Banca de DEFESA: Tony Alexandre Medeiros da Silva

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : Tony Alexandre Medeiros da Silva
DATA : 13/02/2023
HORA: 13:00
LOCAL: Auditório do SG-11 (sala A1-57/12)
TÍTULO:

Radiômica e aprendizado de máquina para identificação da codeleção cromossômica 1p/19q em gliomas de baixo grau

PALAVRAS-CHAVES:

glioma, oligodendrogliomas e astrocitomas, radiômica, PyRadiomics, codeleção cromossômica, oncologia

PÁGINAS: 125
RESUMO:

Os gliomas representam em torno de 40% dos tumores cerebrais. Destes, 50% são de baixo grau,
sendo representados quase que em sua totalidade por oligodendrogliomas e astrocitomas, ambos
de grau II ou III. Sendo a codeleção cromossômica 1p/19q um importante marcador tumoral de
fator prognóstico positivo nesses gliomas, propõe-se a utilizar a radiômica na análise de imagens
como um abrangente quantificador de fenótipos tumorais não invasivos para identificar o status
da codeleção cromossômica 1p/19q em gliomas de baixo grau. Trata-se de uma abordagem
potencialmente utilizada em oncologia, auxiliando na detecção, diagnóstico e prognóstico do
câncer, previsão de resposta ao tratamento e monitoramento do estado da doença. Por meio da
plataforma PyRadiomics, que extrai características radiômicas que quantifica a intensidade, a
forma e a textura da imagem do tumor em exames de ressonância magnética, utilizou-se um
dataset com 159 pacientes diagnósticados com gliomas de baixo grau e extraiu-se 120
características. Em seguida implementou-se 4 experimentos onde foram aplicadas técnicas de
pré-processamento de dados, tais como seleção, escalonamento, redimensionamento e aumento
dados, e aprendizado de máquina supervisionado. Após avaliação de um conjunto de dados de
teste em cada experimento, obteve-se resultados promissores para acurácia, sensibilidade,
especificidade, precisão, area sob a curva (AUC) e pontuação F1. Os mesmos se mostram
competitivos quando comparados ao estado da arte. Os resultados ressaltam que a radiômica em
conjunto com aprendizado de máquina configura uma abordagem promissora na identificação
do status da codeleção cromossômica 1p/19q em gliomas de baixo grau.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - TÚLIO AUGUSTO ALVES MACEDO - UFU
Externo ao Programa - 2343453 - CRISTIANO JACQUES MIOSSO RODRIGUES MENDES
Interna - 2293952 - FLAVIA MARIA GUERRA DE SOUSA ARANHA OLIVEIRA
Presidente - 3374036 - JOAO LUIZ AZEVEDO DE CARVALHO
Externo à Instituição - JOAO SOUZA NETO - UFS