Obiective: recunoașterea Precoce a cancerului de sân, cel mai frecvent diagnosticat formă de cancer la femei, este de o importanță crucială, având în vedere că se duce sa îmbunătățit în mod semnificativ șansele de supraviețuire., Termografia medicală, care utilizează o cameră cu infraroșu pentru imagistica termică, a fost demonstrată ca o tehnică deosebit de utilă pentru diagnosticarea precoce, deoarece detectează tumori mai mici decât modalitatea standard de mamografie.

metode și material: în această lucrare, analizăm termogramele mamare prin extragerea caracteristicilor care descriu simetriile bilaterale dintre cele două zone ale sânului și prezentăm un sistem de clasificare pentru luarea deciziilor. În mod clar, costurile asociate cu lipsa unui caz de cancer sunt mult mai mari decât cele pentru etichetarea greșită a unui caz benign., În același timp, seturile de date conțin semnificativ mai puține cazuri maligne decât cele benigne. Abordările de clasificare Standard nu iau în considerare niciunul dintre aceste aspecte. În această lucrare, introducem un ansamblu de clasificatori hibrizi sensibili la costuri pentru a aborda această problemă provocatoare. Abordarea noastră implică un grup de arbori de decizie sensibili la costuri, care atribuie un cost mai mare de clasificare greșită clasei maligne, sporind astfel rata de recunoaștere a acesteia. Un algoritm genetic este folosit pentru selectarea simultană a caracteristicilor și fuziunea Clasificatorului., Ca criteriu de optimizare, folosim o combinație de costuri de clasificare greșită și diversitate pentru a obține atât o sensibilitate ridicată, cât și un ansamblu eterogen. În plus, ne prunem ansamblul prin eliminarea clasificatorilor care contribuie minim la luarea deciziilor.

Rezultate: Pentru o provocare set de date de aproximativ 150 de termogramelor, abordarea noastră realizează o excelentă sensibilitate de 83.10%, menținând în același timp o înaltă specificitate de 89.44%., Acest lucru nu numai că înseamnă o recunoaștere îmbunătățită a cazurilor maligne, dar, de asemenea, depășește statistic alți algoritmi de ultimă generație concepuți pentru clasificarea dezechilibrată și, prin urmare, oferă o abordare eficientă pentru analiza termogramelor mamare.

concluzii: ansamblul nostru hibrid cost-sensibil propus poate facilita un diagnostic precoce foarte precis al cancerului de sân pe baza caracteristicilor termogramei. Aceasta depășește dificultățile reprezentate de distribuția dezechilibrată a pacienților în cele două grupuri analizate.