Diagnóstico de cáncer de mama usando el tamaño del efecto d de Cohen como selector de características

El cancer de mama es un tumor maligno que comienza a desarrollarse dentro de los conductos galatóforos o de los lobulillos que producen leche del seno, lo que resulta mortal si no se recibe tratamiento a tiempo. En consonancia con la Organización Mundial de la Salud (OMS), en el añoo 2020 se diagnosticaron cerca de 2,3 millones de mujeres con cáncer mamario. Asimismo, el tumor puede afectar a cualquier individuo indiscriminadamente, aunque la tasa suele ser mayor en sujetos femeninos mayores de 50 años. Con este escenario mundial resulta imprescindible contar con estrategias de detecci´on temprana de cáncer de mama. Bajo dicho lema, se propone usar el tamañoo del efecto d de Cohen como selector de caracter´ısticas para ser aplicado en un modelo de clasificación de Machine Learning (ML). El objetivo es reducir la dimensionalidad de los datos y así optimizar los predictores para diagnosticar el cáncer de mama. d de Cohen mide la fuerza de la relación entre dos poblaciones en una escala num´erica. Este selector propuesto se compara con dos métodos clásicos: cuantificación de vectores de aprendizaje (LVQ: Learning Vector Quantization) y eliminación recursiva de características (RFE: Recursive Feature Elimination). Para fines de experimentación se trabajo con las base de datos Breast Cancer Wisconsin. La evaluación aleatoria de las características de cada selector, se realizó 100 veces a través de un clasificador de máquina de vectores de soporte (SVM: Support Vector Machine), obteniéndose en promedio, los siguientes resultados: una sensibilidad de 0.91 y una especificidad de 0.96 para el modelo basado en LVQ, una sensibilidad de 0.96 y una especificidad de 0.97 empleando el método propuesto d de Cohen, contra una sensibilidad de 0.95 y una especificidad de 0.98 utilizando RFE. Estos resultados prometedores sugieren que la metodología propuesta es potencialmente útil como selector de características y abren una luz en la larga investigación en la detección de cáncer de mama.

Breast cancer is a tumor that begins to grow in the milk ducts or lobules and can become lethal if treatment is not administered in time. According to the World Health Organization (WHO), there were approximately 2.3 million cases of breast cancer in 2020. Furthermore, breast cancer can affect anyone, particularly women over 50 years old. Therefore, it is crucial to have early diagnostic techniques. We propose a novel method based on Cohen’s d for feature selection in this context. Cohen’s d is a statistical concept that quantifies the strength of the relationship between two populations on a numeric scale. The central idea is to utilize Cohen’s d effect size as a feature selector to reduce the dimensionality of the data and enhance the predictors through a Machine Learning (ML) classifier model for diagnosing breast cancer. For experimental purposes, the Breast Cancer Wisconsin database was used. This proposed feature selector is compared with two classical methods: Learning Vector Quantization (LVQ) and Recursive Feature Elimination (RFE). A random evaluation of the features of each selector was conducted 100 times using a Support Vector Machine (SVM) classifier, resulting in the following average outcomes: Cohen’s d based feature selector showed 0.96 sensitivity and 0.97 specificity, RFE based feature selector exhibited 0.95 sensitivity and 0.98 specificity, and LVQ based feature selector demonstrated 0.91 sensitivity and 0.96 specificity. These promising results indicate that the proposed methodology utilizing Cohen’s d may be a valuable feature selector and sheds light on the long-standing research into breast cancer detection.