A HYBRID DATASET-BASED ENSEMBLE STRATEGY FOR EFFICIENT BREAST CANCER DETECTION
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is especially dangerous for women because it kills and hurts a lot of people. Because of this, there is a need for an algorithm that can spot the first signs of breast cancer essential. One of the most common types of cancer in women is breast cancer. Its spread among people is a major worry all over the world. To save the patient's life, it is very important to find the disease and treat it right away. Last year, more than 2.3 million women were told they had breast cancer, and about 0.7 million of them died. Manually diagnosing the disease isn't very good, and most of the time, it's almost impossible to find severe cancer early, which means that the patients die. Machine learning is a key part of figuring out what early signs of breast cancer to look for. In this paper Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) methods can be used to find breast cancer in early stage and accurately to save lives. In this work breast cancer predicted by using a hybrid model to combine ML and DL techniques. Firstly, a DL method Scale-Invariant Feature Transform (SWIFT) is used to extract the meaning full information from the image dataset and then different machine learning models such as (K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM)) are applied to classify the malignant and benign cases. Secondly, these models classified the instances into two classes. The main focus of this work is to figure out whether a breast cancer is benign or malignant based on different specific characteristics taken from a group of images from normal and breast cancer patients. The results of contracted ML models compared on the basis of accuracy, precision, Recall and F1-Score. This study used Principal Component Analysis to find the optimized features from the set of extracted features for improving the accuracy of the used models. This is done by using multiple Machine Learning algorithms and choosing the classification model with the highest accuracy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».