Hybrid Medical Data Mining Model for Identifying Tumor Severity in Breast Cancer Diagnosis
Message:
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
Purpose
This study proposes a methodology for detecting tumor severity using data mining of databases relating to breast imaging modalities. In doing so, it proposes creating a software application that can serve as an efficient decision-making support system for medical practitioners, especially those in areas where there is a shortage of modern medical diagnostic devices or specialized practitioners, such as in developing countries.
Method
we investigated the data of approximately 3754 screened women by using “BI-RADS” categories as a quality assessment tool to screening, measure, and identify the size and location of lesions, determine the number of lymph nodes, collect biopsy samples, determine final diagnoses, prognoses, and age which were all available from the screening registry.
Result
The application of each algorithm on BI-RADS values 4 and 5 for Invasive Ductal Carcinoma lesions was assessed, and the following accuracy was acquired: CART: 84.71%. In order to get the best result, four optimum clusters based on tumor size were applied to constructing simple rules with significant confidence.
Conclusion
This study presents a hybrid approach - a combination of k-means with GRI and CART decision tree - to better assess breast cancer data sets.
Language:
English
Published:
Journal of Advances in Industrial Engineering, Volume:55 Issue: 2, Spring 2021
Pages:
151 to 164
magiran.com/p2360168  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!