatment of diseases
such as cancer. The early detection of cancer can make the di erence between
a successful treatment and the dead of the patient.
Ovarian cancer is diagnosed at late clinical stage in more than 80% of
patients and the 5-year survival rate is around 35% of population, while in
early diagnosed patients it exceeds 90%. The aim of this work
is to present techniques for the early detection of ovarian cancers based in
probabilistic analysis of proteomic spectra.
MatèriesOvaries--Cancer--Diagnosis, Statistics--Graphic methods, Bayesian statistical decision theory, Ovaris--Càncer--Diagnòstic, Estadística--Mètodes gràfics, Estadística bayesiana
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL (Pla 2009)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Bellon.pdf | 784,6Kb | Visualitza/Obre |