Hybrid algorithm for the classification of prostate cancer patients of the MCC-Spain study based on support vector machines and genetic algorithms

Autor: Lasheras J, Lasheras F, Donquiles C, Tardon A, Castano-Vinyals G, Palazuelos C, Salas D, Sanchez V, Juez F

Publikováno v: Neurocomputing
r-FISABIO. Repositorio Institucional de Producción Científica
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In this novel research a hybrid algorithm is presented, one capable of selecting a set of features that makes it possible to identify individuals who are healthy and those who suffer from prostate cancer. In this research the selection of features is

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Validating a breast cancer score in Spanish women. The MCC-Spain study (vol 8, 3036, 2018)

Autor: Dierssen-Sotos T, Gómez-Acebo I, Palazuelos C, Fernández-Navarro P, Altzibar JM, González-Donquiles C, Ardanaz E, Bustamante M, Alonso-Molero J, Vidal C, Bayo-Calero J, Tardón A, Salas D, Marcos-Gragera R, Moreno V, Rodriguez-Cundin P, Castaño-Vinyals G, Ederra M, Vilorio-Marqués L, Amiano P, Pérez-Gómez B, Aragonés N, Kogevinas M, Pollán M, Llorca J

Publikováno v: SCIENTIFIC REPORTS
r-FISABIO. Repositorio Institucional de Producción Científica
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r-FISABIO: Repositorio Institucional de Producción Científica
Fundación para el Fomento de la Investigación Sanitaria y Biomédica de la Comunitat Valenciana (FISABIO)

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Classification of Prostate Cancer Patients and Healthy Individuals by Means of a Hybrid Algorithm Combing SVM and Evolutionary Algorithms

Autor: Lasheras, J, Lasheras, F, Donquiles, C, Tardon, A, Vynals, G, Gomez, B, Palazuelos, C, Sala, D, Juez, F

Publikováno v: Lecture Notes in Artificial Intelligence
r-FISABIO. Repositorio Institucional de Producción Científica
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Lecture Notes in Bioinformatics
r-FISABIO: Repositorio Institucional de Producción Científica
Fundación para el Fomento de la Investigación Sanitaria y Biomédica de la Comunitat Valenciana (FISABIO)

This research presents a new hybrid algorithm able to select a set of features that makes it possible to classify healthy individuals and those affected by prostate cancer. In this research the feature selection is performed with the help of evolutio

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