Mineração de dados para modelagem de risco de metástase em tumor de próstata

• Main Author: Chahine, Gabriel Jorge, 1982-
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: [s.n.] 2013
• Subjects: Mineração de dados (Computação); Próstata - Tumores; Árvores de decisões; Modelagem de dados; Maquina de vetores de suporte; Data mining; Prostate - Tumors; Decision trees; Data modeling; Support vectors machine
• Online Access: CHAHINE, Gabriel Jorge. Mineração de dados para modelagem de risco de metástase em tumor de próstata. 2013. 56 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/307577>. Acesso em: 23 ago. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/307577

Orientadores: Laercio Luis Vendite, Stanley Robson de Medeiros Oliveira === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica === Made available in DSpace on 2018-08-23T23:19:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Chahine_GabrielJorge_M.pdf: 1229228 bytes, checksum: fffd253696b5a9dee9870ae1910256e5 (MD5) Previous issue date: 2013 === Resumo: Dos cânceres do trato urinário, os mais comuns são os de Próstata e de Bexiga, sendo o primeiro a causa mais comum de morte por câncer e o carcinoma mais comum para homens. Nosso objetivo nesse trabalho é desenvolver modelos para determinar se um dado tumor irá aumentar e invadir outros órgãos ou se não apresenta esse risco e permanecerá contido. Para isso, coletamos dados de pacientes com câncer de próstata e analisamos quais variáveis mais impactam para ocorrência de metástase. Com isso construímos modelos de classificação, que, com os dados de um determinado paciente, detectam se naquele caso haverá ou não metástase à distância. Nesse trabalho apresentamos modelos para predição de ocorrência de metástases em câncer de próstata. As simulações foram feitas com dados cedidos pelo prof. Dr. Ubirajara Ferreira, responsável pela disciplina de Urologia da FCM da Unicamp, do Hospital das Clinicas - UNICAMP === Abstract: Of all the cancers of the urinary tract, the most common are the Prostate and Bladder. The first being the most common cause of death by cancer and the most common carcinoma in men. Our goal in this work is to develop predictive models to determine whether a given tumor will grow and invade other organs or, if it doesn't present this risk and will remain constrained. To do this, we collected data from patients with prostate cancer and assessed which variables were the most responsible for the occurrence of metastasis. Hence, we built predictive models that, with the data of a given patient, are able detect whether or not a distant metastasis would occur in. In this work we present models to predict the occurrence of metastasis in prostate cancer. The simulations were made with the data given by prof. Dr. Ubirajara Ferreira, responsible for the disciplines of Urology from Unicamp's Faculty of Medical Sciences === Mestrado === Matematica Aplicada e Computacional === Mestre em Matemática Aplicada e Computacional