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J-GLOBAL ID：201702223007000757   整理番号：17A1725854

投票分類器法を用いた乳癌の予測【Powered by NICT】

Prediction of breast cancer using voting classifier technique

著者 (3件)： Kumar U. Karthik (School of Information Technology and Engineering, VIT University, Vellore, India) ,  Nikhil M.B. Sai (School of Information Technology and Engineering, VIT University, Vellore, India) ,  Sumangali K. (School of Information Technology and Engineering, VIT University, Vellore, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSTM  ページ： 108-114  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 乳癌は女性の最も致命的な癌の一つになった。乳房組織における細胞の増殖は,対照の外になるときに自己固着作用が生じる。細胞は体の器官および組織のためのビルディングブロックである。新しい細胞の成長は制御されていない場合,それらと呼ばれる組織腫瘍塊が増強。腫瘍は良性と悪性腫瘍に分類される。早期診断は腫瘍が良性か悪性かどうかを分類するための医師が利用できる正確な診断法が必要である。良性または悪性腫瘍であるかどうかを分類するのに使われる分類アルゴリズム。本論文の主目的は,教師つき学習分類アルゴリズムの結果と投票分類器技法を用いてこれらのアルゴリズムの組合せを比較することである。よりよい分類のための多重モデルを結合できる投票アンサンブルアプローチの一つである。データセットはウィスコンシン大学データベースから採った。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *投票 ,  *乳房腫瘍 ,  早期診断 ,  付着 ,  医師 ,  データベース ,  アルゴリズム ,  腫瘍 ,  教師つき学習 ,  ウィスコンシン州 ,  女性
準シソーラス用語： 多重モデル ,  分類アルゴリズム ,  悪性腫瘍 ,  乳房組織 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 投票 ,  分類器 ,  乳癌 ,  予測