Un modelo de red neural artificial explicativo y proactivo para el diagnóstico temprano del cáncer de tiroides
Autores: Aljameel, Sumayh S.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Un modelo de red neural artificial explicativo y proactivo para el diagnóstico temprano del cáncer de tiroides
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Diagnóstico: cáncer de tiroides
Red neuronal artificial
Maligno
Nódulos benignos
SMOTEENN
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 20
Citaciones: Sin citaciones
El diagnóstico temprano del cáncer de tiroides puede reducir la mortalidad y disminuir el riesgo de recurrencia, efectos secundarios o la necesidad de cirugías prolongadas. En este estudio, se desarrolló un modelo de red neuronal artificial explicativo (EANN) para distinguir entre nódulos malignos y benignos y comprender los factores predictivos de malignidad.
Descripción
El diagnóstico temprano del cáncer de tiroides puede reducir la mortalidad y disminuir el riesgo de recurrencia, efectos secundarios o la necesidad de cirugías prolongadas. En este estudio, se desarrolló un modelo de red neuronal artificial explicativo (EANN) para distinguir entre nódulos malignos y benignos y comprender los factores predictivos de malignidad.