CAD-System zur Klassifizierung von Brustkrebs anhand von Mammographie-Bildern
Ein kompletter Leitfaden für Forschungsanfänger
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Dieser umfassende Text über ein CAD-System zur Klassifizierung von Brustkrebs anhand von Mammogrammbildern richtet sich an Forscher im Bereich biomedizinische Bild- und Signalverarbeitung. Dieses Buch bietet eine Einführung in Mammogrammbilder und die Klassifizierung von Krebs anhand dieser Bilder. Brustkrebs ist eine der häufigsten Todesursachen bei Frauen und die zweithäufigste Todesursache nach Lungenkrebs. Um unnötige Biopsien zu vermeiden, die die Patientinnen verunsichern und die Gesundheitskosten in die Höhe treiben, ist es wichtig, die Genauigkeit der Interpretation von mammograp...
Dieser umfassende Text über ein CAD-System zur Klassifizierung von Brustkrebs anhand von Mammogrammbildern richtet sich an Forscher im Bereich biomedizinische Bild- und Signalverarbeitung. Dieses Buch bietet eine Einführung in Mammogrammbilder und die Klassifizierung von Krebs anhand dieser Bilder. Brustkrebs ist eine der häufigsten Todesursachen bei Frauen und die zweithäufigste Todesursache nach Lungenkrebs. Um unnötige Biopsien zu vermeiden, die die Patientinnen verunsichern und die Gesundheitskosten in die Höhe treiben, ist es wichtig, die Genauigkeit der Interpretation von mammographischen Läsionen zu verbessern und damit den positiven Vorhersagewert der Mammographie zu erhöhen. Das derzeitige CAD-System wird klinisch als zweites Lesegerät für die Brustkrebserkennung eingesetzt. Mit dem bestehenden CAD-System können Mikroverkalkungen besser erkannt werden, aber die Erkennungsleistung für Massen ist nicht zufriedenstellend. In dieser Arbeit wird eine Methode zur effizienten Erkennung von Massenanomalien und zur Klassifizierung der Läsionen als bösartig oder gutartig vorgestellt. Die bösartigen Läsionen wurden weiter in Arten von bösartigem Brustkrebs klassifiziert. Das vorgeschlagene System verwendet hybride Bildverarbeitungstechniken, um die Genauigkeit des bestehenden Systems zu verbessern.
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