Cancer predictor İndir

This App can early predict both ovarian cancer and cervical cancer of patients with high accuracy.

Yumurtalık Kanseri Tahmincisi:

Farklı tanı merkezlerinden (Bangladeş'te) 521 kanser hastası ve kanser hastası kaydı toplandı. Daha sonra yaş, menopoz son yaşı, gebelikte sorun, ilk cinsiyet yaşı, genital bölgede herhangi bir enfeksiyon, yumurtalık kanserinden etkilenen, kürtaj, gebelik, BMI, 50'den sonra menopoz dahil olmak üzere yumurtalık kanseri risk faktörlerinin ayrıntılarını içeren yapılandırılmış bir anket kullanılmıştır. alışkanlık, obezite, aşırı alkol, geç menopoz, erken menopoz, hormon tedavisi, egzersiz, önceki cinsel yolla bulaşan diğer enfeksiyonlara (CYBE) maruz kalma, medeni durum, genetik risk, açık hava etkinlikleri ve önceki çalışmalara dayanarak herhangi bir kanserden etkilenmiş. Ön işlemden sonra, veriler yumurtalık kanseriyle ilgili ve konuyla ilgili olmayan verileri belirlemek için K-ortalama kümeleme algoritması kullanılarak kümelendi. Daha sonra bu sistemi geliştirmek için ilgili veriler kullanılmış, ilgili verilere 6 algoritma uygulanmış ve% 70-30 eğitim ve testlerde modellerin performansları bölünmüş olarak değerlendirilmiştir.
Her Bir Algoritmanın Performansı:

    Karar Ağacı (J48): doğruluk =% 80,2548
    Rastgele Orman: doğruluk =% 80,2548
    Lojistik Model Ağaçları (LMT): doğruluk =% 82.1656
    Saf Bayes: kesinlik = 75.7962%
    Lojistik Regresyon: doğruluk =% 80.8025
    Vektör Makineleri Destek (SVM): doğruluk =% 80.8917

Risk Puanı Oluşturma Süreci:

Aşağıda, gelişen yumurtalık kanseri yüzdesinin / dağılımının her bir özelliğini gösteren veri kümesinden oluşturulan tablo (evet / hayır) verilmiştir.

buraya tıklayın: https://github.com/mobassir94/Cancer-Predictor-Android-App-/blob/master/risk%20score.JPG

Yukarıdaki tablodan yumurtalık kanseri üzerindeki etkilerine bağlı olarak her alt özelliğe manuel puan verilmiştir. Örneğin, “Menarche Early Early” özelliği erken, geç ve normal olmak üzere 3 özelliğe sahiptir, hastaların% 64'ünün menarşı “erken” başlayan ve% 35'ine menarşı başlayan over kanseri geliştirmemiş olan over kanseri geliştirdiğini görebiliriz. Erken, bu nedenle “erken” alt özelliğe daha yüksek puan veriyoruz çünkü bir hastanın daha riskli belirtisidir.
Manuel Risk Puanlama Tablosu:

1. sütun: "Menarche erken başlar" Erken - 2 Normal - 1 Geç - 3

2. sütun: "Sözlü Kontrasepsiyon" Evet - 3 Hayır - 1

3. sütun: "Diyetin Korunması" Evet - 1 Hayır - 2 4. sütun: "Meme Kanserinden Etkilenen" Evet - 3 Hayır - 1 5. sütun: "Servikal Kanserden Etkilenen?" Evet - 3 Hayır - 1 6. sütun: "Ailede Kanser Tarihi?" Evet - 2 Hayır - 1 7. sütun: "Eğitim?" Okuma yazma bilmeyen - 3 İlköğretim seviyesi - 1 Mezun - 1. 8. Sütun: "Kocanın Yaşı" 30 - 2 yaş altı 31-45 - 1 46-60 - 4 60 - 3 yaşın altındaki 9: "Menopoz Son yaş?" 40 - 2'den önce 40-51 - 1 52 - 3'ten sonra 10. sütun: "Yiyecekler yüksek oranda yağ içerir mi?" Evet - 3 Hayır - 1 11. sütun: "Kürtaj?" Evet - 3 Hayır - 1

Bu sistem daha sonra hangi alt özelliklerin kullanıcının seçtiği ve tüm manuel skorlama oranlarını topladığını kontrol eder, eğer hasta için toplam puan 18'den az ise, sistem “düşük riskli” gösterir, eğer toplam puan 17'den büyük ve 25'ten az ise “orta risk” gösterir ve eğer toplam puan 24'ten büyükse, sistem hastanın “yüksek riskli” durumunu gösterir. Sistem, 3 veya daha fazla algoritmanın / sınıflandırıcının% 50'nin üzerinde pozitif tahmin verip döndürmediğini kontrol eder ve ardından sistem, hastaya “Lütfen Mümkün olduğunca Yakında Bir Doktora Danışın” diyerek bir uyarı verir.
Rahim ağzı kanseri tahmincisi:

Veri Kümesi UCI makine öğrenim deposundan toplandı, BIOPSY'yi saptamak için ilgili ve En Önemli Özellikleri elde etmek için Boruta'yı (R'deki Özellik seçimi) kullandım.

o zaman Rastgele Orman olan rahim ağzı kanserini tahmin etmek için kullanılan ve% 70-30 antrenman ve test bölünmüş ve 10 kat çapraz doğrulama kullanan sadece 1 algoritma BIOPSY'yi tahmin etmek için bu algoritmanın doğruluğu% 89.5349 idi.