Reduzierung Von Überschneidungen In Der Mammographiedurch Deep Learning-klassifizierung [German]

By Bobbinpreet Kaur

Brustkrebs ist die h?ufigste Krebstodesursache bei Frauen. ScreeningDie Mammographie ist die einzige derzeit verf?gbare Methode zur zuverl?ssigen Erkennung von fr?hem undpotenziell heilbarem Brustkrebs. Forschungsergebnisse zeigen, dass die Sterblichkeitsrate um30 %gesenkt werden k?nnte, wenn sich Frauen ab 50 Jahren regelm? ig einer Mammographie unterziehen. In dieser Dissertation schlagen wir eineneue Methode zur Ganzfeld-Mammographie-Analysevor, die sich auf die Charakterisierung und Identifizierung normalerMammogramme. Ein Mammogramm wird Region f?r Region analysiert und als normal oderabnormalklassifiziert.In dieser Arbeit werden Methoden zur Extraktion von Merkmalen vorgestellt, die zurUnterscheidung von normalen und abnormalen Regionen eines Mammogrammsverwendetwerden.In diesem Buch wird ein neuronales Faltungsnetzwerk verwendet, um die Klassifizierung zu verbessern. Leistung zu steigern. Dieser Klassifikator schneidet besser ab als fr?here Klassifikatoren. Indem er eine h?here Genauigkeit als die anderen Klassifikatoren, die Fehlklassifizierungsrate von normalen Mammogrammen als abnormal.Dieser Ansatz eignet sich gut f?r das ?berschneidungsproblem.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 6204147323
• ISBN13: 9786204147321
• Release Date: October 2021
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Length: 80 Pages
• Weight: 0.28 lbs.
• Dimensions: 0.2" x 6.0" x 9.0"