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Krill herd optimization algorithm with deep convolutional neural network fostered breast cancer classification using mammogram images

引用

CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE 2023年第7期35卷 e7605-e7605页

作者： Kumar, P. Pratheep Bai, V. Mary Amala Krish, Ram P. Govt Polytech Coll Pala Comp Engn Dept Kottayam Kerala India Noorul Islam Ctr Higher Educ Dept Informat Technol Takkalai India Sai Univ Sch Comp & Data Sci Chennai India

In this paper proposes a Krill Herd Optimization algorithm with deep convolutional neural network fostered Breast Cancer Classification using Mammogram Images (BC-APPDRC-DCNN-KHO). Here, the input images are taken from Real time and MAMMOSET datasets. These images are pre-processed using Altered Phase Preserving Dynamic Range Compression (APPDRC) technique. This APPDRC is applied for preserving local features, compressing dynamic range of images, and enhancing the speckle noise filtering, these are all necessary for better boundary detection. Then, the Pre-processed images are classified using deep convolutional neural network (DCNN). The DCNN weight parameters are optimized based on Krill Herd Optimization algorithm. The Proposed BCC-DCNN-KHO-MI method classifies the input breast cancer imageries into 3 categories: benign, malignant, and normal. The proposed BCC-DCNN-KHO-MI method in Real time dataset attains 18.505%, 19.45%, 16.19%, 17.56% and 16.19% higher accuracy;15.38%, 12.06%, 12.71%, 26.62% and 18.902% higher Precision;3.12%, 10.52%, 13.57%, 22.75% and 14.93% higher F-score, 59.56%, 41.25%, 56.47%, 42.36% and 37.27% lower computation time;23.87%, 21.87%, 32.87%, 42.76% and 21.05% higher AUC compared with the existing methods, like BCC-Google Net-MI, BCC-Visual Geometry Group network-MI, BCC-Residual networks-MI, BC-RERNN-LOA-MI and BC-CNN-MI respectively.

关键词： deep convolutional neural network classifier krill herd optimization algorithm real time dataset

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