Natural language processing and machine learning techniques to assist breast cancer ultrasound classification based on Greek medical reports
Creators: name: Τεκίρδαλης, Γεώργιος Α.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Επεξεργασία φυσικής γλώσσας
Υπερηχογράφημα του μαστού
Μηχανική εκμάθηση
Natural Language Process
Breast ultrasound
Machine Learning

description: Ο καρκίνος του μαστού παραμένει μία από τις κύριες αιτίες νοσηρότητας και θνησιμότητας παγκοσμίως, υπογραμμίζοντας τη σημασία της ακριβούς και έγκαιρης διάγνωσης. Η υπερηχογραφία, ένα κρίσιμο διαγνωστικό εργαλείο, βασίζεται συχνά σε υποκειμενική ερμηνεία, γεγονός που μπορεί να εισάγει μεταβλητότητα στη διάγνωση. Η παρούσα μελέτη στοχεύει στη βελτίωση της ταξινόμησης των ευρημάτων υπερηχογραφήματος του μαστού μέσω της χρήσης επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) και τεχνικών μηχανικής μάθησης σε ελληνικές ιατρικές αναφορές. Χρησιμοποιώντας ένα σύνολο δεδομένων 71 αναφορών γραμμένων στα ελληνικά, προσαρμόστηκαν προηγμένα βήματα επεξεργασίας, όπως TF-IDF, τοκενοποίηση, δημιουργία n-grams και αφαίρεση κοινών λέξεων, μέσω της γλώσσας προγραμματισμού R. Τρεις αλγόριθμοι ταξινόμησης—Naïve Bayes, Support Vector Machines (SVM) και k-Nearest Neighbors (k-NN)—αξιολογήθηκαν τόσο για πολυταξική (τέσσερις κατηγορίες) όσο και για δυαδική ταξινόμηση. Τα αποτελέσματα της πολυταξικής ταξινόμησης έδειξαν ότι οι τρεις αλγόριθμοι προέβλεψαν επιτυχώς μόνο τις δύο συχνότερες κατηγορίες, αντικατοπτρίζοντας τις προκλήσεις στη διαχείριση μη ισορροπημένων συνόλων δεδομένων σε δομές φυσικής γλώσσας. Στην περίπτωση της δυαδικής ταξινόμησης, όπου οι τέσσερις αρχικές κατηγορίες συγχωνεύτηκαν, οι αλγόριθμοι απέτυχαν να προβλέψουν περιπτώσεις της μειονοτικής κατηγορίας. Η μελέτη αναδεικνύει τις προκλήσεις της NLP για ελληνικά σύνολα δεδομένων και την ανάγκη για προσαρμοσμένες προσεγγίσεις, όπως η εκμάθηση με ευαισθησία στο κόστος (cost-sensitive learning) ή η αύξηση δεδομένων (data augmentation), για την αντιμετώπιση της ανισορροπίας μεταξύ των κατηγοριών. Η έρευνα αυτή θέτει τα θεμέλια για την ενσωμάτωση της μηχανικής μάθησης σε διαγνωστικές ροές για τον καρκίνο του μαστού σε γλωσσικά περιβάλλοντα με περιορισμένους πόρους.
description: Breast cancer remains a leading cause of morbidity and mortality worldwide, highlighting the importance of accurate and early diagnosis. Ultrasound imaging, a critical diagnostic tool, often relies on subjective interpretation, which can introduce variability. This study aims to enhance the classification of breast ultrasound findings using natural language processing (NLP) and machine learning techniques applied to Greek medical reports. Utilizing a dataset of 71 reports written in Greek, advanced preprocessing steps like TF-IDF, tokenization, n-gram generation and stopwards removal were adapted using R programming language. Three classification algorithms—Naïve Bayes, Support Vector Machines (SVM), and k-Nearest Neighbors (k-NN)—were evaluated for both multiclass (four categories) and binary classification tasks. The results of the multiclass classification showed that the three algorithms predicted successfully only the two most frequent classes, reflecting challenges in handling imbalanced datasets in NLP-based classification tasks. Binary classification, which merged the four original categories failed to predict cases from the minority class. The study highlights the challenges of NLP for Greek datasets and the need for tailored approaches, such as cost-sensitive learning or data augmentation, to address class imbalance. This research provides a foundation for integrating machine learning into diagnostic workflows for breast cancer in limited resource linguistic contexts.