Breast Cancer Detection with Reduced Feature Set
المؤلفون المشاركون
Akan, Aydin
Mert, Ahmet
Bilgili, Erdem
Kilic, Niyazi
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-05-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper explores feature reduction properties of independent component analysis (ICA) on breast cancer decision support system.
Wisconsin diagnostic breast cancer (WDBC) dataset is reduced to one-dimensional feature vector computing an independent component (IC).
The original data with 30 features and reduced one feature (IC) are used to evaluate diagnostic accuracy of the classifiers such as k-nearest neighbor (k-NN), artificial neural network (ANN), radial basis function neural network (RBFNN), and support vector machine (SVM).
The comparison of the proposed classification using the IC with original feature set is also tested on different validation (5/10-fold cross-validations) and partitioning (20%–40%) methods.
These classifiers are evaluated how to effectively categorize tumors as benign and malignant in terms of specificity, sensitivity, accuracy, F-score, Youden’s index, discriminant power, and the receiver operating characteristic (ROC) curve with its criterion values including area under curve (AUC) and 95% confidential interval (CI).
This represents an improvement in diagnostic decision support system, while reducing computational complexity.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Mert, Ahmet& Kilic, Niyazi& Bilgili, Erdem& Akan, Aydin. 2015. Breast Cancer Detection with Reduced Feature Set. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057847
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Mert, Ahmet…[et al.]. Breast Cancer Detection with Reduced Feature Set. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2015 (2015), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057847
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Mert, Ahmet& Kilic, Niyazi& Bilgili, Erdem& Akan, Aydin. Breast Cancer Detection with Reduced Feature Set. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057847
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1057847
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر