Огляд методів виявлення раку молочної залози з використанням штучного інтелекту і методів поглибленого навчання

• Main Author: Naderan, Maryam
• Format: Article
• Language: English
• Published: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2021
• Subjects: згортковий автоенкодер; розпізнавання рака молочної залози; алгоритми машинного навчання; згорткові нейронні мережі; класифікація медичних зображень; сверточный автоэнкодер; распознавание рака молочной железы; алгоритмы машинного обучения; сверточные нейронные сети; классификация медицинских изображений; convolutional autoencoder; breast cancer detection; machine learning algorithms; convolutional neural networks; medical image classification
• Online Access: http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/222779

Nowadays, 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.