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Dissertação

Multi-modal approach for renal cancer prognosis with missing data EVALUATED

Detalhes: O carcinoma de células renais de células claras (CCRCC) é o tipo mais comum de cancro renal. A previsão do prognóstico dos doentes é uma tarefa difícil que exige frequentemente a integração de informações multimodais por um painel multidisciplinar. Os modelos de aprendizagem automática podem ajudar o processo de decisão através da previsão da sobrevivência. As abordagens existentes não utilizam toda a informação disponível e, muitas vezes, todas as modalidades esperadas estão disponíveis. Além disso, a estratégia de fusão de dados adoptada é frequentemente específica do conjunto de dados. Apresentamos uma estrutura que utiliza dados de radiologia, patologia, genómica e clínicos para prever a sobrevivência após 12 meses de doentes diagnosticados com CCRCC. A nossa abordagem não requer todas as modalidades e efectua a reconstrução de características nas modalidades em falta para melhorar ainda mais o desempenho. Por último, foram comparadas várias estratégias de fusão. Esta estrutura foi avaliada num novo conjunto de dados multimodais, MMIST-CCRCC, com resultados promissores.
Keywords: Previsão de sobrevivência, Cancro renal, Multimodalidade, Dados em falta

Discussão: novembro 16, 2023, 10:0