كشف سرطان الثدي باستخداممجموعة بيانات سورية من المؤشرات الحيوية وخوارزميات تعلم الآلة

الملخص

سرطان الثدي هو أكثر أنواع السرطانات شيوعاً التي تصيب النساء في جميع أنحاء العالم. تطور تقنيات التحليل الطيفي وأجهزة تحليل مركبات الدم اتجه بالعلم إلى العمل على مفهوم

المؤشرات الحيوية وما يمكن أن تساعد في تصنيف وتشخيص والتنبؤ بوجود السرطانات والأورام الخبيثة بأنوعها.مؤخراً تم الاعتماد على خوارزميات تعلم الآلة لاستخدام المؤشرات الحيوية في تشخيص سرطان الثدي واكتشافه. يهدف هذا البحث إلى إنشاء مجموعة بيانات سورية من المستشفيات والمخابر السورية والتي تعتمد على المؤشرات الحيوية المتعارف عليها من قبل الأطباء المختصين.

ثانياً، التأكد من قدرة هذه المؤشرات على كشف سرطان الثدي من خلال استخدام الشبكات العصبونية ذات الانتشار الأماميFNN ونموذجي تعلم آلة هما آلة متجه الدعمSVM وخوارزمية الجيران الأقرب K-NN في تصنيف الحالات السليمة والسرطانية منها. أظهرت نتائج الاختبار أن الشبكة العصبونية FNN تعطي أفضل دقة بقيمة 95%وحساسية95.2% ونوعية94.7%. بينما أظهر نموذج SVM دقة 92.5% ونوعية 95.2%. بالمقارنة مع الأبحاث الأخرى، تظهر مجموعة البيانات السورية مدى كفاءة المؤشرات الحيوية المستحصلة من التحاليل الطبية في كشف سرطان الثدي.