Die Rolle von ANN-Techniken bei der Erkennung von Brustkrebs

In dieser Arbeit werden ANN-Techniken auf den WBCD-Datensatz angewandt und die Genauigkeit, Sensitivit酹 und Spezifit酹 der verschiedenen Netzwerke berechnet, wobei das neuronale Feed Forward-Netzwerk im Vergleich zu anderen Netzwerken die beste Genauigkeit erzielt. Daraus l酲st sich schlie en, dass das neuronale Feed-Forward-Netz mit dem Backpropagation-Algorithmus eine gute Leistung bei der Erkennung von Brustkrebs erbringt. Mit diesen ein Feed Forward neuronales Netz mit Backpropagation Algorithmus ist f die Erkennung von Brustkrebs im Frstadium f die diagnostische Effizienz, mit diesem die Wahrscheinlichkeit f das Vorhandensein von Brustkrebs mit ANN ist Erfolge, die von einem Feed Forward Netzwerk mit Backpropagation Algorithmus trainiert wurden, um den Brustkrebs effektiv im Frstadium unterscheiden zwischen b飉artigen und gutartigen F鄟len zu erkennen, mit all diesen Berichten Onkologe kommen zu dem Schluss, dass Knoten ist krebsartig und Patientin war von ihm betroffen. Mit diesem Verfahren kann der Onkologe den Brustkrebs leicht erkennen. Es hilft den Patienten bei der Behandlung von Brustkrebs im Frstadium und die diagnostische Genauigkeit kann erheblich verbessert werden.