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In questo lavoro le tecniche ANN sono state applicate all'insieme di dati WBCD e sono state calcolate l'accuratezza, la sensibilità e la specificità delle diverse reti, tra le quali la rete neurale feed forward ha ottenuto la migliore accuratezza rispetto alle altre reti. Si è quindi giunti alla conclusione che la rete neurale feed forward fornisce buone prestazioni per la rilevazione del tumore al seno con l'algoritmo di back propagation. Con questi risultati è stata progettata una rete neurale feed forward con algoritmo di propagazione all'indietro per rilevare il tumore al seno in fase precoce per l'efficienza diagnostica, con questo successo la probabilità della presenza del tumore al seno utilizzando una RNA che è stata addestrata da una rete feed forward con algoritmo di propagazione all'indietro per rilevare efficacemente il tumore al seno in fase precoce differenziando tra casi maligni e benigni, con tutti questi rapporti l'oncologo arriva a concludere che il nodulo è canceroso e la paziente ne è stata colpita. Con questo processo l'oncologo può facilmente individuare il cancro al seno. Ciò aiuterà le pazienti a trattare il cancro al seno in fase precoce e l'accuratezza diagnostica potrà essere notevolmente migliorata.