Improving the Accuracy of Ovarian Cancer Classification
| العنوان بلغة أخرى: |
تحسين دقة تصنيف سرطان المبيض |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | Al-Khateeb, Noor Turki (Author) |
| مؤلفين آخرين: | Al zoubi, Hussein (Advisor) |
| التاريخ الميلادي: |
2018
|
| موقع: | إربد |
| الصفحات: | 1 - 53 |
| رقم MD: | 997127 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة اليرموك |
| الكلية: | كلية الحجاوي للهندسة التكنولوجية |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
19
| المستخلص: |
تهدف هذه الرسالة إلى تحديد الأنماط البروتينية في المصل، لتشخيص سرطان المبيض عن طريق استخدام مقترح مقترن من الخوارزميات الجينية (GA) والشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)، حيث تستخدم الخوارزميات الجينية كمحدد ميزة لتحديد الميزات الأكثر ملاءمة وإزالة غير الضرورية والزائدة عن الحاجة. يتم استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في عملية التصنيف. يتم حساب وظيفة اللياقة البدنية في الخوارزمية الجينية بطريقتين: K أقرب الخطأ القائم على التصنيف (KNN) وخطأ التصنيف القائم على جهاز ناقل الحركة (SVM). تظهر النتائج التجريبية أن GAKNN-ANN قد حققت نتيجة أفضل من GASVM-ANN. قمنا باستخدام قاعدة بيانات تتكون من 253 عينة، 162 حالة سرطان و 91 طبيعية من سرطان المبيض متوفرة على موقع MLDATA. تستخدم مجموعة البيانات هذه لاختبار والتحقق من نهجنا المؤيد لتصنيف الأنماط الجرثومية في عينات مصل الدم إلى عينات طبيعية وعينات سرطان المبيض. حقق نهجنا المقترح (GAKNN-ANN) 97.4% من الدقة، 90.9% من الحساسية، 100 % من الخصوصية. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Identifying Novel Targetable Chromosomal Alterations in Ovarian Cancer: Using Germline Copy Numbr Variation Association Analysis
بواسطة: Abd Elmoneim, Hanan Mohamed منشور: (2022) -
Deep Semi-Supervised Multi-Label Image Classification
بواسطة: Bensalem, Fatma Zohra منشور: (2021) -
The P53 Tumour Suppressor Pathway in Human Ovarian Carcinoma
بواسطة: Al Azraqi, Abd Allah Ali منشور: (1998) -
Improving Image Classification Accuracy by Combining Maximum Likelihood Classifier and Artificial Neural Networks
بواسطة: Al Shaikh, Ahmad H. منشور: (1999) -
Integer and Fractional Order System Identification and Industrial Controllers Optimization Using Genetic Algorithms
بواسطة: Zead, Islam S. منشور: (2016)
