Aplicación de algoritmos aproximados al diagnóstico/clasificación de enfermedades

El diagnóstico de enfermedades puede formularse como un problema de clasificación, en consecuencia se trata de un problema NP-duro, como es el caso de las dos problemáticas que se pretenden resolver en este trabajo: clasificación, en benigno o maligno, de muestras de tumores de pacientes sospechados...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Delsol, Kevin, Isaia, Miguel, Minetti, Gabriela F.
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2015
Materias:
Ciencias Informáticas
Algorithms
Diagnóstico
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/52060
http://44jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/asai49-56.pdf
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description El diagnóstico de enfermedades puede formularse como un problema de clasificación, en consecuencia se trata de un problema NP-duro, como es el caso de las dos problemáticas que se pretenden resolver en este trabajo: clasificación, en benigno o maligno, de muestras de tumores de pacientes sospechados de sufrir de cáncer de mama; y clasificación, en negativo o positivo, de muestras de pacientes sospechados de padecer diabetes de tipo II. Por tal motivo, nuestra propuesta consiste en desarrollar algoritmos aproximados basados en perceptrones multicapa, en algoritmos genéticos y en algoritmos que hibridan estas opciones, para realizar diagnósticos confiables (clasificación) con respecto a estas enfermedades. Los experimentos numéricos permiten evaluar y comparar el rendimiento de las distintas propuestas utilizando conjuntos de datos reales. Los resultados muestran que nuestras propuestas logran resultados con errores de clasificación próximos a cero, además de, superar el desempeño de algoritmos propuestos en la literatura.
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