Iranian Journal of Breast Diseases
بیماریهای پستان ایران
ijbd
Medical Sciences
http://ijbd.ir
0
user
1735-9406
2645-7482
10.61186/ijbd
fa
jalali
1394
6
1
gregorian
2015
9
1
8
2
online
1
fulltext
fa
انتخاب ویژگیهای موثر در تشخیص سرطان پستان با استفاده از مدلهای پارامتریک یادگیری ماشین
Selection of Relevant and Effective Features in Detection of Breast Cancer using Parametric Learning Methods
بیماریهای پستان
Breast Diseases
پژوهشي
Research
چکیده
مقدمه: آزمایش آسپیراسیون سوزنی روشی کم هزینه، آسان و سریع برای تشخیص دقیق و زود هنگام سرطان پستان است. با استفاده از خصوصیات استخراج شده از آزمایش آسپیراسیون سوزنی و با کمک تکنیکهای یادگیری ماشین میتوان سیستمی کارآمد را برای تشخیص سرطان پستان طراحی نمود که با دقت بالایی خوشخیم یا بدخیم بودن تومورهای پستان را تشخیص دهند. هدف از انجام این مطالعه، انتخاب ویژگیهای موثر در تشخیص سرطان پستان با استفاده از مدلهای پارامتریک یادگیری ماشین است.
روش بررسی: در این مطالعه از دادههای پایگاه داده WBCD موجود در UCI که شامل 683 نمونه خوشخیم و بدخیم تومور پستان که هر نمونه دارای 9 ویژگی است استفاده شد. سپس انتخاب ویژگی با روش پیشرو و دستهبندی نوع تومور با انواع روشهای پارامتریک مانند دستهبندی درجه دو، دستهبندی خطی و دستهبندی نزدیکترین میانگین انجام گرفت.
یافتهها: روش پارامتریک دستهبندی درجه دو با استفاده از انتخاب ویژگی پیشرو، بالاترین کارایی را در تشخیص سرطان پستان دارد. این روش با انتخاب چهار ویژگیUniformity of cell size, Bare nuclei, Bland chromatin, Mitoses دارای دقت 90/98% و حساسیت 89/97% است. همچنین در همه روشها ویژگیهای Uniformity of cell size و Bare nuclei بالاترین کارایی را دارند.
نتیجهگیری: نتایج این مطالعه نشان داد که با روش انتخاب ویژگی پیشرو و تکنیکهای پارامتریک یادگیری ماشین، علاوه بر دستیابی به عملکرد بالا در تشخیص سرطان پستان، عوامل و ویژگیهای اصلی در تشخیص سرطان پستان نیز شناسایی
میشوند. به نظر میرسد این ویژگیها یکی از مهمترین عوامل برای کمک به تشخیص سرطان پستان هستند.
سرطان پستان, یادگیری ماشین, انتخاب ویژگی, روشهای پارامتریک.
16
23
http://ijbd.ir/browse.php?a_code=A-10-222-73&slc_lang=fa&sid=1
Razieh
Sheikhpour
راضیه
شیخ پور
r_sheikhpour@stu.yazd.ac.ir
00031947532846002074
00031947532846002074
Yes
Mahdi
Agha Sarram
مهدی
آقاصرام
00031947532846002075
00031947532846002075
No