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A deep Learning Breast Cancer Prediction Framework

Journal on Artificial Intelligence 2021年第3期3卷 81-96页

作者： Asmaa E.E.Ali Mofreh Mohamed Salem Mahmoud Badway Ali IEL Desouky Department of Computer Science Faculty of EngineeringMansoura UniversityMansoura35111Egypt

Breast cancer(BrC)is now the world’s leading cause of death for *** detection and effective treatment of this disease are the only rescues to reduce BrC *** prediction of BrC diseases is very difficult because it is not an individual disease but a mixture of various *** researchers have used different techniques such as classification,Machine Learning(ML),and deep Learning(DL)of the prediction of the breast tumor into Benign and ***,still there is a scope to introduce appropriate techniques for developing and implementing a more effective diagnosis *** paper proposes a DL prediction BrC framework that uses a selected Bidirectional recurrent neural Network(BRNN).An efficient fast and accurate optimizer is needed to train the neural network *** more recent Dynamic Group-based Cooperative Optimization Group(DGCO)algorithm is modified MDGCO for this *** deep Learning Breast Cancer Prediction Framework(DLBCPF)includes four layers:preprocessing,feature selection,optimized recurrent neural networks,and *** different Wisconsin BrC datasets are used to test the validity of the proposed framework and optimizer against *** results obtained have shown the superiority of both the framework DLBCPF and the optimizer MDGCO when they are compared to others.

关键词： BrC diagnosis DGCO algorithm deep recurrent neural networks classification

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