Graph Convolutional Neural Networks applied to classify cancer types

Entidad: Universitat Rovira i Virgili (URV)

Confidencialidad: No

Enseñanza(s): Enginyeria de la Seguretat Informàtica i Intel·ligència Artificial

Título en diferentes idiomas: Redes convolucionales de grafos aplicadas a la clasificación de tipos de cáncer

Resumen: L'objectiu principal d'aquesta tesi de màster era reproduir els resultats publicats en el document “Classificació de tipus de càncer que utilitzen xarxes neuronals convolucionals de grafs” escrit per Ricardo Ramírez i altres. L'objectiu del document és classificar correctament els teixits tumorals utilitzant el seu ARN, mitjançant l'ús de xarxes de grafs convolutionals (conegut com GCNN). Finalment, el codi subministrat amb el paper no es pot utilitzar, perquè hi ha algunes parts que falten i se centra en mostrar els resultats exposats al paper. Per aquestes raons, en aquesta tesi es mostren moltes modificacions i propostes.

Materia: Enginyeria informàtica

Curso académico: 2020-2021

Idioma: en

Fecha de la defensa del trabajo: 2021-09-21

Áreas temàticas: Ingeniería informática

Estudiante: Pascual Saldaña, Heribert

Departamento: Enginyeria Informàtica i Matemàtiques

Fecha de alta en el repositorio: 2022-05-17

Palabras clave: GCNN, Cáncer, Clasificación

Título en la lengua original: Graph Convolutional Neural Networks applied to classify cancer types

Derechos de Accesso: info:eu-repo/semantics/openAccess

Director del proyecto: Julià Ferré, Carme