دراسة مقارنة بين أداء الشبكات العصبية و نظام الاستدلال العصبي الضبابي المتكيف في تشخيص سرطان الثدي بالاعتماد على السمات البنيوية
نشر في جامعة تشرين
بتاريخ 2017
في مجال
والبحث باللغة
العربية
تحميل البحث
الملخص بالعربية
في هذه البحث تم تصميم شبكة عصبية اصطناعية تعتمد على خوارزمية الانتشار الخلفي للخطأ (BPNN) لتشخيص أورام الثدي و كذلك تصميم مصنف للتشخيص باستخدام نظام الاستدلال العصبي الضبابي المتكيف (ANFIS) و قد اعتمدت كلا الدراستين على السمات البنيوية للخزع الموجودة في قاعدة البيانات لصور الثدي لجامعة ويسكونسون في الولايات المتحدة الأميركية” Wisconson Brest Cancer dataset“
في النهاية تم اجراء مقارنة بين الدراستين من أجل التشخيص الحميد و الخبيث للكتل السرطانية لسرطان الثدي حيث حصلت الدراسة الاولى BPNN على دقة %95.95 بينما الدراسة الثانية ANFIS حصلت على دقة 91.9% و هذه النتائج تعتبر هامة جدا و مساعدة إذا ما قورنت بالأبحاث المعتمدة على السمات الشكلية المأخوذة من الصور لأجهزة متنوعة كالماموغراف و الرنين المغناطيسي.
المراجع المستخدمة
Ebrahim Edriss Ebrahim Ali, Wu Zhi Feng. Breast Cancer Classification using Support Vector Machine and Neural Network. International Journal of Science and Research (IJSR). Vol.5 No. 3, 2016, 1-6
K. A. Mohamed Junaid. Classification Using Two Layer Neural Network Back Propagation Algorithm. Circuits and Systems, Vol.1, No.7, 2016, 1207-1212
Htet Thazin, Tike Thein, Khin Mo. AN APPROACH FOR BREAST CANCER DIAGNOSIS CLASSIFICATION USING NEURAL NETWORK. Advanced Computing: An International Journal (ACIJ), Vol.6, No.1, 2015, 1-11