• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.45.2004.tde-23052006-185224
Documento
Autor
Nombre completo
David Correa Martins Junior
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2004
Director
Tribunal
Cesar Junior, Roberto Marcondes (Presidente)
Barrera, Junior
Monard, Maria Carolina
Título en portugués
"Redução de dimensionalidade utilizando entropia condicional média aplicada a problemas de bioinformática e de processamento de imagens"
Palabras clave en portugués
entropia condicional
redes gênicas probabilísticas
redução de dimensionalidade
seleção de características
W-operadores
Resumen en portugués
Redução de dimensionalidade é um problema muito importante da área de reconhecimento de padrões com aplicação em diversos campos do conhecimento. Dentre as técnicas de redução de dimensionalidade, a de seleção de características foi o principal foco desta pesquisa. De uma forma geral, a maioria dos métodos de redução de dimensionalidade presentes na literatura costumam privilegiar casos nos quais os dados sejam linearmente separáveis e só existam duas classes distintas. No intuito de tratar casos mais genéricos, este trabalho propõe uma função critério, baseada em sólidos princípios de teoria estatística como entropia e informação mútua, a ser embutida nos algoritmos de seleção de características existentes. A proposta dessa abordagem é tornar possível classificar os dados, linearmente separáveis ou não, em duas ou mais classes levando em conta um pequeno subespaço de características. Alguns resultados com dados sintéticos e dados reais foram obtidos confirmando a utilidade dessa técnica. Este trabalho tratou dois problemas de bioinformática. O primeiro trata de distinguir dois fenômenos biológicos através de seleção de um subconjunto apropriado de genes. Foi estudada uma técnica de seleção de genes fortes utilizando máquinas de suporte vetorial (MSV) que já vinha sendo aplicada para este fim em dados de SAGE do genoma humano. Grande parte dos genes fortes encontrados por esta técnica para distinguir tumores de cérebro (glioblastoma e astrocytoma), foram validados pela metodologia apresentada neste trabalho. O segundo problema que foi tratado neste trabalho é o de identificação de redes de regulação gênica, utilizando a metodologia proposta, em dados produzidos pelo trabalho de DeRisi et al sobre microarray do genoma do Plasmodium falciparum, agente causador da malária, durante as 48 horas de seu ciclo de vida. O presente texto apresenta evidências de que a utilização da entropia condicional média para estimar redes genéticas probabilísticas (PGN) pode ser uma abordagem bastante promissora nesse tipo de aplicação. No contexto de processamento de imagens, tal técnica pôde ser aplicada com sucesso em obter W-operadores minimais para realização de filtragem de imagens e reconhecimento de texturas.
Título en inglés
Dimensionality reduction using mean conditional entropy applied for bioinformatics and image processing problems
Palabras clave en inglés
conditional entropy
dimensionality reduction
feature selection
probabilistic genetic networks
W-operators
Resumen en inglés
Dimensionality reduction is a very important pattern recognition problem with many applications. Among the dimensionality reduction techniques, feature selection was the main focus of this research. In general, most dimensionality reduction methods that may be found in the literature privilegiate cases in which the data is linearly separable and with only two distinct classes. Aiming at covering more generic cases, this work proposes a criterion function, based on the statistical theory principles of entropy and mutual information, to be embedded in the existing feature selection algorithms. This approach allows to classify the data, linearly separable or not, in two or more classes, taking into account a small feature subspace. Results with synthetic and real data were obtained corroborating the utility of this technique. This work addressed two bioinformatics problems. The first is about distinguishing two biological fenomena through the selection of an appropriate subset of genes. We studied a strong genes selection technique using support vector machines (SVM) which has been applied to SAGE data of human genome. Most of the strong genes found by this technique to distinguish brain tumors (glioblastoma and astrocytoma) were validated by the proposed methodology presented in this work. The second problem covered in this work is the identification of genetic network regulation, using our proposed methodology, from data produced by work of DeRisi et al about microarray of the Plasmodium falciparum genome, malaria agent, during 48 hours of its life cycle. This text presents evidences that using mean conditional entropy to estimate a probabilistic genetic network (PGN) may be very promising. In the image processing context, it is shown that this technique can be applied to obtain minimal W-operators that perform image filtering and texture recognition.
 
ADVERTENCIA - La consulta de este documento queda condicionada a la aceptación de las siguientes condiciones de uso:
Este documento es únicamente para usos privados enmarcados en actividades de investigación y docencia. No se autoriza su reproducción con finalidades de lucro. Esta reserva de derechos afecta tanto los datos del documento como a sus contenidos. En la utilización o cita de partes del documento es obligado indicar el nombre de la persona autora.
diss.pdf (4.19 Mbytes)
Fecha de Publicación
2006-08-01
 
ADVERTENCIA: Aprenda que son los trabajos derivados haciendo clic aquí.
Todos los derechos de la tesis/disertación pertenecen a los autores
Centro de Informática de São Carlos
Biblioteca Digital de Tesis y Disertaciones de la USP. Copyright © 2001-2020. Todos los derechos reservados.