Pre-processing for noise detection in gene expression classification data

Due to the imprecise nature of biological experiments, biological data is often characterized by the presence of redundant and noisy data. This may be due to errors that occurred during data collection, such as contaminations in laboratorial samples. It is the case of gene expression data, where the equipments and tools currently used frequently produce noisy biological data. Machine Learning algorithms have been successfully used in gene expression data analysis. Although many Machine Learning algorithms can deal with noise, detecting and removing noisy instances from the training data set can help the induction of the target hypothesis. This paper evaluates the use of distance-based pre-processing techniques for noise detection in gene expression data classification problems. This evaluation analyzes the effectiveness of the techniques investigated in removing noisy data, measured by the accuracy obtained by different Machine Learning classifiers over the pre-processed data.São Paulo State Research Foundation (FAPESP)CNP

Computational modeling for emotion recognition based on facial analysis

As emoções são objeto de estudo não apenas da psicologia, mas também de diversas áreas como filosofia, psiquiatria, biologia, neurociências e, a partir da segunda metade do século XX, das ciências cognitivas. Várias teorias e modelos emocionais foram propostos, mas não existe consenso quanto à escolha de uma ou outra teoria ou modelo. Neste sentido, diversos pesquisadores argumentam que existe um conjunto de emoções básicas que foram preservadas durante o processo evolutivo, pois servem a propósitos específicos. Porém, quantas e quais são as emoções básicas aceitas ainda é um tópico em discussão. De modo geral, o modelo de emoções básicas mais difundido é o proposto por Paul Ekman, que afirma a existência de seis emoções: alegria, tristeza, medo, raiva, aversão e surpresa. Estudos também indicam que existe um pequeno conjunto de expressões faciais universais capaz de representar as seis emoções básicas. No contexto das interações homem-máquina, o relacionamento entre ambos vem se tornando progressivamente natural e social. Desta forma, à medida que as interfaces evoluem, a capacidade de interpretar sinais emocionais de interlocutores e reagir de acordo com eles de maneira apropriada é um desafio a ser superado. Embora os seres humanos utilizem diferentes maneiras para expressar emoções, existem evidências de que estas são mais precisamente descritas por expressões faciais. Assim, visando obter interfaces que propiciem interações mais realísticas e naturais, nesta tese foi desenvolvida uma modelagem computacional, baseada em princípios psicológicos e biológicos, que simula o sistema de reconhecimento emocional existente nos seres humanos. Diferentes etapas são utilizadas para identificar o estado emocional: a utilização de um mecanismo de pré-atenção visual, que rapidamente interpreta as prováveis emoções, a detecção das características faciais mais relevantes para o reconhecimento das expressões emocionais identificadas, e a análise de características geométricas da face para determinar o estado emocional final. Vários experimentos demonstraram que a modelagem proposta apresenta taxas de acerto elevadas, boa capacidade de generalização, e permite a interpretabilidade das características faciais encontradas.Emotions are the object of study not only of psychology, but also of various research areas such as philosophy, psychiatry, biology, neuroscience and, from the second half of the twentieth century, the cognitive sciences. A number of emotional theories and models have been proposed, but there is no consensus on the choice of one or another of these models or theories. In this sense, several researchers argue that there is a set of basic emotions that have been preserved during the evolutionary process because they serve specific purposes. However, it is still a topic for discussion how many and which the accepted basic emotions are. In general, the model of basic emotions proposed by Paul Ekman, which asserts the existence of six emotions - happiness, sadness, fear, anger, disgust and surprise, is the most popular. Studies also indicate the existence of a small set of universal facial expressions related to the six basic emotions. In the context of human-machine interactions, the relationship between human beings and machines is becoming increasingly natural and social. Thus, as the interfaces evolve, the ability to interpret emotional signals of interlocutors and to react accordingly in an appropriate manner is a challenge to surpass. Even though emotions are expressed in different ways by human beings, there is evidence that they are more accurately described by facial expressions. In order to obtain interfaces that allow more natural and realistic interactions, a computational modeling based on psychological and biological principles was developed to simulate the emotional recognition system existing in human beings. It presents distinct steps to identify an emotional state: the use of a preattentive visual mechanism, which quickly interprets the most likely emotions, the detection of the most important facial features for recognition of the identified emotional expressions, and the analysis of geometric facial features to determine the final emotional state. A number of experiments demonstrated that the proposed computational modeling achieves high accuracy rates, good generalization performance, and allows the interpretability of the facial features revealed

Investigation of ensembles of noise detection techniques for gene expression data.

Ruído pode ser definido como um exemplo em um conjunto de dados que aparentemente é inconsistente com o restante dos dados existentes, pois não segue o mesmo padrão dos demais. Ruídos em conjuntos de dados podem reduzir o desempenho das técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) empregadas e aumentar o tempo de construção da hipótese induzida, assim como sua complexidade. Dados são geralmente coletados por meio de medições realizadas em um domínio de interesse. Nesse sentido, nenhum conjunto de dados é perfeito. Erros de medições, dados incompletos, errados, corrompidos ou distorcidos, falhas humanas ou dos equipamentos utilizados, dentre muitos outros fatores, contribuem para a contaminação dos dados, e isso é particularmente verdadeiro para dados com elevada dimensionalidade. Sendo assim, a detecção de ruídos é uma tarefa crítica, principalmente em ambientes que exigem segurança e confiabilidade, uma vez que a presença desses pode indicar situações que degradam o desempenho do sistema ou a segurança e confiabilidade das informações. Algoritmos para a detecção e remoção de ruídos podem aumentar a confiabilidade de conjuntos de dados ruidosos. Nesse âmbito, esse trabalho investiga técnicas de detecção de ruído baseadas em distância, em que a remoção de ruídos é feita em uma etapa de pré-processamento, aplicadas a problemas de classificação de dados de Expressão Gênica, caracterizados pela presença de ruídos, elevada dimensionalidade e complexidade. O objetivo é melhorar o desempenho das técnicas de AM empregadas para solucioná-los. Por fim, combinações de técnicas de detecção de ruído são implementadas de modo a analisar a possibilidade de melhorar, ainda mais, o desempenho obtido.Noise can be defined as an example which seems to be inconsistent with the remaining ones in a data set. The presence of noise in data sets can decrease the performance of Machine Learning (ML) techniques in the problem analysis and also increase the time taken to build the induced hypothesis and its complexity. Data are collected from measurements made which represent a given domain of interest. In this sense, no data set is perfect. Measurement errors, incomplete, corrupted, wrong or distorted examples, equipment problems or human fails, besides many other related factors, help contaminating the data, and this is particularly true for data sets with high dimensionality. For this reason, noise detection is a critical task, specially in domains which demand security and trustworthiness, since the presence of noise can lead to situations which degrade the system performance or the security and trustworthiness of the involved information. Algorithms to detect and remove noise may increase trustworthiness of noisy data sets. Based on that, this work evaluates distance-based noise detection techniques, in which noise removal is done by a pre-processing phase, in gene expression classification problems, characterized by the presence of noise, high dimensionality and complexity. The objective is to improve the performance of ML techniques used to solve these problems. Next, ensembles of noise detection techniques are developed in order to analyze the possibility to further improve the performance obtained

Pre-processing for noise detection in gene expression classification data

Abstract: Due to the imprecise nature of biological experiments, biological data is often characterized by the presence of redundant and noisy data. This may be due to errors that occurred during data collection, such as contaminations in laboratorial samples. It is the case of gene expression data, where the equipments and tools currently used frequently produce noisy biological data. Machine Learning algorithms have been successfully used in gene expression data analysis. Although many Machine Learning algorithms can deal with noise, detecting and removing noisy instances from the training data set can help the induction of the target hypothesis. This paper evaluates the use of distance-based pre-processing techniques for noise detection in gene expression data classification problems. This evaluation analyzes the effectiveness of the techniques investigated in removing noisy data, measured by the accuracy obtained by different Machine Learning classifiers over the pre-processed data