:::

詳目顯示

回上一頁
題名:應用機器學習演算法於乳癌資料分析之研究
書刊名:管理資訊計算
作者:陳振東 引用關係游惠君陳筑卉黃馨儀
作者(外文):Chen, Chen-tungYu, Hui-chunChen, Chu-huiHuang, Hsin-yi
出版日期:2020
卷期:9:2
頁次:頁129-138
主題關鍵詞:乳癌特徵選取決策樹倒傳遞類神經網路支援向量機Breast cancerFeature selectionDecision treeBack propagation neural networkSupport vector machine
原始連結:連回原系統網址new window
相關次數:
  • 被引用次數被引用次數:期刊(0) 博士論文(0) 專書(0) 專書論文(0)
  • 排除自我引用排除自我引用:0
  • 共同引用共同引用:0
  • 點閱點閱:6
近年來,隨著人工智慧與資訊科技的快速發展,應用大數據方法於醫療資料的分析乃是目前醫療產業發展的重點。目前乳癌乃是我國婦女容易罹患的疾病之一,且近年來乳癌的死亡率也逐年攀升。由於有許多因素可能會影響罹患乳癌的判斷,而造成醫療人員在診斷過程的困擾而無法及時進行判斷。為此,本研究藉由特徵選取方法找出重要特徵屬性,並利用決策樹、倒傳遞類神經網路及支援向量機三種機器學習演算法針對乳癌資料進行預測效能的比較分析。最後,本研究採用UCI威斯康辛乳腺癌資料集,進行實證分析。研究結果顯示,當只採用4個屬性時,決策樹及支援向量機的準確率均高達96.19%,因此這些分析模型皆具有良好的預測結果。同時,本研究的特徵選取方法能有效降低資料特徵屬性的個數,同時維持高準確度的預測結果,因而對於醫療人員在進行罹患乳癌的診斷過程具有實務層面的參考價值。
Due to the rapid development of artificial intelligence and information technology in recent years, the analysis of medical data by applying the big data methods is the main development direction of medical industry. Breast cancer is one of the diseases that women are prone to, and the mortality rate of breast cancer has been increasing in recent years. However, many factors will influence the breast cancer judgement in the diagnosis process. Therefore, this study uses the feature selection method to find out the important attributes and uses three machine learning algorithms such as Decision Tree, Back Propagation Neural Network and Support Vector Machine to compare the predictive effectiveness of breast cancer data. This study uses the UCI Wisconsin Breast Cancer Data Set for empirical analysis. The results show that when there are only 4 attributes been used, the accuracy of both the Decision Tree and the Support Vector Machine are 96.19%. Therefore, these analytical models have good prediction results. In addition, the feature selection method in this study can effectively reduce the number of attributes and maintain the prediction results with high accuracy.
期刊論文
1.Dash, M.、Liu, H.(1997)。Feature Selection for Classification。Intelligent Data Analysis,1(1-4),131-156。  new window
2.李俊宏、古清仁(20100300)。類神經網路與資料探勘技術在醫療診斷之應用研究。工程科技與教育學刊,7(1),154-169。  延伸查詢new window
3.Floyd, C. E.、Lo, J. Y.、Yun, A. J.、Sullivan, D. C.、Komguth, P. J.(1994)。Prediction of breast cancer malignancy using an artificial neural network。Cancer,74(11),475-477。  new window
會議論文
1.Soria, D.、Garibaldi, J. M.、Biganzoli, E.、Ellis, I. O.(2008)。A comparison of tree different methods for classification of breast cancer data。Seventh international conference and machine learning & application。  new window
學位論文
1.蘇仕博(2014)。類神經網路於短期電力負載預測之研究(碩士論文)。國立臺灣海洋大學。  延伸查詢new window
2.李韋柔(2016)。特徵選取前處理於填補遺漏值之影響(碩士論文)。國立中央大學。  延伸查詢new window
3.高滄璟(2018)。運用決策樹方法從招聘角度分析基層員工短期離職原因(碩士論文)。國立高雄第一科技大學。  延伸查詢new window
4.秦聖昌(2015)。支援向量機於乳癌預測之研究(碩士論文)。國立中央大學。  延伸查詢new window
5.孫苙達(2018)。機器學習決策樹應用於股價漲跌與總體經濟分析--以航運類股為例(碩士論文)。國立中山大學。  延伸查詢new window
6.武暁萍(2014)。利用乳癌篩檢前的問卷建構機器學習模型預測乳癌風險(碩士論文)。臺北醫學大學。  延伸查詢new window
7.簡豪志(2017)。基於深度學習於乳癌異常細胞之自動分類研究(碩士論文)。中原大學。  延伸查詢new window
8.張育瑄(2018)。應用決策樹分析於學期成績必修科目在資管系大一學生之學習成效分析--以某大學 2014-2016 年為例(碩士論文)。中華大學。  延伸查詢new window
9.莊皓宇(2018)。應用支持向量機於動漫圖像分類(碩士論文)。國立臺灣大學。  延伸查詢new window
10.葉芷吟(2016)。運用資料探勘方法探討乳癌期別存活之研究(碩士論文)。國立臺北科技大學。  延伸查詢new window
11.劉信成(2018)。應用多元迴歸與倒傳遞類神經網路預測企業獲利能力之研究(碩士論文)。國立清華大學。  延伸查詢new window
12.謝祥耕(2017)。資料探勘應用於乳癌治療評估(碩士論文)。國立交通大學。  延伸查詢new window
13.鄭志宏(2018)。乳癌篩檢結果與其相關因素分析--以桃園某醫院為例(碩士論文)。嘉南藥理大學。  延伸查詢new window
圖書
1.尹相志(2009)。SQL Server 2008 Data Mining資料採礦。台北市:悅知文化。  延伸查詢new window
2.Haykin, S. S.(2009)。Neural networks and learning machines。Prentice Hall。  new window
3.丁一賢、陳牧言(2005)。資料探勘。台中:滄海書局。  延伸查詢new window
4.王國忠(1995)。乳房病二一0問。台北:世潮出版有限公司。  延伸查詢new window
5.Han, J.、Kamber, M.(2011)。Data mining: concept and techniques。San Francisco:Morgan Kaufmann Publishers。  new window
6.林大貴(2017)。TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用。新北市:博碩出版社。  延伸查詢new window
7.謝邦昌、鄭宇庭(2016)。統計機器學習。臺北市:福懋出版社。  延伸查詢new window
其他
1.衛生福利部國民健康署(2017)。2014年癌症登記報告,https://www.hpa.gov.tw/Pages/Detail.aspx?nodeid=1137&pid=7308。  延伸查詢new window
2.衛生福利部國民健康署(2018)。乳癌防治,https://www.hpa.gov.tw/Pages/Detail.aspx?nodeid=205&pid=1124。  延伸查詢new window
3.American Cancer Society(2017)。About Breast Cancer,https://www.cancer.org/cancer/breast-cancer/about/what-is-breast-cancer.html。  new window
圖書論文
1.Bouckaert, R.(2005)。Naive bayes classifiers that perform well with continuous variables。AI 2004: Advances in Artificial Intelligence。  new window
 
 
 
 
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
:::
無相關書籍
 
無相關著作
 
QR Code
QRCODE