Ridurre La Sovrapposizione Nella Mammografiacon Classificazione Con Apprendimento Profondo
Usando La Rete Neurale Di Convoluzione
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Il cancro al seno è la principale causa di morte per cancro tra le donne. Lo screeningLa mammografia è l'unico metodo attualmente disponibile per la rilevazione affidabile delcancro al senoprecoce epotenzialmente curabile.Laricerca indica che il tasso di mortalità potrebbe diminuiredel30% se le donne dai 50 anni in su facessero regolarmente la mammografia. In questa dissertazione, proponiamo unnuovo metodo di analisi dei mammogrammi a tutto campo che si concentra sulla caratterizzazione e l'identificazione di mammogrammi normali.mammografie normali. Una mammografia viene analizzata regione ...
Il cancro al seno è la principale causa di morte per cancro tra le donne. Lo screeningLa mammografia è l'unico metodo attualmente disponibile per la rilevazione affidabile delcancro al senoprecoce epotenzialmente curabile.Laricerca indica che il tasso di mortalità potrebbe diminuiredel30% se le donne dai 50 anni in su facessero regolarmente la mammografia. In questa dissertazione, proponiamo unnuovo metodo di analisi dei mammogrammi a tutto campo che si concentra sulla caratterizzazione e l'identificazione di mammogrammi normali.mammografie normali. Una mammografia viene analizzata regione per regione e viene classificata come normale oanormale. Imetodi per estrarre le caratteristiche sono presentati in questa tesi che sono utilizzati perdistinguere le regioni normali e anormali di un mammogramma.In questo libro, il classificatore della rete neurale di convoluzione è usato per aumentare la classificazione performance. Questo classificatore si comporta meglio dei classificatori precedenti. In quanto mostra più accuratezza rispetto agli altri classificatori, il tasso di misclassificazione dei mammogrammi normali come anormali.Questo approccio funziona bene sul problema della sovrapposizione.
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