Tuning Approach to Improve Multilayer Perceptron for Breast Cancer Prediction
| العنوان بلغة أخرى: |
أسلوب ضبط لتحسين التنبؤ بسرطان الثدي باستخدام قاعدة الإدراك متعددة الطبقات |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | الشامي، فداء موسي (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | الشرجبي، بسام (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2019
|
| موقع: | عمان |
| الصفحات: | 1 - 68 |
| رقم MD: | 1013880 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة الشرق الأوسط |
| الكلية: | كلية تكنولوجيا المعلومات |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
39
| المستخلص: |
تحول سرطان الثدي إلى مرض شائع في جميع أنحاء العالم عند النساء الشابات والمصدر الرئيسي لوفيات السرطان وتسبب في 22.9% من مجموعة واسعة من أنواع السرطان لدى النساء. أدى تطور الفحص الشامل لسرطان الثدي إلى التشخيص المبكر والإدارة السريعة مع تحسن كبير في معدل البقاء على قيد الحياة. هناك حاجة ملحة لمشكلة البحث التلقائي عن المعلومات الموجودة في الصور الطبية. فهناك صعوبة في تفسير هذه الصور بالإضافة إلى أعدادها الكبيرة، مما يولد عملا شاقا لأولئك الذين يجب عليهم تفسيرها. لمعالجة هذا الحجم الكبير من المعلومات، يلجأ الأطباء حاليا إلى استخدام الأنظمة للمساعدة في تحليل وتفسير هذه الصور. يمكن تحقيق ذلك من خلال تقنيات التعلم الآلي. يقارن النهج المقترح في هذه الأطروحة خوارزميات التعلم الآلي (خوارزمية أقرب جار، خوارزمية الغابة العشوائية، وخوارزمية قاعدة الإدراك متعددة الطبقات) للتصنيف على قاعدة بيانات سرطان الثدي WDBC للحصول على أفضل الخوارزميات في النتائج. ثم تحديد السمات الأكثر تحديدا والأكثر صلة بتصنيف الورم الخبيث من خلال أكثر من خوارزميات اختيار الميزة. بعد ذلك، تقييم النتائج حسب المقاييس الخاصة بالتقييم على نتيجة قاعدة الإدراك متعددة الطبقات للوصول إلى نتيجة أكثر دقة. وأخيرا، مقارنة نتائج مقاييس التقييم في التعلم الآلي على قاعدة الإدراك متعددة الطبقات المعدل ونتائج قاعدة الإدراك متعددة الطبقات الأصلي. أظهرت النتائج التجريبية على مجموعة بيانات WDBC أن تحسين دقة قاعدة الإدراك متعددة الطبقات المعدل المقترحة مقارنة بـ قاعدة الإدراك متعددة الطبقات الأصلي يبلغ حوالي 1.07%. |
|---|
عناصر مشابهة
-
A Hybrid Bayesian Network And Tensor Factorization Approach For Missing Value Imputation To Improve Breast Cancer Recurrence Prediction
بواسطة: Vazifehdan, Mahin منشور: (2019) -
S-100 Protien Expression In Sudanese Women with Breast Cancer
بواسطة: Tahir, A. A. M. منشور: (2018) -
Assessment of 1,25-Dihydroxyvitamin D3 Antiproliferative Effects on Different Molecular Subtypes of Breast Cancer: An in Vitro Study
بواسطة: الجنيدي، خزامي عامر منشور: (2019) -
Missing Value Imputation For Breast Cancer Diagnosis Data Using Tensor Factorization Improved By Enhanced Reduced Adaptive Particle Swarm Optimization
بواسطة: Nekouie, Atefeh منشور: (2019) -
The Scarcity Problematic of Breast Cancer Medicines in Algeria - (FULVESTRANT) : Study of the PCH "Hospitals Central Pharmacy" Case
بواسطة: رجيل، أسماء منشور: (2017)
