ارزیابی تاثیر انتخاب ویژگی و توابع کرنل مختلف در عملکرد SVM برای تشخیص سرطان پستان
Publish place: Journal of Health & Biomedical Informatics، Vol: 5، Issue: 2
Publish Year: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 45
This Paper With 8 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JHBMI-5-2_001
تاریخ نمایه سازی: 9 مرداد 1403
Abstract:
مقدمه: سرطان پستان یکی از رایج ترین سرطان ها در میان زنان است. در تصاویر ماموگرافی، تشخیص تومورهای خوش خیم از بدخیم به دلیل شباهت ساختاری کاری دشوار و زمان بر است. یادگیری ماشین یک شاخه از هوش مصنوعی است که میتواند به صورت ابزاری کمکی در کنار پزشک قرار گیرد و آنها را در تصمیم گیری یاری کند. ماشین بردار پشتیبان SVM یکی از رایج ترین روش های یادگیری ماشین است که عملکرد آن به نوع تابع کرنل و ویژگی های ورودی وابسته است. هدف این مطالعه، بررسی تاثیر انتخاب ویژگی و توابع کرنل مختلف در عملکرد SVM میباشد.
روش: این مطالعه از نوع تحلیلی بود و با روش مقایسه ای انجام گرفت. انتخاب بهترین ویژگی ها توسط الگوریتم ژنتیک انجام شد. سپس SVM با توابع کرنلی مختلف شامل چندجمله ای، خطی، توابع شعاعی پایه، درجه دو و پرسپترون چندلایه ابتدا با تمام ویژگیها و سپس با ویژگیهای منتخب آموزش و ارزیابی شد. به منظور ارزیابی عملکرد طبقه بندها از مجموعه داده سرطان پستان ویسکانسین و پیاده سازی مدل ها در متلب انجام شد.
نتایج: نتایج نشان داد که بعد از انتخاب ویژگی عملکرد SVM با تابع کرنل پرسپترون چندلایه کاهش و با تابع کرنل درجه دو افزایش یافت. با این حال، عملکرد توابع کرنل خطی و تابع شعاعی پایه در هر دو حالت مطلوب بود. به طور کلی، بعد از کاهش بعد، بهترین مقدار دقت، ویژگی، حساسیت و صحت به ترتیب به میزان ۰/۶۶۳ ،۰/۸۳۳ ،۱/۰۷۷ و ۰/۱۳۸ درصد کاهش یافت.
نتیجه گیری: روش های مبتنی بر تکنیک های یادگیری ماشین می توانند پزشکان را در تصمیم گیری برای درمان یا تشخیص بیماری یاری کنند.
Keywords:
Machine Learning , Dimension reduction , Clinical decision support systems , Early cancer diagnosis , یادگیری ماشین , کاهش بعد , سیستم های پشتیبان تصمیم بالینی , تشخیص زودهنگام سرطان
Authors
اعظم اروجی
PhD Student in Medical Informatics, Health Information Management Dept., School of Health Management and Information Sciences, Iran University of Medical Sciences, Tehran, Iran
مصطفی لنگری زاده
PhD of Medical Informatics, Health Information Management Dept., School of Health Management and Information Sciences, Iran University of Medical Sciences, Tehran, Iran.
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :
