Detección del cáncer de mama con tecnología de inteligencia artificial - Kaliyaperumal, Saravanan; Ayyaswamy, Kathirvel
29,99 €
inkl. MwSt.
Versandkostenfrei*
Versandfertig in 1-2 Wochen
payback
15 °P sammeln
  • Broschiertes Buch

El cáncer de mama sigue siendo una de las enfermedades más prevalentes y potencialmente mortales que afectan a las mujeres de todo el mundo. La detección precoz y precisa desempeña un papel crucial en la mejora de las tasas de supervivencia y la orientación de estrategias de tratamiento eficaces. Con los rápidos avances en Inteligencia Artificial (IA), las técnicas de aprendizaje automático y visión por ordenador se aplican cada vez más para automatizar los procesos de clasificación del cáncer de mama y segmentación de imágenes. Este estudio se centra en el desarrollo de un marco inteligente…mehr

Andere Kunden interessierten sich auch für
Produktbeschreibung
El cáncer de mama sigue siendo una de las enfermedades más prevalentes y potencialmente mortales que afectan a las mujeres de todo el mundo. La detección precoz y precisa desempeña un papel crucial en la mejora de las tasas de supervivencia y la orientación de estrategias de tratamiento eficaces. Con los rápidos avances en Inteligencia Artificial (IA), las técnicas de aprendizaje automático y visión por ordenador se aplican cada vez más para automatizar los procesos de clasificación del cáncer de mama y segmentación de imágenes. Este estudio se centra en el desarrollo de un marco inteligente que integra la eliminación recursiva de características (RFE) con un clasificador de máquina de vectores soporte (SVM) para mejorar la precisión y fiabilidad de la detección y el análisis del cáncer de mama. Los resultados experimentales demuestran que la combinación de técnicas de segmentación, optimización de características basada en RFE y clasificación SVM mejora significativamente el rendimiento del diagnóstico en comparación con los enfoques convencionales de aprendizaje automático. El modelo logra una gran exactitud, precisión y recuperación, lo que lo hace adecuado para aplicaciones clínicas en las que la fiabilidad es fundamental.
Autorenporträt
Dr. Saravanan Kaliyaperumal, Professor, Fachbereich CSE, Saveetha School of Engineering, SIMATS, Chennai. 26 Jahre Lehrtätigkeit, 3 Jahre Berufserfahrung in der Industrie.Dr. Kathirvel Ayyaswamy, Professor, CSE, Saveetha Engineering College. Über 27 Jahre in der Bildung und akademischen Leitung tätig.