Etude d'un systéme intélligent pour la classification des cancers en utilisant le séquençage des ARN

Abstract

La classification des maladies cancéreuses est un domaine de recherche d'une grande importance ces dernières années. Grâce aux avancées technologiques, les chercheurs disposent de ressources et de connaissances accrues pour identifier les facteurs clés pouvant déclencher le cancer. Dans cette étude, nous utilisons des données de séquençage d'ARN pour classer cinq types de cancer différents. Notre étude propose un nouvel algorithme d'apprentissage profond avec neuf couches pour classer le carcinome rénal à cellules claires (KIRC), le carcinome invasif du sein (BRCA), l'adénocarcinome pulmonaire (LUAD), le carcinome épidermoïde pulmonaire (LUSC) et le cancer de l'endomètre (UCEC). L'évaluation des performances a été réalisée en utilisant le taux de réussite et le taux d'erreur lors des phases d'apprentissage et de test. Les résultats obtenus démontrent que notre approche donne de bons résultats par rapport aux méthodes récentes.