Automated Breast Cancer Diagnosis Based on Machine Learning Algorithms
المؤلفون المشاركون
Dhahri, Habib
Mahmood, Awais
Al Maghayreh, Eslam
Elkilani, Wail
Faisal, Mohammed
المصدر
Journal of Healthcare Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-11-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
There have been several empirical studies addressing breast cancer using machine learning and soft computing techniques.
Many claim that their algorithms are faster, easier, or more accurate than others are.
This study is based on genetic programming and machine learning algorithms that aim to construct a system to accurately differentiate between benign and malignant breast tumors.
The aim of this study was to optimize the learning algorithm.
In this context, we applied the genetic programming technique to select the best features and perfect parameter values of the machine learning classifiers.
The performance of the proposed method was based on sensitivity, specificity, precision, accuracy, and the roc curves.
The present study proves that genetic programming can automatically find the best model by combining feature preprocessing methods and classifier algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Dhahri, Habib& Al Maghayreh, Eslam& Mahmood, Awais& Elkilani, Wail& Faisal, Mohammed. 2019. Automated Breast Cancer Diagnosis Based on Machine Learning Algorithms. Journal of Healthcare Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175203
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Dhahri, Habib…[et al.]. Automated Breast Cancer Diagnosis Based on Machine Learning Algorithms. Journal of Healthcare Engineering No. 2019 (2019), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175203
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Dhahri, Habib& Al Maghayreh, Eslam& Mahmood, Awais& Elkilani, Wail& Faisal, Mohammed. Automated Breast Cancer Diagnosis Based on Machine Learning Algorithms. Journal of Healthcare Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175203
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1175203
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