Détection du Cancer d’Ovule

LA CREATIVITE, C'EST L'INTELLIGENCE QUI S'AMUSE."
Introduction

Dans ce cas on démontre l'utilisation d'un réseau de neurones pour détecter le cancer à partir de données de spectrométrie de masse sur des profils de protéines. Des diagnostics de modèle protéiniques sérique peuvent être utilisés pour différencier des échantillons de patients avec et sans maladie. Les profils sont générés à l'aide de la spectrométrie de masse de protéines à désorption et ionisation au laser (SELDI). Cette technologie a le potentiel d'améliorer les tests de diagnostic clinique pour les pathologies cancéreuses.

Caractéristique

C'est un problème de classification typique dans lequel le nombre de caractéristiques est beaucoup plus grand que le nombre d'observations, mais dans lequel aucune caractéristique n'obtient une classification correcte, nous devons donc trouver un classificateur qui apprend de manière appropriée à pondérer plusieurs caractéristiques et au en même temps produire une cartographie généralisée qui n'est pas sur-ajusté.

Après calcul on a :

Le Pourcentage de Classification Correcte : 90.625000% Le Pourcentage de Classification Incorrecte: 9.375000%