کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6891138 | 1445225 | 2018 | 24 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Breast cancer data analysis for survivability studies and prediction
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل داده های سرطان پستان برای مطالعات و پیش بینی مطالعات پایداری
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ANNRNNDBSCANTNMDLBCLAJCCMARSSLMLPRBFNaïve Bayes - Bayes نائومیSOM - WHOSurveillance, Epidemiology, and End Results Program - برنامه نظارت، اپیدمیولوژی، و پایان دادن بهtumor, node, metastasis - تومور، گره، متاستازDecision trees - درختان تصمیم گیریSEER - سرندRecurrent neural network - شبکه عصبی مکررartificial neural networks - شبکه های عصبی مصنوعیRadial basis function - عملکرد پایه شعاعیDiffuse large B cell lymphoma - لنفوم سلول بزرگ سلول B بزرگSVM - ماشین بردار پشتیبانیSupport vector machine - ماشین بردار پشتیبانیSelf-organising map - نقشه خودسازماندهMulti-Layer Perceptron - چند لایه ی PerceptronAmerican Joint Committee on Cancer - کمیته مشترک آمریکا در مورد سرطانMachine learning - یادگیری ماشینSemi-supervised learning - یاگیری نیمهنظارتی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
A new, entirely data driven approach based on unsupervised learning methods improves understanding and helps identify patterns associated with the survivability of patient. The results of the analysis can be used to segment the historical patient data into clusters or subsets, which share common variable values and survivability. The survivability prediction accuracy of a MLP is improved by using identified patient cohorts as opposed to using raw historical data. Analysis of variable values in each cohort provide better insights into survivability of a particular subgroup of breast cancer patients.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computer Methods and Programs in Biomedicine - Volume 155, March 2018, Pages 199-208
Journal: Computer Methods and Programs in Biomedicine - Volume 155, March 2018, Pages 199-208
نویسندگان
Nagesh Shukla, Markus Hagenbuchner, Khin Than Win, Jack Yang,