Ovarian Cancer Classification Using Hybrid SyntheticMinority Over-Sampling Technique and Neural Network

  • سال انتشار: 1395
  • محل انتشار: مجله پیشرفت در تحقیقات کامپیوتری، دوره: 7، شماره: 4
  • کد COI اختصاصی: JR_JACR-7-4_009
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 302
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

Moshood A. Hambali

Computer Science Dept., Federal University Wukari, Nigeria

Morufat D. Gbolagade

Computer Science Dept., Al-Hikmah University, Ilorin, Nigeria

چکیده

Every woman is at risk of ovarian cancer; about 90 percent of women whodevelop ovarian cancer are above 40 years of age, with the high number of ovariancancers occurring at the age of 60 years and above. Early and correct diagnosis ofovarian cancer can allow proper treatment and as a result reduce the mortality rate.In this paper, we proposed a hybrid of Synthetic Minority Over-Sampling Technique(SMOTE) and Artificial Neural Network (ANN) to diagnose ovarian cancer frompublic available ovarian dataset. The dataset were firstly preprocessed usingSMOTE before employing Neural Network for classification. This study shows thatperformance of Neural networks in the cancer classification is improved byemploying SMOTE preprocessing algorithm to reduce the effect of data imbalancein the dataset. To justify the performance of the proposed approach, we comparedour results with the standard neural network algorithms. The performancemeasurement evaluated was based on the accuracy, F-measure, Recall, ROC AreaMargin Curve and Precision. The results showed that SMOTE + MLP (with above96% accuracy) performed better than SMOTE + RBF and standard RBF and MLP

کلیدواژه ها

Artificial Neural Network, RBF, SMOTE, MLP, Data Imbalance, Ovarian Cancer

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.