Semaine d'Etude Mathématiques et Entreprises 6 : Représentation des fonctions de réponse radiométrique

Ce rapport rassemble les différentes pistes de réponses apportées au problème posé par l'entreprise Kolor lors de la 6ème Semaine d'Étude Maths-Entreprises de juin 2013. Le problème porte sur la représentation de fonctions de réponse radiométrique utilisées dans de nombreux logiciels de manipulation de photographies. Une grande partie du travail effectué a consisté à comprendre le problème et ses enjeux afin de le formaliser de façon mathématique. Après une description formelle des outils envisagés, nous les évaluons par rapport aux contraintes du problème afin de déterminer leurs avantages et inconvénients. D'un point de vue pratique, les outils sont présentés dans l'objectif d'être éventuellement développés et intégrés à un logiciel existant. Nous avons donc tenté, dans la mesure du possible, de prendre en compte la simplicité de ces outils que ce soit du côté développement ou du côté utilisation. Ce rapport s'articule en six parties. Après une description pratique du problème, nous en détaillons les principales caractéristiques. Dans une troisième partie, nous décrivons les trois outils envisagés. Les deux parties suivantes constituent l'étude des outils par rapport aux contraintes du problème. Finalement nous donnons une conclusion de cette étude

Particle Swarm Optimization for Penalize cox models in long-term prediction of breast cancer data

The particle swarm optimization algorithm (PSO) was applied to penalize the Cox model for predicting long-term outcomes of breast cancer patients. This study makes use of data on 198 patients' breast cancer survival, including their age, estrogen receptor status, tumor size, and grade, as well as the expression levels of 76 genes. The objective was to identify a subset of features that could accurately predict patient survival while controlling for overfitting and model complexity. PSO was used to search for optimal model parameters. The algorithm was designed to minimize a penalized partial likelihood function, which balances the tradeoff between an accurate model and model complexity. The values of the objective function were compared with other feature selection techniques, including the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) and Elastic regression, and were found to perform better in relation to predictive accuracy and feature selection. The study results showed that PSO-based Cox models with cross-validation to regularization parameters had higher prediction accuracy than models trained with other feature selection methods. The PSO algorithm identified a subset of features that were consistently selected across multiple iterations, indicating their importance in predicting patient survival. Overall, the study demonstrates the potential of PSO-based feature selection in improving the accuracy and interpretability of Cox regression models for predicting long-term outcomes in breast cancer patients

Fuzzy C means Based Evaluation Algorithms For Cancer Gene Expression Data Clustering

The influx of data in bioinformatics is primarily in the form of DNA, RNA, and protein sequences. This condition places a significant burden on scientists and computers. Some genomics studies depend on clustering techniques to group similarly expressed genes into one cluster. Clustering is a type of unsupervised learning that can be used to divide unknown cluster data into clusters. The k-means and fuzzy c-means (FCM) algorithms are examples of algorithms that can be used for clustering. Consequently, clustering is a common approach that divides an input space into several homogeneous zones; it can be achieved using a variety of algorithms. This study used three models to cluster a brain tumor dataset. The first model uses FCM, which is used to cluster genes. FCM allows an object to belong to two or more clusters with a membership grade between zero and one and the sum of belonging to all clusters of each gene is equal to one. This paradigm is useful when dealing with microarray data. The total time required to implement the first model is 22.2589 s. The second model combines FCM and particle swarm optimization (PSO) to obtain better results. The hybrid algorithm, i.e., FCM–PSO, uses the DB index as objective function. The experimental results show that the proposed hybrid FCM–PSO method is effective. The total time of implementation of this model is 89.6087 s. The third model combines FCM with a genetic algorithm (GA) to obtain better results. This hybrid algorithm also uses the DB index as objective function. The experimental results show that the proposed hybrid FCM–GA method is effective. Its total time of implementation is 50.8021 s. In addition, this study uses cluster validity indexes to determine the best partitioning for the underlying data. Internal validity indexes include the Jaccard, Davies Bouldin, Dunn, Xie–Beni, and silhouette. Meanwhile, external validity indexes include Minkowski, adjusted Rand, and percentage of correctly categorized pairings. Experiments conducted on brain tumor gene expression data demonstrate that the techniques used in this study outperform traditional models in terms of stability and biological significance

Decomposition of Dynamical Signals into Jumps, Oscillatory Patterns, and Possible Outliers

International audienceIn this note, we present a component-wise algorithm combining several recent ideas from signal processing for simultaneous piecewise constants trend, seasonality, outliers, and noise decomposition of dynamical time series. Our approach is entirely based on convex optimisation, and our decomposition is guaranteed to be a global optimiser. We demonstrate the efficiency of the approach via simulations results and real data analysis

Semaine d'Etude Mathématiques et Entreprises 6 : Représentation des fonctions de réponse radiométrique

Ce rapport rassemble les différentes pistes de réponses apportées au problème posé par l'entreprise Kolor lors de la 6ème Semaine d'Étude Maths-Entreprises de juin 2013. Le problème porte sur la représentation de fonctions de réponse radiométrique utilisées dans de nombreux logiciels de manipulation de photographies. Une grande partie du travail effectué a consisté à comprendre le problème et ses enjeux afin de le formaliser de façon mathématique. Après une description formelle des outils envisagés, nous les évaluons par rapport aux contraintes du problème afin de déterminer leurs avantages et inconvénients. D'un point de vue pratique, les outils sont présentés dans l'objectif d'être éventuellement développés et intégrés à un logiciel existant. Nous avons donc tenté, dans la mesure du possible, de prendre en compte la simplicité de ces outils que ce soit du côté développement ou du côté utilisation. Ce rapport s'articule en six parties. Après une description pratique du problème, nous en détaillons les principales caractéristiques. Dans une troisième partie, nous décrivons les trois outils envisagés. Les deux parties suivantes constituent l'étude des outils par rapport aux contraintes du problème. Finalement nous donnons une conclusion de cette étude