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Mammogram Learning System for Breast Cancer Diagnosis Using Deep Learning SVM

Computer Systems Science & Engineering 2022年第2期40卷 491-503页

作者： G.Jayandhi J.S.Leena Jasmine S.Mary Joans Research Scholar Anna UniversityChennaiTamilnadu600025India Velammal Engineering College ChennaiTamilnadu600066India

The most common form of cancer for women is breast *** advances in medical imaging technologies increase the use of digital mammograms to diagnose breast ***,an automated computerized system with high accuracy is *** this study,an efficient Deep Learning Architecture(DLA)with a Support Vector Machine(SVM)is designed for breast cancer *** combines the ideas from DLA with *** state-of-the-art visual geometric group(VGG)architecture with 16 layers is employed in this study as it uses the small size of 3×3 convolution filters that reduces system *** softmax layer in VGG assumes that the training samples belong to exactly only one class,which is not valid in a real situation,such as in medical image *** overcome this situation,SVM is employed instead of the softmax layer in *** augmentation is also employed as DLA usually requires a large number of *** model with different SVM kernels is built to classify the *** show that the VGG-SVM model has good potential for the classification of Mammographic Image Analysis Society(MIAS)database images with an accuracy of 98.67%,sensitivity of 99.32%,and specificity of 98.34%.

关键词： Deep learning architecture support vector machine breast cancer visual geometric group data augmentation

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