Bröstcancer är den näst vanligaste orsaken till cancerdöd hos kvinnor. Exakt tidig upptäckt kan effektivt minska dödligheten som orsakas av bröstcancer. Massor och mikroförkalkningskluster är ett viktigt tidigt tecken på bröstcancer. Det är dock ofta svårt att skilja avvikelser från normala bröstvävnader på grund av deras subtila utseende och tvetydiga marginaler. Datorstödd diagnos (CAD) hjälper radiologen att upptäcka avvikelserna på ett effektivt sätt. Detta papper undersöker en ny klassificeringsmetod för detektion av bröstabnormiteter i digitala mammogram med hjälp av partikel Swarm Optimerad Wavelet Neural Network (PSOWNN). Den föreslagna onormala detektionsalgoritm bygger på att extrahera Lagtextur Energi Åtgärder från mammogram och klassificera misstänkta regioner genom att tillämpa ett mönster klassificerare. Metoden tillämpas på verklig klinisk databas av 216 mammogram som samlats in från mammogram screening centers. CAD-systemets detektionsprestanda analyseras med hjälp av receptionens operativa karakteristiska (ROC) kurva. Denna kurva visar de avvägningar mellan känslighet och specificitet som finns tillgängliga från ett diagnostiskt system och beskriver därmed det föreslagna systemets inneboende diskrimineringsförmåga. Resultatet visar att arean under ROC-kurvan för den föreslagna algoritmen är 0,96853 med en känslighet 94,167% av och specificitet av 92,105%.
Dheeba m.fl. REF använde partikel svärm optimerade våget neurala nätverk (PSOWNN) för undersökning av ny klassificering teknik för att upptäcka avvikelser i mammogram.
Computer-aided detection of breast cancer on mammograms : A swarm intelligence optimized wavelet neural network approach
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}