Predição do cancro da mama utilizando vários métodos de aprendizagem mecânica - Kiranmayee, B.V.;Suresh, Chalumuru
36,99 €
inkl. MwSt.
Versandkostenfrei*
Versandfertig in 6-10 Tagen
payback
18 °P sammeln
  • Broschiertes Buch

O câncer de mama é uma doença horrenda após o câncer de pele, que é mais comum na mulher e é uma das principais causas do aumento da taxa de mortalidade. A mamografia de rastreio é o procedimento cirúrgico para detectar massas e anomalias aliadas ao cancro da mama. As mamografias digitais são a maior fonte operatória que ajuda na detecção precoce do câncer em mulheres sem sintomas e no diagnóstico do câncer em mulheres com sintomas como dor no nódulo, descarga no mamilo que diminui as mortes e aumenta as chances de sobrevivência. Normalmente o médico não pode dispensar mais tempo ao paciente…mehr

Andere Kunden interessierten sich auch für
Produktbeschreibung
O câncer de mama é uma doença horrenda após o câncer de pele, que é mais comum na mulher e é uma das principais causas do aumento da taxa de mortalidade. A mamografia de rastreio é o procedimento cirúrgico para detectar massas e anomalias aliadas ao cancro da mama. As mamografias digitais são a maior fonte operatória que ajuda na detecção precoce do câncer em mulheres sem sintomas e no diagnóstico do câncer em mulheres com sintomas como dor no nódulo, descarga no mamilo que diminui as mortes e aumenta as chances de sobrevivência. Normalmente o médico não pode dispensar mais tempo ao paciente para pesar as queixas e sugerir um possível diagnóstico, considerando registros passados. Durante esta fase, há mais chances de erros médicos e diagnósticos errados. Ao utilizar a aprendizagem da máquina no diagnóstico do cancro da mama melhora a precisão, reduzindo as classificações erradas e poupa tempo no diagnóstico. O trabalho proposto é a classificação instintiva das imagens de mamografia como Benigna, Maligna e Normal, utilizando vários algoritmos de aprendizagem mecânica. A classificação é uma técnica de identificação utilizada para classificar os dados consolidados em diferentes categorias.
Autorenporträt
Dr. B.V.Kiranmayee, actualmente trabaja como Profesor Asociado en el Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería, VNRVJIET, afiliado a la Universidad Tecnológica Jawaharlal Nehru de Hyderabad. Dr. Chalumuru Suresh, actualmente trabaja como profesor asistente en el Departamento de CSE en el Instituto de Ingeniería y Tecnología VNR Vignana Jyothi.