کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
723374 | 892344 | 2006 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
GA-BACKPROPAGATION HYBRID TRAINING AND MORPHOMETRIC PARAMETERS TO CLASSIFY BREAST TUMOURS ON ULTRASOUND IMAGES
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مکانیک محاسباتی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This work presents a multilayer perceptron (MLP) network, trained with backpropagation algorithm, to classify breast tumours as malign or benign ones. Seven morphometric parameters, extracted from the convex polygon and the normalised radial length techniques, are used as MLP input. A genetic-based selection procedure helps backpropagation training scheme to select the best input parameters and best training set, as well. To achieve this aim, an objective function is proposed. The best values of accuracy (97.4%), sensitivity (98.0%) and specificity (96.2%) were achieved with a set of five parameters, despite the training set sizes tested: 30% and 50% of the total samples.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: IFAC Proceedings Volumes - Volume 39, Issue 18, 2006, Pages 285–290
Journal: IFAC Proceedings Volumes - Volume 39, Issue 18, 2006, Pages 285–290
نویسندگان
André Victor Alvarenga, Wagner C.A. Pereira, Antonio Fernando C. Infantosi, Carolina M. de Azevedo,