論文の概要: A Combined PCA-MLP Network for Early Breast Cancer Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09128v1
• Date: Sat, 18 Jun 2022 06:17:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-26 13:04:52.740262
• Title: A Combined PCA-MLP Network for Early Breast Cancer Detection
• Title（参考訳）: 早期乳癌検出のためのPCA-MLPネットワーク
• Authors: Md. Wahiduzzaman Khan Arnob, Arunima Dey Pooja and Md. Saif Hassan Onim
• Abstract要約: 我々は、患者が乳がんに直面するかどうかを検出するために、異なる機械学習アルゴリズムを研究した。 われわれの4層PCAネットワークは、BCCDデータセットの平均90.48%で100%の精度を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Breast cancer is the second most responsible for all cancer types and has been the cause of numerous deaths over the years, especially among women. Any improvisation of the existing diagnosis system for the detection of cancer can contribute to minimizing the death ratio. Moreover, cancer detection at an early stage has recently been a prime research area in the scientific community to enhance the survival rate. Proper choice of machine learning tools can ensure early-stage prognosis with high accuracy. In this paper, we have studied different machine learning algorithms to detect whether a patient is likely to face breast cancer or not. Due to the implicit behavior of early-stage features, we have implemented a multilayer perception model with the integration of PCA and suggested it to be more viable than other detection algorithms. Our 4 layers MLP-PCA network has obtained the best accuracy of 100% with a mean of 90.48% accuracy on the BCCD dataset.
• Abstract（参考訳）: 乳癌はあらゆる種類のがんに対して2番目に責任を負っており、特に女性の間では長年にわたって多数の死因となっている。 癌検出のための既存の診断システムの即興化は、死亡率の最小化に寄与する。 さらに, 早期のがん検出は, 生存率を高めるために, 最近科学界で主要な研究領域となっている。 機械学習ツールの適切な選択は、早期予後を高い精度で保証することができる。 本稿では,患者が乳がんに遭遇する可能性を検出するため,異なる機械学習アルゴリズムについて検討した。 初期特徴の暗黙的な振る舞いのため,PCAを統合した多層認識モデルを実装し,他の検出アルゴリズムよりも有効であることが示唆された。 我々の4層MLP-PCAネットワークは、BCCDデータセットの平均90.48%の精度で100%の精度を得た。

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