Impact of sampling strategies on the classification of micro-FTIR hyperspectral data
Carregando...
Data
Data de publicação
2025
Orientador
Título da Revista
ISSN da Revista
Título do Volume
É parte de
É parte de
É parte de
É parte de
SBFOTON INTERNATIONAL OPTICS AND PROTONICS CONFERENCE
Exportar
Resumo
This study evaluated class balancing strategies for
classifying oral squamous cell carcinoma (OSCC) in FTIR
hyperspectral images using the XGBoost model. Although the
dataset was balanced at the image level, spectral quality filtering
introduced pixel-level class imbalance. Resampling methods—
SMOTE, Tomek Links, and their combination—were tested,
as well as AllKNN for redundancy reduction. All approaches
outperformed the unbalanced baseline, but the best overall
performance metrics were achieved with the combined use of
AllKNN and Tomek Links.
Como referenciar
PERES, DANIELLA L.; SILVA, DANIELA T.; FELIPE, JOAQUIM C.; CORREA, LUCIANA; MATOS, LEANDRO L. de; MENEZES, MARIO O. de; PEREIRA, THIAGO M.; ZEZELL, DENISE M. Impact of sampling strategies on the classification of micro-FTIR hyperspectral data. In: SBFOTON INTERNATIONAL OPTICS AND PROTONICS CONFERENCE, 21-24 September 2025, São Pedro, SP. Proceedings... Piscataway, NJ, USA: IEEE, 2025. DOI: 10.1109/SBFOTONIOPC66433.2025.11218324. Disponível em: https://repositorio.ipen.br/handle/123456789/49305. Acesso em: 04 Mar 2026.
Esta referência é gerada automaticamente de acordo com as normas do estilo IPEN/SP (ABNT NBR 6023) e recomenda-se uma verificação final e ajustes caso necessário.