Detección de cáncer de huesos, piel y pulmón en imágenes de rayos X
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El aprendizaje por máquina se está haciendo muy popular, y sus aplicaciones llegan a casi todos los campos de nuestra vida cotidiana. El aprendizaje automático es la ciencia para predecir los resultados mediante la inferencia de modelos entrenados con datos familiares para predecir los resultados en datos desconocidos. Este proyecto propone el enfoque de aprendizaje automático para detectar y localizar imágenes utilizando diferentes tipos de cánceres en un aprendizaje profundo. El proyecto propuesto implica el desarrollo de la interfaz de usuario que puede cargar la imagen utilizando el ...
El aprendizaje por máquina se está haciendo muy popular, y sus aplicaciones llegan a casi todos los campos de nuestra vida cotidiana. El aprendizaje automático es la ciencia para predecir los resultados mediante la inferencia de modelos entrenados con datos familiares para predecir los resultados en datos desconocidos. Este proyecto propone el enfoque de aprendizaje automático para detectar y localizar imágenes utilizando diferentes tipos de cánceres en un aprendizaje profundo. El proyecto propuesto implica el desarrollo de la interfaz de usuario que puede cargar la imagen utilizando el botón de carga y luego mostrar los resultados relativos al tipo, la presencia y el tipo de cáncer en la imagen. Este enfoque utiliza el aprendizaje supervisado de la máquina para entrenar el modelo utilizando datos conocidos y luego para predecir los datos de rayos cancerígenos desconocidos de 10 imágenes que se alimentan utilizando el open 105. Para el proyecto propuesto, el modelo se entrena para detectar el cáncer de huesos, piel y pulmón utilizando el aprendizaje por máquina y la interfaz de usuario desarrollada.
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