Predicción del cáncer de mama mediante varios métodos de aprendizaje automático
Aprendizaje automático
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El cáncer de mama es una enfermedad horrenda, después del cáncer de piel, que es la más común en la mujer y es la causa principal del aumento de la tasa de mortalidad. La mamografía de cribado es el procedimiento operativo para detectar masas y anomalías relacionadas con el cáncer de mama. Las mamografías digitales son la fuente más operativa que ayuda a la detección temprana del cáncer en mujeres sin síntomas y a diagnosticar el cáncer en mujeres con síntomas como dolor en el bulto, secreción del pezón, lo que disminuye las muertes y aumenta las posibilidades de supervivencia...
El cáncer de mama es una enfermedad horrenda, después del cáncer de piel, que es la más común en la mujer y es la causa principal del aumento de la tasa de mortalidad. La mamografía de cribado es el procedimiento operativo para detectar masas y anomalías relacionadas con el cáncer de mama. Las mamografías digitales son la fuente más operativa que ayuda a la detección temprana del cáncer en mujeres sin síntomas y a diagnosticar el cáncer en mujeres con síntomas como dolor en el bulto, secreción del pezón, lo que disminuye las muertes y aumenta las posibilidades de supervivencia. Por lo general, el médico no puede dedicar más tiempo a un paciente para sopesar las quejas y sugerir un posible diagnóstico teniendo en cuenta los registros anteriores. El uso del aprendizaje automático en el diagnóstico del cáncer de mama mejora la precisión al reducir las clasificaciones erróneas y ahorra tiempo en el diagnóstico. El trabajo propuesto es la clasificación instintiva de las imágenes de mamografía como benignas, malignas y normales utilizando varios algoritmos de aprendizaje automático. La clasificación es una técnica de identificación utilizada para clasificar datos consolidados en diferentes categorías.
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