International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권2호
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pp.231-243
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2021
In Recent years the way we analyze the breast cancer has changed dramatically. Breast cancer is the most common and complex disease diagnosed among women. There are several subtypes of breast cancer and many options are there for the treatment. The most important is to educate the patients. As the research continues to expand, the understanding of the disease and its current treatments types, the researchers are constantly being updated with new researching techniques. Breast cancer survival rates have been increased with the use of new advanced treatments, largely due to the factors such as earlier detection, a new personalized approach to treatment and a better understanding of the disease. Many machine learning classification models have been adopted and modified to diagnose the breast cancer disease. In order to enhance the performance of classification model, our research proposes a model using A Hybrid Modified K-Means Clustering with Modified SVM (Support Vector Machine) Machine learning algorithm to create a new method which can highly improve the performance and prediction. The proposed Machine Learning model is to improve the performance of machine learning classifier. The Proposed Model rectifies the irregularity in the dataset and they can create a new high quality dataset with high accuracy performance and prediction. The recognized datasets Wisconsin Diagnostic Breast Cancer (WDBC) Dataset have been used to perform our research. Using the Wisconsin Diagnostic Breast Cancer (WDBC) Dataset, We have created our Model that can help to diagnose the patients and predict the probability of the breast cancer. A few machine learning classifiers will be explored in this research and compared with our Proposed Model "A Hybrid Modified K-Means with Modified SVM Machine Learning Algorithm to Enhance the Cancer Prediction" to implement and evaluated. Our research results show that our Proposed Model has a significant performance compared to other previous research and with high accuracy level of 99% which will enhance the Cancer Prediction.
Kim, Sook-Young;Yoo, Jae-Young;Shin, Ae-Sun;Kim, Yeon-Ju;Lee, Eun-Sook;Lee, Yeon-Su
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제13권1호
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pp.41-48
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2012
Introduction: Breast cancer is the second leading cancer in Korean women. To assess potential genetic associations between the prostate stem cell antigen (PSCA) gene in the chromosome 8q24 locus and breast cancer risk in Korean women, 13 SNPs were selected and associations with breast cancer risk were analyzed with reference to hormone receptor (HR) and menopausal status. Methods:We analyzed DNA extracted from buffy coat from 456 patients and 461 control samples, using matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS) based upon region-specific PCR followed by allelespecific single base primer extension reactions. Risks associated with PSCA genotypes and haplotypes were estimated with chi-square test (${\chi}^2$-test), and polytomous logistic regression models using odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CIs), by HR and menopausal status. Results: In case-control analysis, odds ratios (OR) of rs2294009, rs2294008, rs2978981, rs2920298, rs2976395, and rs2976396 were statistically significant only among women with estrogen receptor (ER) negative cancers, and those of rs2294008, rs2978981, rs2294010, rs2920298, rs2976394, rs10216533, and rs2976396 were statistically significant only in pre-menopausal women, and not in postmenopausal women. Risk with the TTGGCAA haplotype was significantly elevated in ER (-) status (OR= 1.48, 95% CI= 1.03~2.12, p<0.05). Especially risk of allele T of rs2294008 is significantly low in pre-menopausal breast cancer patients and AA genotype of rs2976395 in ER (-) status represents the increase of OR value. Conclusion: This report indicated for the first time that associations exist between PSCA SNPs and breast cancer susceptibility in Korean women, particularly those who are pre-menopausal with an estrogen receptor negative tumor status.
In South Korea, female individuals in their forties show a high rate of incidence, with approximately 13% of the patients being <40 years. This statistic is more than twice as high as that in Western countries. It is therefore necessary to identify the risk factors for breast cancer incidence by age and economic activity participation status. Women aged 30 to 59-whether breast cancer patients or those in the control group and having no breast cancer-were appraised from the sample cohort database. The data were analyzed using the statistical software R36.2. To identify the factors affecting breast cancer incidence, the degree of association was determined with HR and 95% CI by means of cox regression analysis. As for the socio-demographic variables, the older the individual, the higher the risk of breast cancer incidence becomes. As for the economic activity variables, those who were dependents (unemployed) and who had higher income (medium and high) were at higher risk of breast cancer incidence, which was statistically significant. The income-adjusted HR (model 1) for breast cancer development associated with the economic activity was 1.452 (95% CI, 1.19-1.77). The body mass index and alcohol intake-adjusted HR (model 2) was 1.431 (95% CI, 1.18-1.74). One needs to pay attention to policy plans regarding women's quality of life, as well as to the risk of breast cancer incidence by their economic activity. In other words, policies need to give post care, instead of focus on early detection and cancer treatment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권4호
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pp.860-880
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2024
Breast cancer is a major health concern affecting women and men globally. Early detection and accurate classification of breast cancer are vital for effective treatment and survival of patients. This study addresses the challenge of accurately classifying breast tumors using machine learning classifiers such as MLP, AdaBoostM1, logit Boost, Bayes Net, and the J48 decision tree. The research uses a dataset available publicly on GitHub to assess the classifiers' performance and differentiate between the occurrence and non-occurrence of breast cancer. The study compares the 10-fold and 5-fold cross-validation effectiveness, showing that 10-fold cross-validation provides superior results. Also, it examines the impact of varying split percentages, with a 66% split yielding the best performance. This shows the importance of selecting appropriate validation techniques for machine learning-based breast tumor classification. The results also indicate that the J48 decision tree method is the most accurate classifier, providing valuable insights for developing predictive models for cancer diagnosis and advancing computational medical research.
Shridhar, Krithiga;Dey, Subhojit;Bhan, Chandra Mohan;Bumb, Dipika;Govil, Jyostna;Dhillon, Preet K
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권5호
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pp.1953-1958
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2015
Background: In India, cancer accounts for 7.3% of DALY's, 14.3% of mortality with an age-standardized incident rate of 92.4/100,000 in men and 97.4/100,000 in women and yet there are no nationwide screening programs. Materials and Methods: We calculated age-standardized and age-truncated (30-69 years) detection rates for men and women who attended the Indian Cancer Society detection centre, New Delhi from 2011-12. All participants were registered with socio-demographic, medical, family and risk factors history questionnaires, administered clinical examinations to screen for breast, oral, gynecological and other cancers through a comprehensive physical examination and complete blood count. Patients with an abnormal clinical exam or blood result were referred to collaborating institutes for further investigations and follow-up. Results: A total of n=3503 were screened during 2011-12 (47.8% men, 51.6% women and 0.6% children <15 years) with a mean age of 47.8 yrs (${\pm}15.1yrs$); 80.5% were aged 30-69 years and 77.1% had at least a secondary education. Tobacco use was reported by 15.8%, alcohol consumption by 11.9% and family history of cancer by 9.9% of participants. Follow-up of suspicious cases yielded 45 incident cancers (51.1% in men, 48.9% in women), consisting of 55.5% head and neck (72.0% oral), 28.9% breast, 6.7% gynecological and 8.9% other cancer sites. The age-standardized detection rate for all cancer sites was 340.8/100,000 men and 329.8/100,000 women. Conclusions: Cancer screening centres are an effective means of attracting high-risk persons in low-resource settings. Opportunistic screening is one feasible pathway to address the rising cancer burden in urban India through early detection.
Background: Examination of sentinel lymph node (SLN) biopsies provides accurate nodal staging for breast cancer and plays a key role in patient management. Procurement of SLNs and the methods used to process specimens are equally important. Increasing the level of detail in histopathological examination of SLNs increases detection of metastatic tumours but will also increase the burden of busy laboratories and thus may not be carried out routinely. Recommendation of a reasonable standard in SLN examination is required to ensure high sensitivity of results while maintaining a manageable practice workload. Materials and Methods: Twenty-four patients with clinically node-negative breast cancer were recruited. Combined radiotracer and blue dye methods were used for identification of SLNs. The nodes were thinly sliced and embedded. Serial sectioning and immunohistochemical (IHC) staining against AE1/AE3 were performed if initial H&E sections of the blocks were negative. Results: SLNs were successfully identified in all patients. Ten cases had nodal metastases with 7 detected in SLNs and 3 detected only in axillary nodes (false negative rate, FNR=30%). Some 5 out of 7 metastatic lesions in the SLNs (71.4%) were detected in initial sections of the thinly sliced tissue. Serial sectioning detected the remaining two cases with either micrometastases or isolated tumour cells (ITC). Conclusions: Thin slicing of tissue to 3-5mm thickness and serial sectioning improved the detection of micro and macro-metastases but the additional burden of serial sectioning gave low yield of micrometastases or ITC and may not be cost effective. IHC validation did not further increase sensitivity of detection. Therefore its use should only be limited to confirmation of suspicious lesions. False negative cases where SLNs were not involved could be due to skipped metastases to non-sentinel nodes or poor technique during procurement, resulting in missed detection of actual SLNs.
본 논문에서는 전자파를 이용한 유방암 진단에서 유방의 조직형태에 따른 2차원 영상복원 결과를 논의하고 있다. 유방의 영상복원에 사용한 시스템은 16개의 송신/수신 안테나로 구성되어 있으며, 1,700 MHz를 사용하여 4가지의 유방조직형태(ED-, HD-, SC-, FT-type)에 대하여 영상복원을 수행하였다. 순방향 문제의 해석에는 모멘트법을 적용하였으며, 역문제 해석을 위한 최적화 알고리즘은 simplex 법을 사용하였다. 영상복원의 결과, ED형 및 HD형은 영상복원이 용이하지만, SC형 및 FT형의 영상복원에는 오차가 많이 포함되어 있어 복원이 쉽지 않음을 확인할 수 있었다.
Mobasheri, Maryam Beigom;Shirkoohi, Reza;Modarressi, Mohammad Hossein
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권11호
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pp.4623-4628
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2015
Breast cancer still remains as the most frequent cancer with second mortality rate in women worldwide. There are no validated biomarkers for detection of the disease in early stages with effective power in diagnosis and therapeutic approaches. Cancer/testis antigens are recently promising tumor antigens and suitable candidates for targeted therapies and generating cancer vaccines. We conducted the present study to analyze transcript changes of two cancer/testis antigens, OIP5 and TAF7L, in breast tumors and cell lines in comparison with normal breast tissues by quantitative real time RT-PCR for the first time. Significant over-expression of OIP5 was observed in breast tumors and three out of six cell lines including MDA-MB-468, T47D and SKBR3. Not significant expression of TAF7L was evident in breast tumors but significant increase was noted in three out of six cell lines including MDA-MB-231, BT474 and T47D. OIP5 has ssignificant role in chromatin organization and cell cycle control during cell cycle exit and normal chromosome segregation during mitosis and TAF7L is a component of the transcription factor IID, which is involved in transcription initiation of most protein coding genes. TAF7Lis located at X chromosome and belongs to the CT-X gene family of cancer/testis antigens which contains about 50% of CT antigens, including those which have been used in cancer immunotherapy.
Background: Breast cancer is the most common female cancer in Kerala, South India, with the incidence increasing in the past two decades, also in young women. However, there are limited data regarding the burden of disease, its epidemiology and histopathological characteristics in the state. Materials and Methods: This desciptive study covered 303 breast cancers evaluated during the period of December 2011 to August 2013 in the Department of Pathology, Government Medical College, Kottayam.The patients were also interviewed regarding selected risk factors. Results: The majority of the cases were 41-60 years of age with a mean at presentation of 53 years. Infiltrating ductal carcinoma was the most common subtype, followed by pure mucinous carcinoma and then lobular carcinoma. Of the cases, 6.6% were nullipara and 52.8% had fewer than or equal to 2 children. Median age at first child birth was 23 years (national value-19.8 years). A significant proportion (15%) had family history of breast cancer. Some 13.5%(41 cases) comprised the young breast cancer group (${\leq}40$years) with a mean age at first child birth in them was 27.4 years, 5 being nullipara and 6 having a positive family history. Conclusions: Breast cancer awareness, better availability of screening techniques and identification and targeting high risk groups all help to tackle the increasing load of breast carcinoma. A good proportion of cases comprised the young breast cancer group (under 40). Younger women should thus also be educated about breast carcinoma-risk factors, symptoms and diagnostic techniques to help in early detection and effective approach esto treatment.
연구목적 2001년 이후로 유방암은 한국에서 가장 흔한 여성 암이 되었다. 진행 유방암으로 진단받을 고위험군을 확인하는 것은 유방암 사망률을 줄이기 위한 효과적인 방법 중 하나라고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 유방암을 진단 받은 시점에서 진행 유방암과 연관된 사회인구학적, 건강행위 건강특성, 임상적 그리고 정신사회적 요인을 조사하며, 진행 유방암을 예측할 수 있는 요인을 밝히는 데 있다. 방법 경북대학교 병원에서 처음으로 유방암을 진단받고, 수술을 시행한 후 '유방암 환자들을 위한 스트레스 클리닉'에 자문 의뢰되어 정신의학적 면담이 시행된 219명의 환자를 대상으로 하였다. 기본 사회인구학적 자료를 비롯하여, 자가진단 및 유방촬영술의 규칙적 시행여부, 진단 당시의 병기, 유방암 발견 경위 등을 조사하였다. 정신사회적 요인으로는 경제적 및 가족적 부담, 부부관계기능, 가족관계기능 정도 등을 반구조화된 면담을 통해 파악하였다. 교차분석과 로지스틱 회귀분석으로 조기 유방암 환자군과 진행 유방암 환자군 간에 변수를 비교하고 진행 유방암 환자군을 예측할 수 있는 요인을 확인하였다. 결과 유방암을 진단받은 시점에서 120명(54.8%)이 진행 유방암으로 확인이 되었다. 단변량분석을 통하여 조기 유방암을 진단받은 환자군과 진행 유방암을 진단받은 환자군 사이에 통계적으로 유의한 차이가 난 변수는 다음과 같았다. 건강행위 및 특성 변수로는 자가 검진행위(p<0.000), 매년 유방촬영술 시행여부(p<0.000)이었다. 암 관련 임상적 특징으로는 종양 발견경위(p<0.000), 첫 증상의 양상(p<0.000), 첫 증상 발견부터 치료까지 소요된 기간(p<0.000)이었다. 정신사회적 요인으로는 부부관계기능(p<0.000)과 가족관계기능(p=0.000), 과도한 경제적 가족적 부담(p=0.018)이었다. 로지스틱회귀분석을 통하여 매년 비진행 유방암에 영향을 미치는 독립인자로는 매년 유방암 선별을 위해서 실시하는 유방촬영술을 비정기적으로 시행하거나(OR=7.431 ; 95% CI 2.407-22.944), 전혀 시행하지 않는 경우(OR=25.299 ; 95% CI 7.855-81.482)였으며 정신사회적 요인으로는 기능 부전적 부부관계(OR=4.772 ; 95% CI 2.244-10.145)가 유일했다. 결론 본 연구를 통하여 진행 유방암 진단의 위험인자로 널리 알려진 비정기적 검진을 재확인하였으며, 이외에도 정신사회적 요인으로서 '비기능적 부부관계기능'을 밝혀냈다. 이러한 결과는 유방암을 조기에 진단하는데 전통적으로 인정되어 왔던 사회인구학적, 임상적 요인 이외에도 정신사회적 요인이 중요한 영역임을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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