《ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING》：A Comprehensive Study of Enhanced Computational Approaches for Breast Cancer Classification: Comparative Analysis with Existing State of the Art Methods
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乳腺癌研究提出ESMXO算法和DRAN-XN模型，结合Xception和NASNetMobile等CNNs分析癌症序列，识别遗传变异，在40×-400×不同放大倍数下准确率均超94%，显著提升诊断治疗精准度。
摘要
乳腺癌是女性中最致命的癌症类型之一，继续对公共健康构成重大威胁。世界卫生组织（WHO）的报告指出，最新数据凸显了这一问题的严重性：乳腺癌患者的死亡率超过6%，而早期检测率仅为8%。本文介绍了用于乳腺癌病变研究的“外星飞船矿物提取优化算法”（ESMXO）以及“深度残差注意力与多变量序列模型”。ESMXO是一种独特的优化算法，其灵感来源于卫星导航和矿物提取技术，旨在提高生物信息学预测的准确性。该创新方法整合了卷积神经网络（CNN），如Xception和NASNetMobile，以分析癌症序列中的复杂模式，并识别与特定表型结果相关的细微遗传变异。实验结果非常令人鼓舞，在不同放大倍数下均显示出稳定的有效性。在100倍放大倍数下，该算法在所有指标上均获得了满分，分数始终介于1.0000 ± 0.005到1.008之间。在200倍放大倍数下，准确率和召回率分别为0.9912 ± 0.005到0.008，显示出高度的一致性。即使在400倍放大倍数下，模型的准确率仍保持在0.9470 ± 0.005到0.008的范围内。40倍放大倍数时，模型的准确率稳定在0.9923 ± 0.005到0.008之间。数据集的放大效果显著提升了实验室技术人员的分析精度，从而在乳腺癌治疗的各个阶段和方面实现了更有效的治疗。这些模型在整个数据集范围内都表现出极高的准确性，尤其是在40倍到400倍的放大范围内。结合Xception和NASNet的深度残差注意力网络（DRAN-XN）在乳腺癌的准确性、敏感性和特异性方面优于现有方法。
乳腺癌是女性中最致命的癌症类型之一，继续对公共健康构成重大威胁。世界卫生组织（WHO）的报告指出，最新数据凸显了这一问题的严重性：乳腺癌患者的死亡率超过6%，而早期检测率仅为8%。本文介绍了用于乳腺癌病变研究的“外星飞船矿物提取优化算法”（ESMXO）以及“深度残差注意力与多变量序列模型”。ESMXO是一种独特的优化算法，其灵感来源于卫星导航和矿物提取技术，旨在提高生物信息学预测的准确性。该创新方法整合了卷积神经网络（CNN），如Xception和NASNetMobile，以分析癌症序列中的复杂模式，并识别与特定表型结果相关的细微遗传变异。实验结果非常令人鼓舞，在不同放大倍数下均显示出稳定的有效性。在100倍放大倍数下，该算法在所有指标上均获得了满分，分数始终介于1.0000 ± 0.005到1.008之间。在200倍放大倍数下，准确率和召回率分别为0.9912 ± 0.005到0.008，显示出高度的一致性。即使在400倍放大倍数下，模型的准确率仍保持在0.9470 ± 0.005到0.008的范围内。40倍放大倍数时，模型的准确率稳定在0.9923 ± 0.005到0.008之间。数据集的放大效果显著提升了实验室技术人员的分析精度，从而在乳腺癌治疗的各个阶段和方面实现了更有效的治疗。这些模型在整个数据集范围内都表现出极高的准确性，尤其是在40倍到400倍的放大范围内。结合Xception和NASNet的深度残差注意力网络（DRAN-XN）在乳腺癌的准确性、敏感性和特异性方面优于现有方法。
