کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6891561 | 698274 | 2013 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Performance comparison of machine learning methods for prognosis of hormone receptor status in breast cancer tissue samples
ترجمه فارسی عنوان
مقایسه عملکرد روش های یادگیری ماشین برای پیش آگهی وضعیت گیرنده هورمون در نمونه های بافت سرطان پستان
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
According to the results of our experimental work, a combination of functional trees and the naive bayes classifier gave the best prognostic scores indicating very good kappa agreement values (κ = 0.899 and κ = 0.949, p < 0.001) with the experts. This combination also gave the best dichotomization rate (96.3%) for assessment of estrogen receptor status. Wavelet color features provided better classification accuracy than Laws texture energy and co-occurrence matrix features.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computer Methods and Programs in Biomedicine - Volume 110, Issue 3, June 2013, Pages 298-307
Journal: Computer Methods and Programs in Biomedicine - Volume 110, Issue 3, June 2013, Pages 298-307
نویسندگان
Adem Kalinli, Fatih Sarikoc, Hulya Akgun, Figen Ozturk,