Emprego de diferentes algoritmos de árvores de decisão na classificação da atividade celular in vitro para tratamentos de superfícies de titânio

Abstract

O interesse pela área de análise e caracterização de materiais biomédicos cresce, devido a necessidade de selecionar de forma adequada, o material a ser utilizado. Dependendo das condições em que o material será submetido, a caracterização poderá abranger a avaliação de propriedades mecânicas, elétricas, bioatividade, imunogenicidade, eletrônicas, magnéticas, ópticas, químicas e térmicas. A literatura relata o emprego da técnica de árvores de decisão, utilizando os algoritmos SimpleCart(CART) e J48, para classificação de base de dados (dataset), gerada a partir de resultados de artigos científicos. Esse estudo foi realizado afim de identificar características superficiais que otimizassem a atividade celular. Para isso, avaliou-se, a partir de artigos publicados, o efeito de tratamento de superfície do titânio na atividade celular in vitro (células MC3TE-E1). Ficou constatado que, o emprego do algoritmo SimpleCart proporcionou uma melhor resposta em relação ao algoritmo J48. Nesse contexto, o presente trabalho tem como objetivo aplicar, para esse mesmo estudo, os algoritmos CHAID (Chi-square iteration automatic detection) e CHAID Exaustivo, comparando com os resultados obtidos com o emprego do algoritmo SimpleCart. A validação dos resultados, mostraram que o algoritmo CHAID Exaustivo obteve o melhor resultado em comparação ao algoritmo CHAID, obtendo uma estimativa de acerto de 75,9% contra 58,6% respectivamente, e um erro padrão de 7,9% contra 9,1% respectivamente, enquanto que, o algoritmo já testado na literatura SimpleCart(CART) teve como resultado 34,5% de estimativa de acerto com um erro padrão de 8,8%. Com relação aos tempos de execução apurados sobre 22 mil registros, evidenciaram que o algoritmo CHAID Exaustivo apresentou os melhores tempos, com ganho de 0,02 segundos sobre o algoritmo CHAID e 14,45 segundos sobre o algoritmo SimpleCart(CART).

The interest for the area of analysis and characterization of biomedical materials as the need for selecting the adequate material to be used increases. However, depending on the conditions to which materials are submitted, characterization may involve the evaluation of mechanical, electrical, optical, chemical and thermal properties besides bioactivity and immunogenicity. Literature review shows the application decision trees, using SimpleCart(CART) and J48 algorithms, to classify the dataset, which is generated from the results of scientific articles. Therefore the objective of this study was to identify surface characteristics that optimizes the cellular activity. Based on published articles, the effect of the surface treatment of titanium on the in vitro cells (MC3TE-E1 cells) was evaluated. It was found that applying SimpleCart algorithm gives better results than the J48. In this sense, the present study has the objective to apply the CHAID (Chi-square iteration automatic detection) algorithm and Exhaustive CHAID to the surveyed data, and compare the results obtained with the application of SimpleCart algorithm. The validation of the results showed that the Exhaustive CHAID obtained better results comparing to CHAID algorithm, obtaining 75.9 % of accurate estimation against 58.5%, respectively, while the standard error was 7.9% against 9.1%, respectively. Comparing the obtained results with SimpleCart(CART) results which had already been tested and presented in the literature, the results for accurate estimation was 34.5% and the standard error 8.8%. In relation to execution time found through the 22.000 registers, it showed that the algorithm Exhaustive CHAID presented the best times, with a gain of 0.02 seconds over the CHAID algorithm and 14.45 seconds over the SimpleCart(CART) algorithm.