Selección de rasgos en muestras citológicas usando información heurística

• Jairo Rojas Delgado ^[1]
  1. [1] Universidad de las Ciencias Informáticas

     Universidad de las Ciencias Informáticas

     Cuba

     
• Localización: Revista Cubana de Ciencias Informáticas, ISSN-e 2227-1899, Vol. 10, Nº. 2, 2016
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Feature selection on pap-smear data using heuristic information
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• Resumen
  • español

    En este trabajo se investiga un método de selección de rasgos que permita clasificar las muestras celulares tomadas del cuello del útero en cancerosas o no. El cáncer en el cuello del útero es el segundo tipo de cáncer más difundido entre las mujeres y la investigación de métodos informáticos en función de la correcta clasificación de muestras tiene un impacto directo en la calidad de vida de los pacientes. Se investiga un conjunto de rasgos seleccionado teniendo en cuenta su importancia y la capacidad de un grupo de clasificadores de prueba para apreciar dichos rasgos. Los clasificadores de prueba empleados son: HCM, FCM, LS y WKNN. Los resultados demuestran que la utilización de dicho conjunto de rasgos arroja por lo general buenos resultados de clasificación.

  • English

    This paper presents a method of feature selection to classify cell samples taken from the cervix into cancerous or not cancerous cells. Cancer of the cervix is the second most widespread cancer in women and the investigation of computational methods based on the correct classification of samples has a direct impact on the life's quality of patients. A set of selected features is investigated taking into account the importance of these features and the ability of a test group of classifiers to assess those traits. The test classifiers used are: HCM, FCM, LS and WKNN. The results demonstrate that the use of that set of features generally yields good classification results.