Individuazione di tumori ossei, cutanei e polmonari in una radiografia
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L'apprendimento delle macchine sta diventando molto popolare con le sue applicazioni che raggiungono quasi tutti i campi della nostra vita quotidiana. Il machine learning è la scienza per prevedere i risultati traendo l'inferenza su modelli addestrati con dati familiari per prevedere i risultati in dati sconosciuti. Questo progetto propone l'approccio di machine learning per individuare e localizzare immagini che utilizzano diversi tipi di tumori in un apprendimento profondo. Il progetto proposto prevede lo sviluppo dell'interfaccia utente che può caricare l'immagine utilizzando il pulsante ...
L'apprendimento delle macchine sta diventando molto popolare con le sue applicazioni che raggiungono quasi tutti i campi della nostra vita quotidiana. Il machine learning è la scienza per prevedere i risultati traendo l'inferenza su modelli addestrati con dati familiari per prevedere i risultati in dati sconosciuti. Questo progetto propone l'approccio di machine learning per individuare e localizzare immagini che utilizzano diversi tipi di tumori in un apprendimento profondo. Il progetto proposto prevede lo sviluppo dell'interfaccia utente che può caricare l'immagine utilizzando il pulsante di caricamento e poi visualizzare i risultati relativi al tipo, alla pres-ence e al tipo di cancro nell'immagine. Questo approccio utilizza l'apprendimento automatico supervisionato per addestrare il modello utilizzando dati noti e quindi per prevedere i dati non noti dei raggi tumorali di 10 immagini che vengono alimentati utilizzando l'open 105. Per il progetto proposto il modello viene addestrato a rilevare il cancro osseo, della pelle e del polmone utilizzando l'apprendimento automatico e l'interfaccia uomo-macchina sviluppata.
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