Détection et classification des tumeurs pulmonaires
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Le cancer du poumon est l'une des principales causes de décès dans le monde. Il correspond à la croissance incontrôlée de cellules anormales dans le poumon. Si elle n'est pas traitée, cette croissance peut se propager au-delà du poumon, par la procédure des métastases, dans des tissus proches et dans différentes parties du corps. Les méthodes de traitement d'images sont couramment utilisées dans divers domaines médicaux pour améliorer les étapes de détection et de traitement préalables, dans lesquelles le laps de temps ou l'intervalle est très important pour identifier la mal...
Le cancer du poumon est l'une des principales causes de décès dans le monde. Il correspond à la croissance incontrôlée de cellules anormales dans le poumon. Si elle n'est pas traitée, cette croissance peut se propager au-delà du poumon, par la procédure des métastases, dans des tissus proches et dans différentes parties du corps. Les méthodes de traitement d'images sont couramment utilisées dans divers domaines médicaux pour améliorer les étapes de détection et de traitement préalables, dans lesquelles le laps de temps ou l'intervalle est très important pour identifier la maladie chez le patient aussi rapidement que possible, en particulier dans le cas de nombreuses tumeurs. La méthode proposée utilise d'abord la détection du tissu de la masse pulmonaire, puis la segmentation avec filtrage, opération morphologique, etc. La technique d'extraction des caractéristiques géométriques est utilisée pour calculer les caractéristiques statistiques. La technique d'extraction des caractéristiques géométriques est utilisée pour calculer les caractéristiques statistiques. Enfin, la classification et la prédiction sont effectuées en utilisant les caractéristiques géométriques qui sont fusionnées avec le classificateur d'apprentissage automatique. Les résultats de la classification indiquent si l'image CT est une image normale ou cancéreuse.
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