استفاده از دسته‌بندی ترکیبی مبتنی بر جداسازی نمونه‌های متعارف و نامتعارف برای تشخیص سرطان پستان
الموضوعات :
امین رضایی‌پناه
1
( موسسه آموزش عالی رهجویان دانش برازجان، بوشهر)
حسام واقع بین
2
(دانشگاه آزاد اسلامی واحد بوشهر)
الکلمات المفتاحية: الگوریتم ژنتیکدسته‌بندیسرطان پستانویژگی‌های مؤثرنمونه‌های متعارف و نامتعارف,
ملخص المقالة :
سرطان پستان یکی از رایج‌ترین انواع سرطان‌ها در زنان می‌باشد و در سال‌های اخیر رشد قابل توجهی در تعداد افراد مبتلا به آن گزارش شده است. با گسترش روزافزون علم استفاده از داده‌کاوی در پزشکی به یکی از زمینه‌های پرکاربرد برای بهبود سیستم‌های درمانی تبدیل شده است. در این تحقیق فرايند تشخيص بيماري سرطان پستان در دو مرحله انجام می‌شود. در مرحله اول از یک الگوریتم ژنتیک بهبودیافته برای تشخیص ویژگی‌های مؤثر در پیش‌بینی این بیماری استفاده شده و در مرحله دوم نمونه‌های متعارف و نامتعارف به منظور افزایش دقت و ایجاد مدل دسته‌بندی نهایی شناسایی می‌شوند. برای کار دسته‌بندی مقایسه‌ای بین دو مدل درخت تصمیم و ماشین بردار پشتیبان انجام شده که نتایج، برتری مدل ماشین بردار پشتیبان را نشان می‌دهد. نتایج آزمایش‌های انجام‌شده دقت تشخیص سرطان پستان را روی مجموعه داده‌های WBCD، WDBC و WPBC به ترتیب 26/99%، 55/98% و 45/98% گزارش می‌دهد.
[1] A. G. Freifeld, et al., "Clinical practice guideline for the use of antimicrobial agents in neutropenic patients with cancer: 2010 update by the Infectious Diseases Society of America," Clinical Infectious Diseases, vol. 52, no. 4, pp. 56-93, Feb. 2011.
[2] K. J. Cios and G. W. Moore, "Uniqueness of medical data mining," Artificial Intelligence in Medicine, vol. 26, no. 1, pp. 1-24, Sept. 2002.
[3] R. Shen, Y. Yang, and F. Shao, "Intelligent breast cancer prediction model using data mining techniques," in Proc.6th Int. Conf. on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics, IHMSC’14, pp. 384-387, Hangzhou, China, 26-27 Aug. 2014.
[4] S A. R. M. Al-shamasneh, ans U. H. B. Obaidellah, "Artificial intelligence techniques for cancer detection and classification: review study," European Scientific Journal, vol. 13, no. 3, pp. 342-370, Jan. 2017.
[5] A. K. Sampath and N. Gomathi, "Probabilistic model based hybrid classifier for character recognition," International J. of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, vol. 25, no. 4, pp. 621-647, Aug. 2017.
[6] م. عبدالرزاق‌نژاد، "طبقه‌بندی و شناسایی وب‌سایت‌های فیشینگ به کمک مجموعه قوانین فازی و الگوریتم اصلاح‌شده بهینه‌سازی صفحات شیب‌دار،" نشریه مهندسی برق و مهندسی کامپیوتر ایران، ب- مهندسی کامپیوتر، جلد 14، شماره 3، صص. 321-311، پاییز 1395.
[7] ه. صدوقی یزدی، ع. محی‌الدینی شاهم‌آبادی‌پور و م. خادمی، "طبقه‌بند خودسازمانده هندسی مبتنی بر یادگیری فعال برای نهان‌کاوی در محیط ویدئو با صرف حداقل برچسب،" نشریه مهندسی برق و مهندسی کامپیوتر ایران، ب- مهندسی کامپیوتر، جلد 16، شماره 1، صص. 40-28، بهار 1397.
[8] ز. مروج و ج. آذرخش، "شبیه‌سازی و طبقه‌بندی وقایع کیفیت توان با استفاده از شبکه عصبی،" فصلنامه مدل‌سازی در مهندسی، جلد 13، شماره 41، صص. 137-146، تابستان 1394.
[9] ر. شیخ‌پور و م. آقاصرام، "انتخاب ویژگی‌های مؤثر در تشخیص سرطان سینه با استفاده از مدل‌های پارامتریک یادگیری ماشین،" فصلنامه علمي- پژوهشي بيماري‌هاي سینه، جلد 8، شماره 2، صص. 16-23، تابستان 1394.
[10] ا. صادقی‌پور، ن. ا. صحراگرد، م. ر. سایبانی و ز. بهمن‌زاده، "تشخیص سرطان سینه بر اساس رویکرد ترکیبی مبتنی بر الگوریتم کرم شب‌تاب و ترکیب سیستم‌های هوشمند،" مجموعه مقالات کنفرانس بین‌المللی مهندسی، ICOAC، هنر و محیط زیست، کشور لهستان، صص. 31-24، پاییز 1393.
[11] S. K. Mandal, "Performance analysis of data mining algorithms for breast cancer cell detection using Naive Bayes, logistic regression and decision tree," International J. of Engineering and Computer Science, vol. 6, no. 2, pp. 20388-20391, Feb. 2017.
[12] A. Onan, "A fuzzy-rough nearest neighbor classifier combined with consistency-based subset evaluation and instance selection for automated diagnosis of breast cancer," Expert Systems with Applications, vol. 42, no. 20, pp. 6844-6852, Nov. 2015.
[13] B. G. Patil and S. N. Jain, "Cancer cells detection using digital image processing methods," International J. of Latest Trends in Engineering and Technology, vol. 3, no. 4, pp. pp. 45-49, Mar.2014.
[14] M. Nilashi, O. Ibrahim, H. Ahmadi, and L. Shahmoradi, "A knowledge-based system for breast cancer classification using fuzzy logic method," Telematics and Informatics, vol. 34, no. 4, pp. 133-144, Jul. 2017. [15] K. J. Wang, B. Makond, K. H. Chen, and K. M. Wang, "A hybrid classifier combining SMOTE with PSO to estimate 5-year survivability of breast cancer patients," Applied Soft Computing, vol. 20, pp. 15-24, Jul. 2016.
[16] R. D. H. Devi and M. I. Devi, "Outlier detection algorithm combined with decision tree classifier for early diagnosis of breast cancer," International Journal of Advanced Engineering Technology, vol. 93, no. 2, pp. 93-98, Apr. 2016.
[17] J. Diz, G. Marreiros, and A. Freitas, "Applying data mining techniques to improve breast cancer diagnosis," J. of Medical Systems, vol. 40, no. 9, pp. 203-209, Aug. 2016.
[18] S. Ghosh, S. Mondal, and B. Ghosh, "A comparative study of breast cancer detection based on SVM and MLP BPN classifier," in 1st IEEE Int. Conf. on Automation, Control, Energy and Systems, ACES’14, 4 pp., Hooghy, India, 1-2 Feb. 2014.
[19] K. Vaidehi and T. S. Subashini, "Breast tissue characterization using combined K-NN classifier," Indian J. of Science and Technology, vol. 8, no. 1, pp. 23-26, Jan. 2015.
[20] R. Sheikhpour, M. A. Sarram, and R. Sheikhpour, "Particle swarm optimization for bandwidth determination and feature selection of kernel density estimation based classifiers in diagnosis of breast cancer," Applied Soft Computing, vol. 40, no. C, pp. 113-131, Mar. 2016.
[21] F. Ahmad, N. A. M. Isa, Z. Hussain, M. K. Osman, and S. N. Sulaiman, "A GA-based feature selection and parameter optimization of an ANN in diagnosing breast cancer," Pattern Analysis and Applications, vol. 18, no. 4, pp. 861-870, Nov. 2015.
[22] M. A. Hall, "Correlation-based feature selection of discrete and numeric class machine learning," in Proc. of the 17th Int.Conf. on Machine Learning, ICML'00, pp. 359-366, 29 Jun.-2 Jul. 2000.
[23] J. L. J. Laredo, S. S. Nielsen, G. Danoy, P. Bouvry, and C. M. Fernandes, "Cooperative selection: improving tournament selection via altruism," in Proc. European Conf. on Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization, pp. 85-96, Apr. 2014.
[24] M. Bulmer, "The effect of selection on genetic variability," Tthe American Naturalist, vol. 105, no. 943, pp. 201-211, May 1971.
[25] M. Tavallaee, N. Stakhanova, and A. A. Ghorbani, "Towards credible evaluation of anomaly based intrusion detection methods," IEEE Trans. on System, Man and Cybernetics, Part C, Applications and Reviews, vol. 40, no. 5, pp. 516-524, Sept. 2010.
[26] Breast Cancer Wisconsin (Original) dataset, UCI Machine Language Repository, 1992.
[27] س. زنگنه، ر. جوانمرد، ع. تپه و م. م. عبادزاده، "رویکرد ترکیبی برای کاهش ابعاد ویژگی‌های مجموعه‌های داده‌ای با استفاده از الگوریتم ترکیبی شبکه عصبی و الگوریتم ژنتیک در تشخیص پزشکی،" مجموعه مقالات سومین کنفرانس داده‌کاوی، صص. 46-36، تهران، پاييز 1388.
[28] G. I. Salama, M. B. Abdelhalim, and M. A. Zeid, "Experimental comparison of classifiers for breast cancer diagnosis," in Proc. 7th IEEE Int. Conf. on Computer Engineering & Systems, ICCES’12, pp. 180-185, Cairo, Egypt, 27-29 Nov.2012.
