Revista internacional de minería de datos biomédicos
Acceso abierto

abstracto

Las redes neuronales con un enfoque de algoritmo de aprendizaje incremental para la clasificación masiva en el cáncer de mama

Zribi M y Boujelbene Y

Como el cáncer de mama puede ser muy agresivo, solo la detección temprana puede prevenir la mortalidad. El sistema propuesto es eliminar el tiempo de espera innecesario y reducir los errores humanos y técnicos en el diagnóstico del cáncer de mama. El diagnóstico correcto del cáncer de mama es uno de los principales problemas en el campo de la medicina. De la literatura se ha encontrado que diferentes técnicas de reconocimiento de patrones pueden ayudarlos a mejorar en este dominio. Este trabajo utiliza las redes neuronales con un algoritmo de aprendizaje incremental como herramienta para clasificar una masa en la mama (benigna y maligna) utilizando la selección de los factores de riesgo más relevantes y la toma de decisiones del diagnóstico de cáncer de mama Para probar el algoritmo propuesto se utilizó el Base de datos de cáncer de mama de Wisconsin (WBCD). El rendimiento de ANN con un algoritmo de aprendizaje incremental se prueba utilizando precisión de clasificación, análisis de sensibilidad y especificidad y matriz de confusión. Se obtuvo una precisión de clasificación del 99,95 %, un resultado muy prometedor en comparación con algoritmos anteriores ya aplicados y técnicas de clasificación recientes aplicadas a la misma base de datos.