| Texto completo | |
| Autor(es): |
Farooq, Sajid
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Caramel-Juvino, Amanda
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Del-Valle, Matheus
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Santos, Sofia
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Bernandes, Emerson Soares
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Zezell, Denise Maria
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IEEE
Número total de Autores: 7
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | 2022 SBFOTON INTERNATIONAL OPTICS AND PHOTONICS CONFERENCE (SBFOTON IOPC); v. N/A, p. 3-pg., 2022-01-01. |
| Resumo | |
We propose an artificial intelligence platform based on machine learning (ML) algorithm using Neighborhood Component analysis and K-Nearest Neighbors for breast cancer cell lines recognition. Our model presents up to 97% accuracy for identification of breast cancer cell lines. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 17/50332-0 - Capacitação científica, tecnológica e em infraestrutura em radiofármacos, radiações e empreendedorismo a serviço da saúde (PDIp) |
| Beneficiário: | Marcelo Linardi |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Programa Modernização de Institutos Estaduais de Pesquisa |