【英文题名】
Research on Diagnosis of Breast Cancer Based on Machine Learning
【作者】
霍双红 ;
【导师】
王建中 ;
【学位授予单位】
中北大学 ;
【学科专业名称】
应用数学
【学位年度】
2017
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
中北大学
【网络出版投稿时间】
2017-07-04
【关键词】
乳腺肿瘤诊断 ;
Fisher判别 ;
K-means算法 ;
自组织竞争神经网络 ;
学习向量量化神经网络 ;
遗传算法 ;
【英文关键词】
Breast cancer diagnosis ;
Fisher discriminant analysis ;
K-means neural network ;
self-organizing neural network ;
LVQ ;
Genetic algorithms ;
【中文摘要】
乳腺肿瘤严重危害到女性的健康,目前为止还没有找到很好的预测乳腺癌的方法。目前,依照当前的医疗水平,唯一提高乳腺癌的治愈率和降低乳腺癌的死亡率的方法关键在于要提早发现,早发现可以及时治疗,早诊断,不要耽误最佳治疗时间和早治疗。近几年,为了提高诊断的效率,其研究方法一直向着智能化和工具化这个方向发展。随着现在科学技术地不断发展,人工智能技术不断进步,人工神经网络技术也日益成熟,它的分类能力也越来越强,并且具有智能性,为乳腺肿瘤识别提供了一种新的诊断方法。由于乳腺病灶组织发生病变,然而它与正常的细胞核组织的显微图像有所不同,因此采用分类能力比较强的算法来进行乳腺肿瘤诊断,为乳腺肿瘤诊断提供了一种新的方法。本文主要以机器学习人工神经网络为基础对乳腺肿瘤的诊断进行研究和实验,应用了几种方法进行仿真实验,都具有良好的实验效果,故障诊断精度被提高了,所以它是是一种有效的乳腺肿瘤诊断方法,并且此方法具有较高的医学应用价值。本文主要研究内容包括:(1)应用了统计学三种判别方法,fisher判别,距离判别,贝叶斯判别对乳腺肿瘤数据,进行实验,三种方法进行比较。通过仿真实验证明,fisher判别的准确达到了97.1%,距离判别的正...
【英文摘要】
Breast cancer has become the first killer of female health hazards.At present,there is a lack of the first level prediction method for breast cancer.The key to improve the cure rate and reduce the mortality of breast cancer is early detection,early diagnosis and early treatment.So early detecting,early diagnosing,early treating has become the only way.The traditional breast tumor diagnosis method of medical images is the focus part.This method relies on artificial experience for the diagnosis is subjective ...
【更新日期】
2017-07-19
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