Towards Cancer Patients Classification Using Liquid Biopsy - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Towards Cancer Patients Classification Using Liquid Biopsy

Abstrakt

Liquid biopsy is a useful, minimally invasive diagnostic and monitoring tool for cancer disease. Yet, developing accurate methods, given the potentially large number of input features, and usually small datasets size remains very challenging. Recently, a novel feature parameterization based on the RNA-sequenced platelet data which uses the biological knowledge from the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, combined with a classifier based on the Convolutional Neural Network (CNN), allowed significantly improving the classification accuracy. In this work, we take a closer look at this approach and find that similar results can be obtained using significantly smaller models. Additionally, competitive results were achieved using gradient boosting. Since it has another advantage of adding interpretability to the model, we further analyze it in this work.

Cytowania

  • 3

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 1

    Scopus

Cytuj jako

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Publikacja monograficzna
Typ:
rozdział, artykuł w książce - dziele zbiorowym /podręczniku w języku o zasięgu międzynarodowym
Język:
angielski
Rok wydania:
2021
Opis bibliograficzny:
Cygert S., Górski F., Juszczyk P., Lewalski S., Pastuszak K., Czyżewski A., Supernat A.: Towards Cancer Patients Classification Using Liquid Biopsy// Predictive Intelligence in Medicine/ : , 2021, s.221-230
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1007/978-3-030-87602-9_21
Źródła finansowania:
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 139 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi