{"id":2617,"date":"2011-12-01T19:04:44","date_gmt":"2011-12-01T19:04:44","guid":{"rendered":null},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-30T00:00:00","slug":"improved-early-detection-of-breast-cancer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.best-dentist-dentistry.com\/fr\/improved-early-detection-of-breast-cancer\/2617","title":{"rendered":"Am\u00e9lioration de la d\u00e9tection pr\u00e9coce du cancer du sein."},"content":{"rendered":"

Am\u00e9lioration dans la d\u00e9tection pr\u00e9coce du cancer du sein. <\/p>\n

<\/strong> une \u00e9tude \u00e0 l’Universit\u00e9 Polytechnique de Madrid a atteint une am\u00e9lioration significative de la classification des donn\u00e9es sur le cancer du sein<\/strong> <\/p>\n

Espagne, 2011-d\u00e9cembre<\/strong> Les chercheurs du groupe automatisation de signal et de la communication de l’Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid (GCSC\/UPM) mis en place une nouvelle m\u00e9thode d’apprentissage pour des r\u00e9seaux de neurones artificiels, bas\u00e9e sur la metaplasticidad synaptique de neurones biologiques, qui a permis de classer les sch\u00e9mas de base de donn\u00e9es du Wisconsin (WBCD) du cancer du sein, une r\u00e9f\u00e9rence internationale en mammographie, avec une pr\u00e9cision de la 99,63 %. <\/p>\n

Le cancer est une des principales causes de mortalit\u00e9 dans le monde et de la recherche dans le diagnostic et le traitement est devenue un sujet d’importance vitale pour la communaut\u00e9 scientifique. <\/p>\n

La pr\u00e9vention reste un d\u00e9fi, et le meilleur moyen d’augmenter la survie des patients est par le biais de d\u00e9tection pr\u00e9coce. Si des cellules canc\u00e9reuses sont d\u00e9tect\u00e9es avant sa propagation \u00e0 d’autres organes, le taux de survie est sup\u00e9rieur \u00e0 97 %. <\/p>\n

Pour cette raison, l’utilisation et le d\u00e9veloppement des classificateurs automatis\u00e9s pour soutenir le diagnostic m\u00e9dical a augment\u00e9 consid\u00e9rablement ces derniers temps. Ces syst\u00e8mes de classification tentent de minimiser les erreurs produites par des sp\u00e9cialistes, d’augmenter le nombre de diagnostics peuvent effectuer en un temps donn\u00e9 et son taux de succ\u00e8s. La plupart de ces syst\u00e8mes reposent sur des techniques d’intelligence artificielle, combin\u00e9 avec le traitement du signal, principalement : r\u00e9seaux de neurones artificiels, wavelet analysis, analyse d’images \u00e0 l’aide de mod\u00e8les bay\u00e9siens, soutien de vecteur de machines, logique floue et fractale parmi les autres techniques math\u00e9matiques puissants. <\/p>\n

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est sp\u00e9cifiquement un r\u00e9seau de neurones artificiels (AMMLP), form\u00e9 avec une nouvelle m\u00e9thode (Metaplasticidad artificielle) propos\u00e9 par le professeur Diego Andina et appliqu\u00e9e aux donn\u00e9es du cancer par le chercheur Alexis Marcano-Cede\u00f1o, tous deux appartenant au groupe \u00e0 l’automatisation de signal et de la communication de l’Universit\u00e9 Polytechnique de Madrid (GCSC\/UPM)qui a obtenu les meilleurs r\u00e9sultats pour l’instant. <\/p>\n

Metaplasticidad<\/strong> <\/p>\n

Le concept de Metaplasticidad biologique a \u00e9t\u00e9 d\u00e9fini en 1996 par Abraham W.C. Le pr\u00e9fixe but ” vient du grec au-del\u00e0 de ” ou au-dessus de ” alors que le mot plasticit\u00e9 ” se rapporte \u00e0 la possibilit\u00e9 d’avoir des neurones changent la valeur de la r\u00e9sistance des joints synaptiques. Abraham a d\u00e9fini le metaplasticidad comme l’induction de changements synaptiques en fonction de l’activit\u00e9 synaptique pr\u00e9c\u00e9dente, c’est-\u00e0-dire la metaplasticidad repose sur une grande partie de l’histoire de l’activation des synapses et l’hypoth\u00e8se que le metaplasticidad joue un r\u00f4le important dans la stabilit\u00e9 (hom\u00e9ostasie)l’efficacit\u00e9 de l’apprentissage et le m\u00e9canisme de m\u00e9moire biologique. <\/p>\n

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cette base de donn\u00e9es est un des plus connus et utilis\u00e9s pour tester les algorithmes de classification des patrons du cancer du sein. Le WBCD se compose de 699 \u00e9chantillons. Chaque enregistrement dans la base de donn\u00e9es a neuf attributs. Nombre entier de 1 \u00e0 10 valeurs sont affect\u00e9s \u00e0 des \u00e9valuations, 1 \u00e9tant la plus proche b\u00e9nignes et 10 le plus proche au mal. Chaque exemple est \u00e9galement associ\u00e9e \u00e0 une balise de classe, qui peut \u00eatre b\u00e9nigne ” ou mal ”. Cet ensemble de donn\u00e9es contient 16 entr\u00e9es avec attribut valeurs manquantes dans cette \u00e9tude ont \u00e9t\u00e9 exclus de l’analyse. La base de donn\u00e9es contient 444 (65,0 %) des \u00e9chantillons b\u00e9nignes et 239 (35,0 %) des \u00e9chantillons malignas. <\/p>\n

<\/font> comparaison et discussion
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les r\u00e9sultats obtenus dans cette \u00e9tude ont \u00e9t\u00e9 compar\u00e9s \u00e0 d’autres r\u00e9sultats, plus particuli\u00e8rement avec les algorithmes actuelles de plus de succ\u00e8s, sur la base de donn\u00e9es du Wisconsin. <\/p>\n

Le AMMLP a obtenu une pr\u00e9cision dans la classification de 99,63 % dans la meilleure simulation et 99,58 % moyenne, am\u00e9liorer les r\u00e9sultats du reste des classificateurs. En outre, la AMMLP, en comparaison avec d’autres algorithmes, expose un faible co\u00fbt num\u00e9rique et est facile \u00e0 mettre en \u0153uvre. Le succ\u00e8s du syst\u00e8me propos\u00e9 par les chercheurs de l’UPM renforce certaines des hypoth\u00e8ses d’Abraham et \u00e9tablit des nouvelles, ce qui pourraient entra\u00eener des cons\u00e9quences importantes, non seulement en m\u00e9decine, mais aussi en psychologie et de la cybern\u00e9tique. <\/p>\n

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