TY - JOUR ID - 13555 TI - طبقه‌بندی کننده دومرحله‌ای مبتنی بر نمایش تنک و کاربرد آن در تشخیص سرطان JO - نشریه‌ی علمی مهندسی پزشکی زیستی JA - IJBME LA - fa SN - 5869-2008 AU - میری, ملیحه AU - صادقی, محمدتقی AU - ابوطالبی, وحید AD - ﺩﺍﻧﺸﺠﻮی ﻛﺎﺭﺷﻨﺎﺳﻰ ﺍﺭﺷﺪ،ﮔﺮﻭﻩ ﻣﺨﺎﺑﺮﺍﺕ، ﺩﺍﻧﺸﻜﺪﻩ ﻣﻬﻨﺪﺳﻰ ﺑﺮﻕ ﻭ ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮ، ﺩﺍﻧﺸﮕﺎﻩ ﻳﺰﺩ AD - ﺍﺳﺘﺎﺩﻳﺎﺭ، ﮔﺮﻭﻩ ﻣﺨﺎﺑﺮﺍﺕ، ﺩﺍﻧﺸﻜﺪﻩ ﻣﻬﻨﺪﺳﻰ ﺑﺮﻕ ﻭ ﻛﺎﻣﭙﻴﻮﺗﺮ، ﺩﺍﻧﺸﮕﺎﻩ ﻳﺰﺩ Y1 - 2014 PY - 2014 VL - 8 IS - 1 SP - 45 EP - 56 KW - ﺧﻮﺷﻪﺑﻨﺪی ﺯﻳﺮﻓﻀﺎی ﺗﻨﮏ KW - ﺩﺍﺩﮔﺎﻥ ﺭﻳﺰﺁﺭﺍﻳﻪ KW - ﻃﺒﻘﻪﺑﻨﺪی ﺳﺮﻃﺎﻥ KW - ﻃﺒﻘﻪﺑﻨﺪیﻛﻨﻨﺪﻩ ﺳﻠﺴﻠﻪ ﻣﺮﺍﺗﺒﻰ KW - ﻃﺒﻘﻪﺑﻨﺪیﻛﻨﻨﺪﻩ ﻣﺒﺘﻨﻰ ﺑﺮ ﻧﻤﺎﻳﺶ ﺗﻨﮏ KW - ﻧﻤﺎﻳﺶ ﺗﻨﮏ DO - 10.22041/ijbme.2014.13555 N2 - ﺑﺎ ﺗﻮﺟﻪ ﺑﻪ ﻧﺘﺎﻳﺞ ﻣﻮﻓﻘﻴﺖﺁﻣﻴﺰ ﻃﺒﻘﻪﺑﻨﺪیﻛﻨﻨﺪﻩ ﻣﺒﺘﻨﻰ ﺑﺮ ﻧﻤﺎﻳﺶ ﺗﻨﮏ (SRC) ﻭ ﺧﻮﺷﻪﺑﻨﺪی ﺯﻳﺮﻓﻀﺎی ﺗﻨﮏ (SSC) ﺩﺭ ﻛﺎﺭﺑﺮﺩﻫﺎی ﻣﺨﺘﻠﻒ، ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﻣﻘﺎﻟﻪ ﺑﺎ ﺗﺮﻛﻴﺐ ﺍﻳﻦ ﺩﻭ ﺭﻭﺵ، ﻳﮏ ﺭﻭﺵ ﻃﺒﻘﻪﺑﻨﺪی ﺳﻠﺴﻠﻪ ﻣﺮﺍﺗﺒﻰ ﺍﺭﺍﺋﻪ ﻣﻰﺷﻮﺩ. ﺍﻳﺪﻩ ﺍﺻﻠﻰ ﺩﺭ ﺭﻭﺵﻫﺎی ﻃﺒﻘﻪﺑﻨﺪی ﻭ ﺧﻮﺷﻪﺑﻨﺪی ﻣﺒﺘﻨﻰ ﺑﺮ ﻧﻤﺎﻳﺶ ﺗﻨﮏ، ﻧﻤﺎﻳﺶ ﻫﺮ ﺩﺍﺩﻩ ﺑﻪ ﺻﻮﺭﺕ ﺗﺮﻛﻴﺐ ﺧﻄﻰ ﺗﻨﮏ ﺍﺯ ﺳﺎﻳﺮ ﺩﺍﺩﻩﻫﺎ ﺍﺳﺖ ﺑﻪ ﮔﻮﻧﻪﺍی ﻛﻪ ﺩﺍﺩﻩﻫﺎی ﻣﺸﺎﺑﻪ ﺑﺎ ﺩﺍﺩﻩ ﻣﻮﺭﺩ ﻧﻈﺮ ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺗﺮﻛﻴﺐ ﺧﻄﻰ ﺑﻴﺸﺘﺮﻳﻦ ﻭﺯﻥ ﺭﺍ ﺑﻪ ﺧﻮﺩ ﺍﺧﺘﺼﺎﺹ ﺩﻫﻨﺪ. ﺩﺭ ﺭﻭﺵ ﭘﻴﺸﻨﻬﺎﺩی، ﺑﻪ ﻣﻨﻈﻮﺭ ﺩﺳﺖﻳﺎﺑﻰ ﺑﻪ ﺻﺤﺖ ﻃﺒﻘﻪﺑﻨﺪی ﺑﻴﺸﺘﺮ، ﺍﺑﺘﺪﺍ ﺩﺍﺩﻩﻫﺎی ﺁﻣﻮﺯﺷﻰ ﺑﺎ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﺭﻭﺵ ﺧﻮﺷﻪﺑﻨﺪی ﺯﻳﺮﻓﻀﺎی ﺗﻨﮏ ﺑﺨﺶﺑﻨﺪی ﻣﻰﺷﻮﻧﺪ. ﺳﭙﺲ ﺑﺎ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﺷﻴﻮﮤ ﺑﻜﺎﺭ ﮔﺮﻓﺘﻪ ﺷﺪﻩ ﺩﺭ ﻃﺒﻘﻪﺑﻨﺪیﻛﻨﻨﺪﻩ ﻣﺒﺘﻨﻰ ﺑﺮ ﻧﻤﺎﻳﺶ ﺗﻨﮏ، ﻃﺒﻘﻪﺑﻨﺪیﻛﻨﻨﺪﻩﺍی ﺩﻭ ﻣﺮﺣﻠﻪﺍی ﻃﺮﺍﺣﻰ ﻣﻰﺷﻮﺩ. ﺩﺭ ﻣﺮﺣﻠﺔ ﺍﻭﻝ، ﺧﻮﺷﻪﺍی ﻛﻪ ﺩﺍﺩﻩ ﻭﺭﻭﺩی ﺑﻴﺸﺘﺮﻳﻦ ﺷﺒﺎﻫﺖ ﺭﺍ ﺑﺎ ﺁﻥ ﺩﺍﺭﺩ ﺗﻌﻴﻴﻦ ﺷﺪﻩ ﻭ ﺩﺭ ﻣﺮﺣﻠﻪ ﺑﻌﺪ ﻃﺒﻘﺔ ﻣﺮﺑﻮﻃﻪ ﺑﺮﭼﺴﺐ ﺩﺍﺩﻩ) ﺗﻌﻴﻴﻦ ﻣﻰﺷﻮﺩ. ﺑﺮﺍی ﺍﺭﺯﻳﺎﺑﻰ ﺭﻭﺵ ﭘﻴﺸﻨﻬﺎﺩی ﺍﺯ ﺩﺍﺩﮔﺎﻥ ﺭﻳﺰﺁﺭﺍﻳﻪ Tumors-14 -ﻛﻪ ﺣﺎﻭی ﺍﻃﻼﻋﺎﺕ ﻣﺮﺑﻮﻁ ﺑﻪ ﻧﻮﻉ ﺳﺮﻃﺎﻥ ﻣﺨﺘﻠﻒ ﺍﺳﺖ- ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺷﺪﻩ ﺍﺳﺖ. ﺍﺯ ﺟﻤﻠﻪ ﻭﻳﮋﮔﻰﻫﺎی ﺍﻳﻦ ﺩﺍﺩﮔﺎﻥ ﺗﻌﺪﺍﺩ ﺯﻳﺎﺩ ﺑﻌﺪ ﺩﺭ ﻣﻘﺎﺑﻞ ﺗﻌﺪﺍﺩ ﻛﻢ ﻧﻤﻮﻧﻪ ﺩﺭ ﺍﺳﺖ ﻛﻪ ﻋﻤﻞ ﻃﺒﻘﻪﺑﻨﺪی ﺁﻥﻫﺎ ﺭﺍ ﺑﻪ ﻣﺴﺄﻟﻪﺍی ﭼﺎﻟﺶﺑﺮﺍﻧﮕﻴﺰ ﺗﺒﺪﻳﻞ ﻣﻰﻛﻨﺪ. ﺍﺑﻌﺎﺩ ﺯﻳﺎﺩ ﺩﺍﺩﻩﻫﺎ ﻧﻪ ﺗﻨﻬﺎ ﻣﺸﻜﻼﺗﻰ ﺍﺯ ﺟﻤﻠﻪ ﻧﻔﺮﻳﻦ ﺍﺑﻌﺎﺩ ﻭ ﺑﻴﺶ ﺍﻧﻄﺒﺎﻕ ﻃﺒﻘﻪﺑﻨﺪیﻛﻨﻨﺪﻩ ﺑﻪ ﺩﺍﺩﻩﻫﺎی ﺁﻣﻮﺯﺷﻰ ﺭﺍ ﺑﻪ ﺩﻧﺒﺎﻝ ﺩﺍﺭﺩ، ﺑﻠﻜﻪ ﺑﺎﻋﺚ ﺍﻓﺰﺍﻳﺶ ﭘﻴﭽﻴﺪﮔﻰ ﻣﺤﺎﺳﺒﺎﺗﻰ ﺷﺪﻩ؛ ﺯﻣﺎﻥ ﻻﺯﻡ ﺭﺍ ﺑﺮﺍی ﺍﺟﺮﺍی ﺍﻟﮕﻮﺭﻳﺘﻢﻫﺎ ﺍﻓﺰﺍﻳﺶ ﻣﻰﺩﻫﺪ. ﺁﺯﻣﺎﻳﺶﻫﺎی ﺍﻧﺠﺎﻡ ﺷﺪﻩ ﺑﺮ ﺍﻳﻦ ﺩﺍﺩﮔﺎﻥ ﺑﺎ ﺍﺳﺘﻔﺎﺩﻩ ﺍﺯ ﺭﻭﺵ ﭘﻴﺸﻨﻬﺎﺩی ﻧﺸﺎﻥ ﻣﻰﺩﻫﺪ ﻛﻪ ﺩﺭ ﻣﻘﺎﻳﺴﻪ ﺑﺎ ﺳﺎﻳﺮ ﺭﻭﺵﻫﺎی ﻃﺒﻘﻪﺑﻨﺪی، ﺍﻳﻦ ﺭﻭﺵ ﺑﻪ ﻧﺘﺎﻳﺞ ﺑﻬﺘﺮی ﻣﻨﺠﺮ ﻣﻰﺷﻮﺩ. UR - https://www.ijbme.org/article_13555.html L1 - https://www.ijbme.org/article_13555_ea49dec81a974a3363aed0f68158f594.pdf ER -