論文の概要: ANNCRIPS: Artificial Neural Networks for Cancer Research In Prediction & Survival

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15803v1
• Date: Tue, 26 Sep 2023 08:11:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 12:31:21.632072
• Title: ANNCRIPS: Artificial Neural Networks for Cancer Research In Prediction & Survival
• Title（参考訳）: ANNCRIPS: 癌研究のための予測と生存のためのニューラルネットワーク
• Authors: Amit Mathapati
• Abstract要約: 本研究では,ニューラルネットワーク(ANN)を用いたインテリジェントな数学的モデルの開発と検証に焦点をあてる。 このモデルの実装は、偽陽性の発生率を減らし、患者の結果を改善する有望な可能性を示す。 長期的な目標は、このソリューションを様々なスクリーニングセンター、病院、研究機関に展開できるようにすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prostate cancer is a prevalent malignancy among men aged 50 and older. Current diagnostic methods primarily rely on blood tests, PSA:Prostate-Specific Antigen levels, and Digital Rectal Examinations (DRE). However, these methods suffer from a significant rate of false positive results. This study focuses on the development and validation of an intelligent mathematical model utilizing Artificial Neural Networks (ANNs) to enhance the early detection of prostate cancer. The primary objective of this research paper is to present a novel mathematical model designed to aid in the early detection of prostate cancer, facilitating prompt intervention by healthcare professionals. The model's implementation demonstrates promising potential in reducing the incidence of false positives, thereby improving patient outcomes. Furthermore, we envision that, with further refinement, extensive testing, and validation, this model can evolve into a robust, marketable solution for prostate cancer detection. The long-term goal is to make this solution readily available for deployment in various screening centers, hospitals, and research institutions, ultimately contributing to more effective cancer screening and patient care.
• Abstract（参考訳）: 前立腺がんは50歳以上の男性に多い悪性腫瘍である。 現在の診断法は主に血液検査、PSA:前立腺特異的抗原レベル、DRE(Digital Rectal Examinations)に依存している。 しかし、これらの方法はかなりの偽陽性率に苦しむ。 本研究は,ニューラルネットワーク(anns)を用いて,前立腺癌の早期発見を促進するインテリジェントな数学的モデルの開発と検証に焦点をあてる。 本研究の目的は,前立腺癌の早期発見を支援する新しい数学的モデルを提供することであり,医療従事者による迅速な介入を促進することにある。 このモデルの実装は、偽陽性の発生率を減らし、患者の結果を改善する有望な可能性を示す。 さらに,さらなる精細化,広範な検査,検証によって,前立腺癌検出のための堅牢で市場性の高いソリューションへと進化することを期待している。 長期的な目標は、このソリューションを様々なスクリーニングセンター、病院、研究機関に展開しやすくすることであり、最終的にはより効果的ながんスクリーニングと患者ケアに寄与する。

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