Redução dimensional de dados de expressão gênica para classificação de subtipos de câncer de mama - Alves, Arthur Bindá; Mendonca-Neto, Rayol; Nakamura, Eduardo; Nakamura, Fabíola; Fenyö, David (Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci); 2023: Anais do XVII Brazilian e-Science WorkshopDO - 10.5753/bresci.2023.234276, 2023)
O câncer de mama é mais comum em mulheres e o que mais causa mortes. A subtipagem do câncer de mama é fundamental para um tratamento eficaz, mas a alta dimensionalidade dos dados é um desafio para obtenção do diagnóstico. Para mitigar este problema, técnicas de redução dimensional podem ser aplicadas para extrair atributos mais relevantes e reduzir a dimensionalidade. Este trabalho compara estruturas de aprendizagem profunda e propõe o uso do modelo de redes siamesas como uma nova abordagem para aprimorar a classificação em subtipos de câncer de mama. Os resultados mostram que a nova abordagem melhorou em 0,05 o F1 dos subtipos mais difíceis.