دوره 4، شماره 4 - ( زمستان 1396 )                   جلد 4 شماره 4 صفحات 278-266 | برگشت به فهرست نسخه ها

XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Dehghan P, Mogharabi M, Zabbah I, Layeghi K, Maroosi A. Modeling Breast Cancer Using Data Mining Methods. jhbmi 2018; 4 (4) :266-278
URL: http://jhbmi.ir/article-1-208-fa.html
دهقان پروانه، مقربی مائده، ذباح ایمان، لایقی کامران، ماروسی علی. مدل‌سازی بیماری سرطان پستان با استفاده از روش‌های مبتنی بر داده‌کاوی. مجله انفورماتیک سلامت و زیست پزشکی. 1396; 4 (4) :266-278

URL: http://jhbmi.ir/article-1-208-fa.html


دانشجوی دکتری کامپیوتر، دانشکده برق و کامپیوتر، واحد تهران شمال، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
چکیده:   (7905 مشاهده)
مقدمه: سرطان سینه رایج‌ترین شکل سرطان در زنان است. اهمیت تشخیص سرطان سینه به عنوان یکی از موضوعات مهم در علم پزشکی مطرح می‌شود. تشخیص خوش‌خیم یا بدخیم بودن سرطان علاوه بر کاهش هزینه‌ها در جهت‌گیری نوع درمان از اهمیت فوق‌العاده‌ای برخوردار است. هدف از این پژوهش ارائه مدل‌هایی بر اساس داده‌کاوی است که قابلیت پیش‌بینی بیماری سرطان سینه را داشته باشند.
روش: این مطالعه از نوع توصیفی-تحلیلی می‌باشد. پایگاه داده آن شامل 683 رکورد مستقل شامل 9 متغیر موجود در پایگاه داده یادگیری ماشین UCI می‌باشد. در این مقاله، از شبکه‌های عصبی مصنوعی پرسپترون‌، بیزین و شبکه عصبی LVQ برای کلاس بندی سرطان سینه به دوکلاس خوش‌خیم و بدخیم استفاده شده است. از 80‌% داده‌ها جهت آموزش و از 20‌% باقی‌مانده جهت آزمون استفاده شد.
نتایج: پس از پیش‌پردازش داده‌ها شبکه‌های عصبی متفاوت با معماری‌های مختلف مورد بررسی قرار گرفتند. در بهترین حالت خوش‌خیم یا بد‌خیم بودن سرطان را در شبکه‌های عصبی پرسپترون چند لایه و شبکه عصبی LVQ و بیزین با میانگین ده بار تست به ترتیب با دقت‌های 97/5% و 97/6% و 98/3% پیش‌بینی شد. بررسی‌های مطالعه نشان داد که شبکه عصبی بیزین در تشخیص بیماری موفق‌تر است.
نتیجه ­گیری: سرطان پستان یکی از شایع‌ترین سرطان‌ها در بین زنان می‌باشد. تشخیص به موقع بیماری ضمن کاهش هزینه‌ها، شانس درمان موفقیت‌آمیز بیمار را افزایش می‌دهد. در این مطالعه ضمن تشخیص بیماری به کمک روش‌های داده‌کاوی، توانست با استفاده از شبکه عصبی بیزین به دقت بالایی در تشخیص بیماری دست یابد.

 
متن کامل [PDF 1182 kb]   (4014 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي اصیل | موضوع مقاله: داده کاوی
دریافت: 1396/4/23 | پذیرش: 1396/9/5

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

ارسال پیام به نویسنده مسئول


بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به مجله انفورماتیک سلامت و زیست پزشکی می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2024 CC BY-NC 4.0 | Journal of Health and Biomedical Informatics

Designed & Developed by : Yektaweb