Classification des tumeurs du cancer du sein par approche SVM (Support Vector Machine)

Abstract

Ce mémoire développe des techniques de classification basées sur les SVM et SVR en vue de la distinction entre les tumeurs malignes et bénignes du cancer du sein. Les SVM et SVR permettent non seulement d’établir des relations analytiques importantes pour la phase de classification, mais aussi une grande flexibilité, puisqu’il n’y a aucune restriction quant au nombre de paramètres du système en entrée et en sortie. La phase de classification des tumeurs devient alors possible grâce à la relation explicite donnée par les SVM et SVR. Pour cela, il est possible de construire les SVM et SVR durant la phase d’apprentissage en se basant sur un ensemble de solutions obtenues par simulation en utilisant le logiciel « CST ». Les résultats de simulation montrent le bien fondé de l’approche utilisée du point de vue taux de classification.