Computergestützte Erkennung von IDC mithilfe tiefer neuronaler Architekturen [German]

By Naresh Tangudu and Osru Nagaraju

Brustkrebs ist die h ufigste Krebsart bei Frauen. Die berlebensraten und Prognosen f r Brustkrebs sind je nach Stadium, in dem er entdeckt wird, sehr unterschiedlich. Daher ist die Behandlung wirksamer, wenn der Krebs fr hzeitig diagnostiziert wird. Invasive duktale Karzinom (IDC)-Gewebebereiche in Ganzbildaufnahmen (WSI) von Brustkrebs: ein Ansatz f r die automatische Diagnose und visuelle Analyse (BCa). Deep-Learning-Methoden beinhalten computergest tzte Modelle des Lernprozesses und sind Methoden des Lernens aus Daten. Diese Methode hnelt der Arbeitsweise des menschlichen Gehirns, bei der die repr sentativsten und wertvollsten Merkmale auf verschiedenen Ebenen oder Schichten interpretiert werden, was zu einer hierarchischen gelernten Darstellung f hrt. In verschiedenen Bereichen, z. B. beim Sprachverstehen und bei der Objekterkennung, haben sich diese Methoden bei den schwierigsten Problemen als besser erwiesen als herk mmliche Ans tze. Das in dieser Arbeit vorgeschlagene Verfahren k nnte eine neue Richtung bei der Entwicklung einer Brustkrebsvorhersagetechnik er ffnen. Grunds tzlich gibt es zwei Arten von duktalen Karzinomen bei Frauen und Tumoren des duktalen Karzinoms. Der Krebs der inneren Organe wird auch als DCIS oder Intraduktales Karzinom bezeichnet.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 6206235165
• ISBN13: 9786206235163
• Release Date: July 2023
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Length: 128 Pages
• Weight: 0.44 lbs.
• Dimensions: 0.3" x 6.0" x 9.0"