Título: SEMI-SUPERVISED MODEL APPLIED TO THE PREDICTION OF THE RESPONSE TO PREOPERATIVE CHEMOTHERAPY FOR BREAST CANCER
Autores: Coelho, Frederico; Braga, Antônio de Pádua; Natowicz, René; Rouzier, Roman
Resumo: O câncer de mama é o segundo tipo mais freqüente, sendo o primeiro em mulheres. O tratamento padrão possui três fases principais: uma quimeoterapia pré-operatória, seguida por cirúrgia e, em seguida, uma quimeoterapia pós-operatória. Porque a resposta à quimeoterapia pré-operatória está correlacionada com um bom prognóstico, e porque a informação clínica e biológica não levam à previsões eficientes desta resposta, uma grande esforço de investigação está sendo dedicado ao projeto de preditores baseando-se nos níveis de expressão gênica. No presente trabalho, relatamos os nossos trabalhos para a concepção de preditores genômicos da resposta à quimioterapia pré-operatória, fazendo uso de uma máquina de aprendisagem semi-supervisionada. O método baseia-se na informação de margem geométrica dos padrões das áreas de baixa densidade, calculada sobre um conjunto de dados rotulados e sobre outro não rotulado.
Palavras-chave: Aprendizado transdutivo; Dados não rotulados; Aprendizado semi-supervisionado
Páginas: 5
Código DOI: 10.21528/CBRN2009-034
Artigo em PDF: 034_CBRN2009.pdf
Arquivo BibTex: 034_CBRN2009.bib