การพยากรณ์โรคมะเร็งเต้านมด้วยอัลกอริทึมการจำแนกประเภทแบบเคมีน ร่วมกับค่าถ่วงน้ำหนักแบบปรับตัวเอง

Main Article Content

อาริกา ธรรมโน
มุทิตา หวังคิด
อาริต ธรรมโน

บทคัดย่อ

“มะเร็งเต้านม” เป็นโรคในกลุ่มโรคไม่ติดต่อเรื้อรังที่พบมากเป็นอันดับหนึ่งในผู้หญิงทั้งในประเทศไทยและต่างประเทศ สถิติของสถาบันมะเร็งแห่งชาติระบุว่า ผู้หญิงไทยที่ป่วยเป็นโรคมะเร็งเต้านมมีแนวโน้มที่จะเพิ่มมากขึ้นทุกปี ซึ่งถ้าหากตรวจพบเร็วและสามารถรักษาได้ถูกวิธี ก็จะสามารถลดอัตราความเสี่ยงในการเสียชีวิตได้อย่างมาก งานวิจัยนี้จึงได้นำเสนออัลกอริทึมการจำแนกประเภทแบบเคมีนร่วมกับค่าถ่วงน้ำหนักแบบปรับตัวเอง รวมทั้งทำการพัฒนาโปรแกรมพยากรณ์โรคมะเร็งเต้านมด้วยภาษาไพทอน โดยมีจุดประสงค์เพื่อช่วยในการคัดกรองผู้ป่วยโรคมะเร็งเต้านมในเบื้องต้น เพื่อให้กระบวนการการวินิจฉัยเป็นไปได้อย่างรวดเร็วและสามารถรักษาได้อย่างทันเวลา โดยอัลกอริทึมที่นำเสนอเป็นอัลกอริทึมที่ถูกพัฒนาต่อยอดมาจากอัลกอริทึมการแบ่งกลุ่มแบบเคมีนให้มีความสามารถในการจำแนกประเภท และปรับเปลี่ยนค่าถ่วงน้ำหนักของคุณลักษณะเด่นในสมการหาระยะห่างระหว่างข้อมูลกับจุดศูนย์กลางของประเภทแต่ละประเภทให้เหมาะสมได้ด้วยตัวเองในระหว่างการเรียนรู้ชุดข้อมูล งานวิจัยนี้ได้ทำการทดสอบประสิทธิภาพของอัลกอริทึมและโปรแกรมการพยากรณ์โรคมะเร็งเต้านมที่นำเสนอโดยใช้ชุดข้อมูล Breast Cancer Coimbra ผลการทดสอบแสดงให้เห็นถึงความถูกต้องในการพยากรณ์โรคมะเร็งเต้านมของอัลกอริทึมที่นำเสนอที่สูงกว่าอัลกอริทึมทางปัญญาประดิษฐ์อื่นๆ

Article Details

How to Cite
[1]
ธรรมโน อ., หวังคิด ม., และ ธรรมโน อ., “การพยากรณ์โรคมะเร็งเต้านมด้วยอัลกอริทึมการจำแนกประเภทแบบเคมีน ร่วมกับค่าถ่วงน้ำหนักแบบปรับตัวเอง”, JIST, ปี 10, ฉบับที่ 2, น. 1–9, ส.ค. 2020.
บท
บทความวิจัย Soft Computing:
Author Biography

อาริต ธรรมโน, สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง

กรรมการ/คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ

References

National Cancer Institute, Department of Medical Services, Ministry of Public Health, Thailand, Hospital-based cancer registry. Bangkok: National Cancer Institute, 2013.

National Cancer Institute, Department of Medical Services, Ministry of Public Health, Thailand, “National Cancer Institute Strategic Plan, 2019 to 2022,” Bangkok: National Cancer Institute, 2020.

A. Ratanawichitrasin, “What is the difference between breast ultrasound and mammography,” Siriraj E-public Library, July, 2020. [Online]. Available: https://www.si.mahidol.ac.th/sidoctor/epl/articledetail.asp?id=307. [Accessed July. 10, 2020].

Khonkaen Ram Hospital, “Breast cancer screening using digital mammography,” Khonkaen Ram Hospital, July, 2020. [Online]. Available: http://www.khonkaenram.com /th/services/health-information/healtharticles/ mammogram. [Accessed July. 10, 2020].

R. Siegel, J. Ma, Z. Zou, and A. Jemal, “Cancer statistics,” CA Cancer J Clin, Vol. 64, No. 1, pp. 9-29, 2014.

Siriraj Piyamaharajkarun Hospital, “Breast cancer treatment,” Siriraj Piyamaharajkarun Hospital, July, 2020. [Online]. Available: https://www.siphhospital .com /th/news/article/share/1002/Breast-Cancer-Treatment. [Accessed July. 10, 2020].

National Cancer Institute, Department of Medical Services, Ministry of Public Health, Thailand, Hospital-based cancer registry. Bangkok: National Cancer Institute, 2010.

S. Senawong, “Types of tumor markers,” Siriraj E-public Library, July, 2020. [Online]. Available: https://www.si.mahidol.ac.th/sidoctor/e-pl/articledetail .asp?id=618. [Accessed July. 10, 2020].

S. Senawong, “Can a blood test detect cancer?,” Siriraj E-public Library, [Online]. Available: https://www.si.mahidol.ac.th/sidoctor/e-pl/articledetail .asp?id=619. [Accessed July. 10, 2020].

F. Sardouk, A. D. Duru, and O. Bayat, “Classification of breast cancer using data mining,” American Scientific Research Journal for Engineering, Technology, and Sciences, Vol. 51, No. 1, pp. 38-46, 2019.

R. Ray, A. A. Abdullah, D. K. Mallick, and S. R. Dash, “Classification of benign and malignant breast cancer using supervised machine learning algorithms based on image and numeric datasets,” Journal of Physics: Conference Series, Vol. 1372, 2019, 012062, DOI:10.1088/1742-6596/1372/1/012062, 2019.

Y. D. Austria, J. P. Lalata, L. B. Sta. Maria, Jr., J. E. E. Goh, M. L. I. Goh, H. N.Vicente, “Comparison of machine learning algorithms in breast cancer prediction using the coimbra dataset,” International Journal of Simulation: Systems, DOI: 10.5013/IJSSST.a.20.S2.23, 2019.

M. Patrício, J. Pereira, J. Crisóstomo, P. Matafome, M. Gomes, R. Seiça, and F. Caramelo, “Using resistin, glucose, age and BMI to predict the presence of breast cancer,” BMC Cancer, Vol. 18, No. 1, 2018.

D. Dua and C. Graff, UCI Machine Learning Repository [http://archive.ics.uci.edu/ml]. Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science, 2019.