В этой работе методы АНН были применены к набору данных ВБКД и рассчитаны точность, чувствительность, специфичность для различных сетей, среди которых нейронная сеть прямого хода получила наилучшую точность, если сравнивать с другими сетями. Таким образом, мы пришли к выводу, что нейронная сеть прямого хода обеспечивает хорошую производительность для обнаружения рака молочной железы с помощью алгоритма обратного распространения.

С их помощью нейронная сеть прямого хода с алгоритмом обратного распространения предназначена для обнаружения рака молочной железы на ранней стадии для диагностики эффективности, с этим вероятность наличия рака молочной железы с использованием АНН является успехом, которые были обучены сети прямого хода с алгоритмом обратного распространения для эффективного обнаружения рака молочной железы на ранней стадии дифференцирования между злокачественными и доброкачественными случаями, со всеми этими отчетами онколог приходит к выводу, что опухоль является раковой и пациент был поражен им. С помощью этого процесса онколог может легко обнаружить рак груди.

Это поможет пациентам лечить рак груди на ранней стадии и значительно повысит точность диагностики. .