Proposing an integrated method based on fuzzy tuning and ICA techniques to identify the most influencing features in breast cancer
المؤلفون المشاركون
Masoudiasl, Irvan
Vahdat, Shaghayeh
Husam, Sumayyah
Shamshirb, Shihab al-Din
Alinejad Rokny, Hamid
المصدر
Iranian Red Crescent Medical Journal
العدد
المجلد 21، العدد 9 (30 سبتمبر/أيلول 2019)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
تاريخ النشر
2019-09-30
دولة النشر
الإمارات العربية المتحدة
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص EN
Background: Breast cancer is the most common cancer in women, which has not been completely cured yet.
The traditional approaches have low accuracy for breast cancer detection.
However, intelligent techniques have been recently used in medical research to distinguish infected individuals from healthy ones, accurately.
Objectives: In this study, we aim to develop an ensemble machine learning (ML) method to distinguish tumor samples from healthy samples robustly.
Methods: We used an Imperial Competitive Algorithm coupled with a Fuzzy System (ICA-Fuzzy-SR) to identify the most influencing features to recognize tumor samples.
To evaluate the proposed method, we used the publicly available Wisconsin Breast Cancer Dataset (WBCD).
Results: Benchmarking with the current existing leading methods indicates that our proposed method achieves 95.45% prediction accuracy, which is 3% better than those reported in previous studies.
Conclusions: Such results achieve while our model is significantly faster than previously proposed models to solve this problem.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Masoudiasl, Irvan& Vahdat, Shaghayeh& Husam, Sumayyah& Shamshirb, Shihab al-Din& Alinejad Rokny, Hamid. 2019. Proposing an integrated method based on fuzzy tuning and ICA techniques to identify the most influencing features in breast cancer. Iranian Red Crescent Medical Journal،Vol. 21, no. 9, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-898345
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Masoudiasl, Irvan…[et al.]. Proposing an integrated method based on fuzzy tuning and ICA techniques to identify the most influencing features in breast cancer. Iranian Red Crescent Medical Journal Vol. 21, no. 9 (Sep. 2019), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-898345
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Masoudiasl, Irvan& Vahdat, Shaghayeh& Husam, Sumayyah& Shamshirb, Shihab al-Din& Alinejad Rokny, Hamid. Proposing an integrated method based on fuzzy tuning and ICA techniques to identify the most influencing features in breast cancer. Iranian Red Crescent Medical Journal. 2019. Vol. 21, no. 9, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-898345
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 10-11
رقم السجل
BIM-898345
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