شنبه زاده, مصطفی ، نورپور, رئوف ، عرفان نیا, لیلا ، امرایی, مرتضی ، محرابی, ناهید ، مشعوفی, مهرناز (1401) مقایسه الگوریتم های داده کاوی برای تشخیص سرطان پستان. Shiraz E-Medical Journal ــ 23 (7). ص.ص.1-10. شاپا 1735-1391
متن کامل
|
متنی
- نسخه چاپ شده
1MB |
آدرس اینترنتی رسمی : https://brieflands.com/articles/semj-120140.html
عنوان انگليسی
Comparing Data Mining Algorithms for Breast Cancer Diagnosis
خلاصه انگلیسی
Background: Early screening and diagnosis of breast cancer (BC) is critical for improving the quality of care and reducing the mortality rate. Objectives: This study aimed to construct and compare the performance of several machine learning (ML) algorithms in predicting BC. Methods: This descriptive and applied study included 1,052 samples (442 BC and 710 non-BC) with 30 features related to positive and negative BC diagnoses. The data mining (DM) process was implemented using the selected algorithm, including J-48 and random forest (RF) decision tree (DT), multilayer perceptron (MLP), Naïve Bayes (NB), Adaboost (AB), and logistics regression (LR) classifier. Then, we obtained the best algorithm by comparing their performances using the confusion matrix and area under the receiver operator characteristics (ROC) curve (AUC). Finally, we adopted the best model for BC prognosis. Results: The results of evaluating various DM algorithms revealed that the J-48 DT algorithm had the best performance (AUC = 0.922), followed by the AB, MLP, LR, and RF algorithms (AUC: 0.899, 0819, 0.716, and 0.703, respectively). Also, the NB algorithm achieved the lowest performance in this regard (AUC = 0.669). Conclusions: The ML presents a reasonable level of accuracy for an early diagnosis and screening of breast malignancies. Also, the empirical results showed that the J-48 DT algorithm yielded higher performance than other classifiers.
نوع سند : | مقاله |
---|---|
زبان سند : | انگلیسی |
نویسنده اول : | مصطفی شنبه زاده |
نویسنده مسئول : | رئوف نورپور |
نویسنده : | لیلا عرفان نیا |
نویسنده : | مرتضی امرایی |
نویسنده : | ناهید محرابی |
نویسنده : | مهرناز مشعوفی |
ضریب تاثیر و نمایه مجلات: | Indexed in: Scopus, Embase |
کلیدواژه ها (فارسی): | داده کاوی،یادگیری ماشین،هوش مصنوعی، سرطان پستان،درخت تصمیم |
کلیدواژه ها (انگلیسی): | Data Mining, Machine Learning, Artificial Intelligence, Breast Cancer, Decision Tree |
موضوعات : | QZ آسیب شناسی |
بخش های دانشگاهی : | دانشكده پزشكي > گروه علوم پایه > بخش مدیریت اطلاعات سلامت |
کد شناسایی : | 16188 |
ارائه شده توسط : | دکتر مهرناز مشعوفی |
ارائه شده در تاریخ : | 03 آبان 1401 13:20 |
آخرین تغییر : | 03 آبان 1401 13:20 |
فقط پرسنل کتابخانه صفحه کنترل اسناد