I Indien är muncancer vanligtvis presenteras i avancerat stadium av malignitet. Det är viktigt att ta reda på diagnosen för att initiera mest fördelaktiga behandling av misstänkta lesioner. Det främsta hindret för lämplig behandling och kontroll av oral cancer är identifiering och riskbedömning av tidig sjukdom i samhället på ett kostnadseffektivt sätt. Syftet med denna forskning är att utforma en data mining modell med hjälp av probabilistic neural network och allmän regression neural network (PNN/GRNN) för tidig upptäckt och förebyggande av oral malignitet. Modellen är byggd med hjälp av muncancer databasen som har 35 attribut och 1025 poster. Alla attribut som hänför sig till kliniska symtom och anamnes anses klassificera maligna och icke- maligna fall. Därefter försöker modellen förutsäga viss typ av cancer, dess stadium och omfattning med hjälp av attribut som hänför sig till symtom, grov undersökning och undersökningar. Dessutom planerar modellen att förutse överlevnadsförmågan hos en patient på grundval av behandling och uppföljningsuppgifter. Slutligen jämförs PNN/GRNN-modellens prestanda med andra klassificeringsmodellers. Klassificeringsnoggrannheten för PNN/GRNN-modellen är 80 % och är därför bättre för tidig upptäckt och förebyggande av muncancer.
Probabilistic neural network and general regression neural network (PNN/GRNN) data mining modell planerades i REF för att upptäcka och förebygga oral cancer i tidigare skede och ger också högre noggrannhet.
Usage of Probabilistic and General Regression Neural Network for Early Detection and Prevention of Oral Cancer
{'venue': 'TheScientificWorldJournal', 'journal': 'TheScientificWorldJournal', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}