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オープンアクセス

概要

乳房撮影による乳房の分類と分割 R-CNN sur les mammographies

サイド・カジム・ラザ、サイド・シャミール・サルワール、サード・ムハンマド・サイド、ナジード・アーメド・カーン

目的 :原因となるがんの原因と、がんの影響を受けやすい女性を監視すること。さまざまなタイプの検出器、分類器、分割器を提案し、さまざまな種類の検出器を調べます。 CET の記事は、癌の危険性を認識するためのさまざまな方法を排除するものであり、時代遅れのものです。

方法: IRM および筋肉乳房のマンモグラフィーの癌検査を行います。がんの検出、分類、セグメント化を再検討し、新たなアプローチを提案します。幹部は、乳房撮影の利用を提案し、画像 DICOM CBIS-DDSM (DDSM の厳選された乳房画像処理サブセット) を発行します。マンモグラフィーの画像は、筋肉のラジオで撮影されます。 DICOM は、フォーマットと伝統に基づいてマニエールのプレトレイトを作成し、画像のマンモグラフィーを検査し、エクストライットと最終的な導入でマスクのニューロン RCNN を導入します。

結果 :ローカライズ ツール ガンセレウスの開発、地域のプルージュールの開発、複数クラスの分類の可能性のある幹部候補の提案の結果。この幹部は、地域腫瘍の癌の領域のセグメント化を可能にする、腫瘍のような分類を行うことができ、ピクセルごとに注釈を付けることができます。 La précision moyenne observée est d'environ 85 % sur les cas testing、avec une valeur de précision de 0,75、un rappel de 0,8 et un core F1 de 0,825。

結論: Le cadre proposé est Rentalable et peut être utilisé comme outil d'aide au radiologue dans la detection du sein.分類とセグメンテーションの最終的な検査を行うため、さまざまな方法を提案します。