التنبؤ الآلي بخباثة الورم في سرطان الثدي باستخدام البعد الكسري

يعتبر سرطان الثدي من أكثر أنواع السرطان انتشارًا اليوم بين النساء. الطريق الرئيسي للتشخيص هو من خلال الفحص اليدوي لشريحة الأنسجة النسيجية. غالبًا ما تكون هذه العملية ذات طابع ذاتي وتعرض للأخطاء، وتعاني من تباين بين الملاحظين وأيضًا داخل الملاحظين. هدفنا هو تطوير خوارزمية آلية لتحليل شرائح الأنسجة النسيجية خالية من الذاتية البشرية. هنا، نحسب البعد الكسري لصور العديد من شرائح سرطان الثدي، بتكبيرات 40× و 100× و 200× و 400×. باستخدام التعلم الآلي، وبشكل محدد، طريقة آلة الدعم الشعاعي (SVM)، تم العثور على درجة F1 لدقة التصنيف لشرائح 40× لتكون 0.979. أثبت التصنيف متعدد الفئات على شرائح 40× دقة بلغت 0.556. أدى تقليص حجم ونطاق مجموعة تدريب SVM إلى الحصول على متوسط درجة F1 بلغ 0.964. مجتمعة، تظهر هذه النتائج وعدًا كبيرًا في استخدام البعد الكسري للتنبؤ بخباثة الورم.