Identification of basal cell carcinoma skin cancer using FTIR and Machine learning
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2023
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INTERNATIONAL CONFERENCE ON OPTICAL MEMS AND NANOPHOTONICS; SBFOTON INTERNATIONAL OPTICS AND PHOTONICS CONFERENCE
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Resumo
Here we applied ATR-FTIR spectroscopy combined with computational modeling based on 3D-discriminant analysis (3D-PCA-QDA). Our results present an exceptional performance of 3D-discriminant algorithms to diagnose BCC skin cancer, indicating the accuracy up to 99%.
Como referenciar
PERES, DANIELLA L.; FAROOQ, SAJID; RAFFAELI, ROCIO; CROCE, MARIA V.; CROCE, ADELA E.; ZEZELL, DENISE M. Identification of basal cell carcinoma skin cancer using FTIR and Machine learning. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON OPTICAL MEMS AND NANOPHOTONICS; SBFOTON INTERNATIONAL OPTICS AND PHOTONICS CONFERENCE, July 31 - August 3, 2023, Campinas, SP. Proceedings... Piscataway, NJ, USA: IEEE, 2023. DOI: 10.1109/OMN/SBFOTONIOPC58971.2023.10230945. Disponível em: http://repositorio.ipen.br/handle/123456789/34581. Acesso em: 26 Mar 2026.
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