Computational models and approaches for lung cancer diagnosis

The success of treatment of patients with cancer depends on establishing an accurate diagnosis. To this end, the aim of this study is to developed novel lung cancer diagnostic models. New algorithms are proposed to analyse the biological data and extract knowledge that assists in achieving accurate diagnosis results

Procedimiento para mejorar la precisión en el acierto de los fracasos en implantes dentales mediante técnicas de ciencia de datos

Nowadays, the prediction about dental implant failure is determined through clinical and radiological evaluation. For this reason, predictions are highly dependent on the Implantologists’ experience. In addition, it is extremely crucial to detect in time if a dental implant is going to fail, due to time, cost, trauma to the patient, postoperative problems, among others. This paper proposes a procedure using multiple feature selection methods and classification algorithms to improve the accuracy of dental implant failures in the province of Misiones, Argentina, validated by human experts. The experimentation is performed with two data sets, a set of dental implants made for the case study and an artificially generated set. The proposed approach allows to know the most relevant features and improve the accuracy in the classification of the target class (dental implant failure), to avoid biasing the decision making based on the application and results of individual methods. The proposed approach achieves an accuracy of 79% of failures, while individual classifiers achieve a maximum of 72%.Hoy en día, la predicción del fracaso de un implante dental está determinado a través de una evaluación clínica y radiológica. Por esta razón, las predicciones dependen en gran medida de la experiencia del implantólogo. Además, es extremadamente crucial detectar a tiempo si un implante dental va a fallar, por cuestiones de tiempo, costo, traumas al paciente, problemas postoperatorios, entre otros. En este trabajo se propone un procedimiento mediante la utilización de múltiples métodos de selección de características y algoritmos de clasificación, para mejorar la precisión en el acierto de los fracasos en implantes dentales de la provincia de Misiones, Argentina validado por expertos humanos. La experimentación es realizada con cuatro conjuntos de datos, un conjunto de implantes dentales confeccionado para el estudio de caso, un conjunto generado artificialmente y otros dos conjuntos obtenidos de distintos repositorios de datos. El procedimiento propuesto permitió conocer las características más relevantes y mejoró la precisión en la clasificación de la clase objetivo (fracaso del implante dental), permitiendo no sesgar la toma de decisión en base a la aplicación y resultados de método individuales. El procedimiento propuesto consigue una precisión del 79% de los fracasos, mientras que los clasificadores individuales alcanzan un máximo del 72%.Fil: Ganz, Nancy Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Materiales de Misiones. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas Químicas y Naturales. Instituto de Materiales de Misiones; ArgentinaFil: Ares, Alicia Esther. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Materiales de Misiones. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas Químicas y Naturales. Instituto de Materiales de Misiones; ArgentinaFil: Kuna, Horacio Daniel. Universidad Nacional de Misiones; Argentin

Predicting dental implant failures by integrating multiple classifiers

El campo de la ciencia de datos ha tenido muchos avances respecto a la aplicación y desarrollo de técnicas en el sector de la salud. Estos avances se ven reflejados en la predicción de enfermedades, clasificación de imágenes, identificación y reducción de riesgos, así como muchos otros. Este trabajo tiene por objetivo investigar el beneficio de la utilización de múltiples algoritmos de clasificación, para la predicción de fracasos en implantes dentales de la provincia de Misiones, Argentina y proponer un procedimiento validado por expertos humanos. El modelo abarca la combinación de los clasificadores: Random Forest, C-Support Vector, K-Nearest Neighbors, Multinomial Naive Bayes y Multi-layer Perceptron. La integración de los modelos se realiza con el weighted soft voting method. La experimentación es realizada con cuatro conjuntos de datos, un conjunto de implantes dentales confeccionado para el estudio de caso, un conjunto generado artificialmente y otros dos conjuntos obtenidos de distintos repositorios de datos. Los resultados arrojados del enfoque propuesto sobre el conjunto de datos de implantes dentales, es validado con el desempeño en la clasificación por expertos humanos. Nuestro enfoque logra un porcentaje de acierto del 93% de casos correctamente identificados, mientras que los expertos humanos consiguen un 87% de precisión.The field of data science has made many advances in the application and development of techniques in several aspects of the health sector, such as in disease prediction, image classification, risk identification and risk reduction. Based on this, the objectives of this work were to investigate the benefit of using multiple classification algorithms to predict dental implant failures in patients from Misiones province, Argentina, and to propose a procedure validated by human experts. The model used the integration of several types of classifiers.The experimentation was performed with four data sets: a data set of dental implants made for the case study, an artificially generated data set, and two other data sets obtained from different data repositories. The results of the approach proposed were validated by the performance in classification made by human experts. Our approach achieved a success rate of 93% of correctly identified cases, whereas human experts achieved 87% accuracy. Based on this, we can argue that multi-classifier systems are a good approach to predict dental implant failures.Fil: Ganz, Nancy Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Materiales de Misiones. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas Químicas y Naturales. Instituto de Materiales de Misiones; ArgentinaFil: Ares, Alicia Esther. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Instituto de Materiales de Misiones. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ciencias Exactas Químicas y Naturales. Instituto de Materiales de Misiones; ArgentinaFil: Kuna, Horacio Daniel. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Cs.exactas Quimicas y Naturales. Instituto de Investigacion Desarrollo E Innovacion En Informatica.; Argentin

Predicción del resultado de oseointegración en implantes dentales mediante múltiples clasificadores

El campo de la ciencia de datos ha tenido muchos avances respecto a la aplicación y desarrollo de técnicas en el sector de la salud. Estos avances se ven reflejados en la predicción de enfermedades, clasificación de imágenes, identificación y reducción de riesgos, así como muchos otros. Sin embargo, no se han encontrado trabajos que apliquen procesos o técnicas de aprendizaje automático específicamente a la predicción de fracasos en implantes dentales. Este trabajo tiene por objetivo investigar el beneficio de la utilización de múltiples algoritmos de clasificación, para la predicción de fracasos en implantes dentales de la provincia de Misiones, Argentina. La experimentación es realizada con tres conjuntos de datos, un conjunto concerniente a historias clínicas de implantes dentales confeccionado para el estudio de caso, un conjunto generado artificialmente y un conjunto obtenido del repositorio de datos kaggle. En comparación con los clasificadores individuales, el enfoque propuesto obtiene el mayor porcentaje de acierto de los fracasos, logrando un 75% de casos correctamente identificados.Eje: Base de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Brain Tumor Characterization Using Radiogenomics in Artificial Intelligence Framework

Brain tumor characterization (BTC) is the process of knowing the underlying cause of brain tumors and their characteristics through various approaches such as tumor segmentation, classification, detection, and risk analysis. The substantial brain tumor characterization includes the identification of the molecular signature of various useful genomes whose alteration causes the brain tumor. The radiomics approach uses the radiological image for disease characterization by extracting quantitative radiomics features in the artificial intelligence (AI) environment. However, when considering a higher level of disease characteristics such as genetic information and mutation status, the combined study of “radiomics and genomics” has been considered under the umbrella of “radiogenomics”. Furthermore, AI in a radiogenomics’ environment offers benefits/advantages such as the finalized outcome of personalized treatment and individualized medicine. The proposed study summarizes the brain tumor’s characterization in the prospect of an emerging field of research, i.e., radiomics and radiogenomics in an AI environment, with the help of statistical observation and risk-of-bias (RoB) analysis. The PRISMA search approach was used to find 121 relevant studies for the proposed review using IEEE, Google Scholar, PubMed, MDPI, and Scopus. Our findings indicate that both radiomics and radiogenomics have been successfully applied aggressively to several oncology applications with numerous advantages. Furthermore, under the AI paradigm, both the conventional and deep radiomics features have made an impact on the favorable outcomes of the radiogenomics approach of BTC. Furthermore, risk-of-bias (RoB) analysis offers a better understanding of the architectures with stronger benefits of AI by providing the bias involved in them

Sistema de clasificación para predicción de fracasos en implantes dentales validado por expertos humanos

Hoy en día, la predicción del éxito o fracaso de un implante dental está determinado a través de una evaluación clínica y radiológica. Por esta razón, las predicciones dependen en gran medida de la experiencia del implantólogo. Este trabajo tiene por objetivo investigar el beneficio de la utilización de múltiples algoritmos de clasificación, para la predicción de fracasos en implantes dentales de la provincia de Misiones, Argentina validado por expertos humanos. El modelo abarca la combinación de los clasificadores Random Forest, SVM, KNN, Naive Bayes y perceptrón multicapa. La experimentación es realizada con cuatro conjuntos de datos, un conjunto de implantes dentales confeccionado para el estudio de caso, un conjunto generado artificialmente y otros dos conjuntos obtenidos de distintos repositorios de datos. Nuestro enfoque logra sobre el conjunto de datos de implantes un porcentaje de acierto del 93% de casos correctamente identificados, mientras que los expertos humanos consiguen un 86% de precisión. En base a esto podemos alegar, que los sistemas de múltiple clasificadores son un buen enfoque para la predicción de fracasos en implantes dentales.Sociedad Argentina de Informátic

AmorProt: Amino Acid Molecular Fingerprints Repurposing based Protein Fingerprint

As protein therapeutics play an important role in almost all medical fields, numerous studies have been conducted on proteins using artificial intelligence. Artificial intelligence has enabled data driven predictions without the need for expensive experiments. Nevertheless, unlike the various molecular fingerprint algorithms that have been developed, protein fingerprint algorithms have rarely been studied. In this study, we proposed the amino acid molecular fingerprints repurposing based protein (AmorProt) fingerprint, a protein sequence representation method that effectively uses the molecular fingerprints corresponding to 20 amino acids. Subsequently, the performances of the tree based machine learning and artificial neural network models were compared using (1) amyloid classification and (2) isoelectric point regression. Finally, the applicability and advantages of the developed platform were demonstrated through a case study and the following experiments: (3) comparison of dataset dependence with feature based methods; (4) feature importance analysis; and (5) protein space analysis. Consequently, the significantly improved model performance and data set independent versatility of the AmorProt fingerprint were verified. The results revealed that the current protein representation method can be applied to various fields related to proteins, such as predicting their fundamental properties or interaction with ligands

Procedimiento para mejorar la precisión en el acierto de los fracasos en implantes dentales mediante técnicas de ciencia de datos

Nowadays, the prediction about dental implant failure is determined through clinical and radiological evaluation. For this reason, predictions are highly dependent on the Implantologists’ experience. In addition, it is extremely crucial to detect in time if a dental implant is going to fail, due to time, cost, trauma to the patient, postoperative problems, among others. This paper proposes a procedure using multiple feature selection methods and classification algorithms to improve the accuracy of dental implant failures in the province of Misiones, Argentina, validated by human experts. The experimentation is performed with two data sets, a set of dental implants made for the case study and an artificially generated set. The proposed approach allows to know the most relevant features and improve the accuracy in the classification of the target class (dental implant failure), to avoid biasing the decision making based on the application and results of individual methods. The proposed approach achieves an accuracy of 79% of failures, while individual classifiers achieve a maximum of 72%.Hoy en día, la predicción del fracaso de un implante dental está determinado a través de una evaluación clínica y radiológica. Por esta razón, las predicciones dependen en gran medida de la experiencia del implantólogo. Además, es extremadamente crucial detectar a tiempo si un implante dental va a fallar, por cuestiones de tiempo, costo, traumas al paciente. problemas postoperatorios, entre otros. En este trabajo se propone un procedimiento mediante la utilización de múltiples métodos de selección de características y algoritmos de clasificación, para mejorar la precisión en el acierto de los fracasos en implantes dentales de la provincia de Misiones, Argentina validado por expertos humanos. La experimentación es realizada con cuatro conjuntos de datos, un conjunto de implantes dentales confeccionado para el estudio de caso, un conjunto generado artificialmente y otros dos conjuntos obtenidos de distintos repositorios de datos. El procedimiento propuesto permitió conocer las características más relevantes y mejoró la precisión en la clasificación de la clase objetivo (fracaso del implante dental), permitiendo no sesgar la toma de decisión en base a la aplicación y resultados de método individuales. El procedimiento propuesto consigue una precisión del 79% de los fracasos, mientras que los clasificadores individuales alcanzan un máximo del 72%.Facultad de Informátic

Evaluación de la precisión de acierto de un conjunto desbalanceado mediante la combinación de clasificadores

El campo de la ciencia de datos ha tenido muchos avances respecto a la aplicación y desarrollo de técnicas en el sector de la salud. Sin embargo, no se han encontrado trabajos que apliquen procesos o técnicas de aprendizaje automático específicamente al campo de la odontología, como es el caso de los injertos o implantes dentales. En este trabajo se estudia la aplicación de varios clasificadores para evaluar la precisión de clasificación de forma integrada sobre un conjunto desbalanceado, referido a historias clínicas de implantes dentales recolectados en puntos característicos de la Provincia de Misiones, Argentina. El modelo abarcó la combinación de los clasificadores: Random Forest, SVC, KNN, Naive Bayes y un Perceptrón Multicapa. La integración de las predicciones se realiza a través del promedio de las mismas, empleando un umbral y pesos en los clasificadores. Como resultado, cada clasificador logró hasta un 68% de acierto de la clase minoritaria, mientras que la integración de todas las predicciones permitió alcanzar el 72% de casos correctamente identificados como fracaso.XVI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Evaluación de la precisión de acierto de un conjunto desbalanceado mediante la combinación de clasificadores

El campo de la ciencia de datos ha tenido muchos avances respecto a la aplicación y desarrollo de técnicas en el sector de la salud. Sin embargo, no se han encontrado trabajos que apliquen procesos o técnicas de aprendizaje automático específicamente al campo de la odontología, como es el caso de los injertos o implantes dentales. En este trabajo se estudia la aplicación de varios clasificadores para evaluar la precisión de clasificación de forma integrada sobre un conjunto desbalanceado, referido a historias clínicas de implantes dentales recolectados en puntos característicos de la Provincia de Misiones, Argentina. El modelo abarcó la combinación de los clasificadores: Random Forest, SVC, KNN, Naive Bayes y un Perceptrón Multicapa. La integración de las predicciones se realiza a través del promedio de las mismas, empleando un umbral y pesos en los clasificadores. Como resultado, cada clasificador logró hasta un 68% de acierto de la clase minoritaria, mientras que la integración de todas las predicciones permitió alcanzar el 72% de casos correctamente identificados como fracaso.XVI Workshop Bases de Datos y Minería de Datos.Red de Universidades con Carreras en Informátic