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Donami, Mattia (2016) Studio di metodi di apprendimento automatico per la predizione del tipo tumorale. [Magistrali biennali]

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Abstract

Il cancro è una malattia genetica molto complessa, scaturito da mutazioni genetiche indesiderate. In questo lavoro si è cercato di identificare e utilizzare tali mutazioni per creare un modello predittivo del tipo tumorale che sia in grado di effettuare diagnosi tumorali accurate per nuovi pazienti da classicare. Per selezionare mutazioni genomiche rilevanti, sono stati sviluppati diversi metodi in grado di analizzare le informazioni mutageniche di pazienti affetti da cancro.

Tipologia del documento:Magistrali biennali
Parole chiave:cancro, tumore, network, Matrix, machine learning, SVM, random Forest, Maximum Coverage, ILP, Greedy
Settori scientifico-disciplinari del MIUR:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/05 Sistemi di elaborazione delle informazioni
Codice ID:53751
Relatore:Vandin, Fabio
Data della tesi:14 Dicembre 2016
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica "Giovanni Someda"
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:

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