Model Generation and Prediction of Breast Cancer Malignancy Using Machine Learning Algorithms

  • سال انتشار: 1403
  • محل انتشار: اولین کنگره بین المللی پیشگیری از سرطان
  • کد COI اختصاصی: ICCP01_101
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 162
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

Hadi Tabesh

Faculty of Life Science Engineering, College of Interdisciplinary Science and Technologies, University of Tehran, Iran

Elham Ansari

Faculty of Life Science Engineering, College of Interdisciplinary Science and Technologies, University of Tehran, Iran

Ardavan Astanei

Faculty of Life Science Engineering, College of Interdisciplinary Science and Technologies, University of Tehran, Iran

چکیده

Healthcare providers continue to face challenges in identifying breast cancer malignancy, despite using mammography and magnetic resonance imaging, which have limitations. As a result, there is a growing interest in machine learning (ML) for its precision in diagnosis and outcome prediction. This study utilized various ML algorithms to create models for diagnosing breast cancer malignancy, using data from the Wisconsin Diagnostic Breast Cancer database (WDBC). Logistic regression and support vector machines (SVM) models were employed to predict breast cancer malignancy. Logistic regression identified four key parameters: bland chromatin, bare nuclei, marginal adhesion, and clump thickness. It should be mentioned that SVM had higher accuracy and area under the ROC curve (۰.۹۹). Both of ML models effectively predicted breast cancer malignancy based on these attributes, making them valuable tools in clinical settings for predicting breast cancer malignancy.

کلیدواژه ها

Breast cancer, Machine Learning, Malignancy, Logistic Regression, Support vector machine

مقالات مرتبط جدید

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.