Review methods for breast cancer detection using artificial intelligence and deep learning methods

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorNaderan, M.
dc.date.accessioned2022-04-25T13:53:55Z
dc.date.available2022-04-25T13:53:55Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenNowadays, there are many related works and methods that use Neural Networks to detect the breast cancer. However, usually they do not take into account the training time and the result of False Negative (FN) while training the model. The main idea of this paper is to compare already existing methods for detecting the breast cancer using Deep Learning Algorithms. Moreover, since the breast cancer is one of the most common lethal cancers and early detection helps prevent complications, we propose a new approach and the use of the convolutional autoencoder. This proposed model has shown high performance with sensitivity, precision, and accuracy of 93,50%, 91,60% and 93% respectively.uk
dc.format.pagerangeС. 98-102uk
dc.identifier.citationNaderan, M. Review methods for breast cancer detection using artificial intelligence and deep learning methods / M. Naderan // Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал. – 2021. – № 1. – С. 98-102. – Бібліогр.: 9 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2021.1.08
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/46992
dc.language.isoenuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceСистемні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал, № 1uk
dc.subjectconvolutional autoencoderuk
dc.subjectbreast cancer detectionuk
dc.subjectmachine learning algorithmsuk
dc.subjectconvolutional neural networksuk
dc.subjectmedical image classificationuk
dc.subject.udc004.855.5uk
dc.titleReview methods for breast cancer detection using artificial intelligence and deep learning methodsuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
2021_1_98-102.pdf
Розмір:
235.42 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Системні дослідження та інформаційні технології: міжнародний науково-технічний журнал, № 1