Hybrid Feature Selection Using the Firefly Algorithm for Automatic Detection of Benign/Malignant Breast Cancer in Ultrasound Images
Notice bibliographique
Résumé
The incidence rate of breast cancer (BC) is progressively increasing worldwide, and early diagnosis can help reduce the mortality rate.Ultrasound imaging, a cost-effective imaging technique, is widely used for initial screening of patients suspected of having breast cancer.Categorizing breast ultrasound images into benign and malignant classes is crucial for planning appropriate treatment strategies to combat BC.This research proposes a Convolutional Neural Network (CNN) framework to classify breast ultrasound images.This framework comprises the following stages: (i) image collection and resizing, (ii) CNN segmentation to extract the cancerous region, (iii) deep feature mining, (iv) extraction of handcrafted features, (v) selection of optimal features based on the Firefly algorithm (FA) and serial concatenation of features to create the feature vector, and (vi) performance evaluation and validation.The proposed classification task is executed using (i) deepfeature-based classification and (ii) integrated deep and handcrafted (hybrid) features.Experimental outcomes confirm that the ResNet18-based deep features achieve a classification accuracy of 91% with the SoftMax classifier, while the proposed hybrid features provide a classification accuracy of 99.50% with the K-Nearest Neighbor (KNN).These results underscore the significance of the proposed scheme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».