Techniques d'informatique douce pour la détection du cancer du sein

L'informatique douce s'est impos嶪 comme un outil polyvalent permettant de r廥oudre des probl鋗es informatiques complexes dans divers domaines. L'informatique douce s'appuie sur des capacit廥 de reconnaissance et d'apprentissage semblables ?celles de l'homme pour fournir des solutions innovantes aux d嶨is du monde r嶪l. ?l'鋨e de l'explosion des donn嶪s, le traitement efficace des donn嶪s n嶰essite la s幨ection d'attributs cl廥 pour la mod幨isation pr嶮ictive, ce qui conduit ?la demande de s幨ection de sous-ensembles de caract廨istiques. La s幨ection de sous-ensembles de caract廨istiques est un probl鋗e NP-Hard difficile, avec diverses m彋hodes class嶪s en filtres, enveloppes et approches int嶲r嶪s. Les algorithmes m彋aheuristiques, connus pour leurs capacit廥 de recherche globale, ont 彋?exploit廥 pour la s幨ection des caract廨istiques afin de maximiser la pr嶰ision de la classification. En mettant l'accent sur les applications m嶮icales, cette 彋ude explore le diagnostic assist?par ordinateur, o?les m彋hodes de s幨ection des caract廨istiques bas嶪s sur la population am幨iorent la pr嶰ision de la classification en r嶮uisant le temps d'analyse. La recherche introduit deux nouvelles m彋hodes m彋aheuristiques, Separated Enemy Driven Dragon Algorithm (SEDDA) et Fitness-based Crow Search Algorithm (FSCA), et les compare avec des techniques 彋ablies.