論文の概要: Improving Oral Cancer Outcomes Through Machine Learning and Dimensionality Reduction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10189v1
• Date: Wed, 11 Jun 2025 21:26:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.465264
• Title: Improving Oral Cancer Outcomes Through Machine Learning and Dimensionality Reduction
• Title（参考訳）: 機械学習と次元化による口腔癌の予後改善
• Authors: Mohammad Subhi Al-Batah, Muhyeeddin Alqaraleh, Mowafaq Salem Alzboon,
• Abstract要約: 口腔癌は、患者の生存率を高めるために、早期診断と正確な予後を必要とする、腫瘍学における深刻な課題を呈する。 機械学習とデータマイニングの最近の進歩は、従来の診断方法に革命をもたらし、良性病変と悪性口腔病変を区別するための洗練された自動化されたツールを提供している。 本研究では、ニューラルネットワーク、K-Nearest Neighbors(KNN)、SVM(Support Vector Machines)、およびアンサンブル学習技術を含む最先端データマイニング手法を総合的に検討し、特に口腔癌の診断と予後に応用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Oral cancer presents a formidable challenge in oncology, necessitating early diagnosis and accurate prognosis to enhance patient survival rates. Recent advancements in machine learning and data mining have revolutionized traditional diagnostic methodologies, providing sophisticated and automated tools for differentiating between benign and malignant oral lesions. This study presents a comprehensive review of cutting-edge data mining methodologies, including Neural Networks, K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machines (SVM), and ensemble learning techniques, specifically applied to the diagnosis and prognosis of oral cancer. Through a rigorous comparative analysis, our findings reveal that Neural Networks surpass other models, achieving an impressive classification accuracy of 93,6 % in predicting oral cancer. Furthermore, we underscore the potential benefits of integrating feature selection and dimensionality reduction techniques to enhance model performance. These insights underscore the significant promise of advanced data mining techniques in bolstering early detection, optimizing treatment strategies, and ultimately improving patient outcomes in the realm of oral oncology.
• Abstract（参考訳）: 口腔癌は、患者の生存率を高めるために、早期診断と正確な予後を必要とする、腫瘍学における深刻な課題を呈する。 機械学習とデータマイニングの最近の進歩は、従来の診断方法に革命をもたらし、良性病変と悪性口腔病変を区別するための洗練された自動化されたツールを提供している。 本研究では、ニューラルネットワーク、K-Nearest Neighbors(KNN)、SVM(Support Vector Machines)、およびアンサンブル学習技術を含む最先端データマイニング手法を総合的に検討し、特に口腔癌の診断と予後に応用した。 厳密な比較分析により,ニューラルネットが他のモデルを上回っ,口腔癌予測において93,6%の有意な分類精度を達成していることが明らかとなった。 さらに,モデル性能を向上させるために,特徴選択と次元縮小技術を統合することの潜在的な利点を強調した。 これらの知見は、早期発見の促進、治療戦略の最適化、最終的には口腔腫瘍学の領域における患者の成果の向上において、高度なデータマイニング技術が有望であることを示す。

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