Un Clasificador de Cáncer de Mama basado en la combinación de un enfoque ontológico y de Razonamiento Basado en Casos

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Abdel Salem
Essam Abdrabou

Resumen

Las neoplasias de la mama son el segundo tipo más común de cáncer entre las mujeres y la quinta causa de muerte por cáncer
en todo el mundo. En el caso de este tipo específico de neoplasia, la detección temprana es la mejor forma de cura, y para ello
el diagnóstico oportuno y preciso del tumor es extremadamente importante. Se han hecho muchos estudios en automación de
procedimientos de diagnóstico crítico con el desarrollo de varios algoritmos de aprendizaje máquina, para ayudar a los médicos
a optimizar la tarea de toma de decisión eficazmente. En este estudio, presentamos un modelo clasificador de cáncer de mama
benigno/maligno basado en una combinación de ontología y razonamiento basado en casos para clasificar eficazmente tumores
de cáncer de mama como malignos o benignos. Este sistema de clasificación utiliza datos clínicos. Se utilizan dos armazones
orientados a objetos CBR basados en la ontología, jCOLIBRI y CBR. Se construyó un prototipo de diagnóstico de cáncer de
mama. Durante el prototipaje, examinamos el uso y la funcionalidad de los dos armazones enfocados.

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Artículos