مقاله پیش بینی عود مجدد سرطان پستان به کمک سه تکنیک داده کاوی که چکیده‌ی آن در زیر آورده شده است، در زمستان ۱۳۹۱ در بیماریهای پستان ایران از صفحه ۲۳ تا ۳۴ منتشر شده است.
نام: پیش بینی عود مجدد سرطان پستان به کمک سه تکنیک داده کاوی
این مقاله دارای ۱۲ صفحه می‌باشد، که برای تهیه‌ی آن می‌توانید بر روی گزینه‌ی خرید مقاله کلیک کنید.
کلمات مرتبط / کلیدی:
مقاله عود سرطان پستان
مقاله درخت تصمیم گیری
مقاله ماشین بردار پشتیبان
مقاله شبکه های عصبی مصنوعی
مقاله طبقه بندی

نویسنده(ها):
جناب آقای / سرکار خانم: طلوعی اشلقی عباس
جناب آقای / سرکار خانم: پورابراهیمی علی
جناب آقای / سرکار خانم: ابراهیمی ماندانا
جناب آقای / سرکار خانم: قاسم احمد لیلا

چکیده و خلاصه‌ای از مقاله:
مقدمه: تعداد و اندازه پایگاه داده های پزشکی به سرعت در حال افزایش است و مدل های توسعه یافته تکنیک داده کاوی می توانند برای پزشکان جهت کمک در تصمیم گیری موثر و کاربردی باشند. هدف اصلی از این مقاله، گزارش یک پروژه تحقیقاتی به منظور مقایسه الگوریتم های مختلف داده کاوی از طریق مقایسه حساسیت، ویژگی و دقت بین آنها، جهت انتخاب دقیق ترین مدل برای پیش بینی عود مجدد سرطان پستان در زنان مبتلا بوده است. در حقیقت بیان کاربرد عملی داده کاوی در حوزه سرطان پستان با استفاده از داده های ثبت شده در پایگاه داده است که به فراهم کردن اطلاعات ضروری و دانش مورد نیاز پزشکان در تصمیم گیری بهتر کمک می کند.
مواد و روش ها: این تحقیق در خصوص بیماران مبتلا به سرطان پستان که حداقل هر کدام به مدت دو سال تحت پیگیری بوده اند، انجام شد. اطلاعات این بیماران در مرکز تحقیقات سرطان پستان جهاد دانشگاهی برای پیگیری اقدامات درمانی ثبت و بیماران حداقل به مدت دو سال پس از تشخیص، تحت نظر این مرکز بوده و پیگیری های بعدی برای آنها انجام شده است. به منظور توسعه مدل های پیش بینی جهت پیش بینی عود سرطان پستان، از درختان تصمیم گیری (C5.0)، ماشین بردار پشتیبان(SVM: Support Vector Machines)  و تکنیک های شبکه های عصبی مصنوعی(ANNs: Artificial Neural Networks)  با بهره گیری از پایگاه داده مذکور استفاده شده است.
نتایج: بررسی های صورت گرفته نشان می دهد که دقت در سه الگوریتم داده کاوی، یعنی درخت تصمیم گیری، ANN و SVM به ترتیب ۰٫۹۳۶، ۰٫۹۴۷ و ۰٫۹۵۷ بوده است.
بحث و نتیجه گیری: مدل طبقه بندی SVM در پیش بینی عود مجدد سرطان پستان، حداقل میزان خطا و بیشترین دقت را داشت که بالاتر از درخت تصمیم گیری و مدل ANN بود و دقت پیش بینی در مدل درخت تصمیم گیری(C5.0)  نیز پایین ترین میزان در بین سه مدل پیش بینی را نشان داد. نتایج به دست آمده حاکی از افزایش درصد صحت نتایج، با بهره گیری از روش های تقویت و هرس کردن بوده است.