Best way to detect breast cancer by using machine learning algorithms
العناوين الأخرى
أفضل طريقة لاكتشاف سرطان الثدي باستخدام خوارزميات تعليم الآلة
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 56، العدد 2C (30 سبتمبر/أيلول 2015)، ص ص. 1795-1799، 5ص.
الناشر
تاريخ النشر
2015-09-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
5
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
سرطان الثدي هو ثاني أخطر مرض يصيب النساء في جميع أنحاء العالم.
لهذا السبب الكشف المبكر هو واحد من المحطات الأكثر أهمية للتغلب عليه اعتمادا على الأجهزة الآلية مثل الذكاء الصناعي.
التطبيقات الطبية في خوارزميات تعليم الآلة تعتمد في الغالب على التعامل مع مشاكل التصنيف، بما في ذلك التصنيفات للأمراض أو لتقدير أو التكهن.
قبل تطبيق التشخيص، يجب تدريب الآلة أولا.
و في هذا البحث يتم استخدام منهجية البحث لخوارزميات مختلفة مثلا Random tree وID3 وCART وSMO و C4.5 و Naive Bayes لإظهار أفضل نتيجة لتدريب الخوارزمية.
المساهمة العلمية في هذا البحث هو إجراء الاختبار على مجموعة بيانات يوجد ضمنها عينات احد عناصرها مفقود ثم إجراء الاختبار بعد حذف تلك العينات.
نتيجة التجربة تظهر أن SMOهو أفضل خوارزمية خاصة عند إزالة العينات التي تحتوي على القيم المفقودة.
الملخص EN
Breast cancer is the second deadliest disease infected women worldwide.
For this reason the early detection is one of the most essential stop to overcomeit dependingon automatic devices like artificial intelligent.
Medical applications of machine learning algorithmsare mostly based on their ability to handle classification problems, including classifications of illnesses or to estimate prognosis.
Before machine learningis applied for diagnosis, it must be trained first.
The research methodology which isdetermines differentofmachine learning algorithms,such as Random tree, ID3, CART, SMO, C4.5 and Naive Bayesto finds the best training algorithm result.
The contribution of this research is test the data set with missing value and without missing value, where the missing value is one attribute is missing from one sample for data set.
The test result is show SMO is the best algorithm, especiallywhen the research removes the samples that contained the missing value.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hamdu, Nahlah Arabi. 2015. Best way to detect breast cancer by using machine learning algorithms. Iraqi Journal of Science،Vol. 56, no. 2C, pp.1795-1799.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-606828
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hamdu, Nahlah Arabi. Best way to detect breast cancer by using machine learning algorithms. Iraqi Journal of Science Vol. 56, no. 2C (2015), pp.1795-1799.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-606828
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hamdu, Nahlah Arabi. Best way to detect breast cancer by using machine learning algorithms. Iraqi Journal of Science. 2015. Vol. 56, no. 2C, pp.1795-1799.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-606828
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Text in English ; abstracts in English and Arabic.
رقم السجل
BIM-606828
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