A Machine Learning Approach for the Association of ki-67 Scoring with Prognostic Factors
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-08-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
ki-67 score is a solid tumor proliferation marker being associated with the prognosis of breast carcinoma and its response to neoadjuvant chemotherapy.
In the present study, we aimed to investigate the way of clustering of prognostic factors by ki-67 score using a machine learning approach and multiple correspondence analysis.
In this study, 223 patients with breast carcinoma were analyzed using the random forest method for classification of prognostic factors according to ki-67 groups (<14% and >14%).
Also the relationship between subgroups of prognostic factors and ki-67 scores was examined by multiple correspondence analysis.
There was a clustering of molecular classification LA, 0-3 metastatic lymph node, age <50, absence of LVI, T1 tumor size with ki-67 <14% and grade III, 10 or more metastatic lymph nodes, and presence of LVI and molecular classification LB, age >50, and T3-T4 tumor size categories with ki-67 >14%.
The fact that the low scores of ki-67 correlate with early stage diseases and high scores with advanced disease suggests that 14% threshold value is crucial for ki-67 score.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Dirican, E.& Kiliç, E.. 2018. A Machine Learning Approach for the Association of ki-67 Scoring with Prognostic Factors. Journal of Oncology،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195744
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Dirican, E.& Kiliç, E.. A Machine Learning Approach for the Association of ki-67 Scoring with Prognostic Factors. Journal of Oncology No. 2018 (2018), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195744
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Dirican, E.& Kiliç, E.. A Machine Learning Approach for the Association of ki-67 Scoring with Prognostic Factors. Journal of Oncology. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195744
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1195744
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