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Le cancer du sein est le premier cancer chez les femmes indiennes, avec des taux atteignant 25,8 pour 1 000 000 de femmes et un taux de mortalité de 12,7 pour 1 000 000. Le cancer du sein est le plus fréquent de tous les cancers féminins dans le monde et constitue la principale cause de décès par cancer dans le monde. La détection précoce du cancer du sein peut augmenter considérablement les chances de survie. La mammographie est une modalité bien établie pour la détection précoce du cancer du sein. Cependant, les radiologues ne parviennent pas à interpréter les mammographies et il existe des…mehr

Produktbeschreibung
Le cancer du sein est le premier cancer chez les femmes indiennes, avec des taux atteignant 25,8 pour 1 000 000 de femmes et un taux de mortalité de 12,7 pour 1 000 000. Le cancer du sein est le plus fréquent de tous les cancers féminins dans le monde et constitue la principale cause de décès par cancer dans le monde. La détection précoce du cancer du sein peut augmenter considérablement les chances de survie. La mammographie est une modalité bien établie pour la détection précoce du cancer du sein. Cependant, les radiologues ne parviennent pas à interpréter les mammographies et il existe des différences d'observation entre eux et à l'intérieur de chacun d'entre eux. En quête d'une grande précision, ce travail vise à développer un système automatisé de diagnostic assisté par ordinateur (CAD) qui détecte les masses malignes à partir des mammographies. La mammographie est couramment utilisée comme outil de dépistage du cancer du sein, car elle permet de détecter tout changement anatomique dans un sein cancéreux sous la forme de masses ou de microcalcifications. La thermographie a été testée récemment pour la détection précoce du cancer du sein.
Autorenporträt
Asim Ali Khan est professeur associé au département d'électricité et d'instrumentation de l'institut d'ingénierie et de technologie Sant Longowal, à Longowal. Il a 23 ans d'expérience dans l'enseignement et la recherche. Ses recherches portent sur le traitement des images biomédicales, l'apprentissage automatique et les systèmes flous.