Artificial Intelligence (AI) and Nuclear Features from the Fine Needle Aspirated (FNA) Tissue Samples to Recognize Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is one of the paramount causes of new cancer cases worldwide annually. It is a malignant neoplasm that develops in the breast cells. The early screening of this disease is essential to prevent its metastasis. A mammogram X-ray image is the most common screening tool practiced currently when this disease is suspected; all the breast lesions identified are not malignant. The invasive fine needle aspiration (FNA) of a breast mass sample is the secondary screening tool to clinically examine cancerous lesions. The visual image analysis of the stained aspirated sample imposes a challenge for the cytologist to identify the malignant cells accurately. The formulation of an artificial intelligence-based objective technique on top of the introspective assessment is essential to avoid misdiagnosis. This paper addresses several artificial intelligence (AI)-based techniques to diagnose breast cancer from the nuclear features of FNA samples. The Wisconsin Breast Cancer dataset (WBCD) from the UCI machine learning repository is applied for this investigation. Significant statistical parameters are measured to evaluate the performance of the proposed techniques. The best detection accuracy of 98.10% is achieved with a two-layer feed-forward neural network (FFNN). Finally, the developed algorithm's performance is compared with some state-of-the-art works in the literature.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».