Le cancer du sein reste l'une des maladies les plus r pandues et les plus mortelles chez les femmes du monde entier. Une d tection pr coce et pr cise joue un r le crucial dans l'am lioration des taux de survie et dans l'orientation de strat gies de traitement efficaces. Avec les progr s rapides de l'intelligence artificielle (IA), les techniques d'apprentissage automatique et de vision par ordinateur sont de plus en plus appliqu es pour automatiser les processus de classification du cancer du sein et de segmentation des images. Cette tude se concentre sur le d veloppement d'un cadre intelligent qui int gre l' limination r cursive des caract ristiques (RFE) avec une machine vecteur de support (SVM) pour am liorer la pr cision et la fiabilit de la d tection et de l'analyse du cancer du sein. Les r sultats exp rimentaux d montrent que la combinaison des techniques de segmentation, de l'optimisation des caract ristiques bas e sur la RFE et de la classification SVM am liore de mani re significative les performances diagnostiques par rapport aux approches conventionnelles de l'apprentissage automatique. Le mod le atteint des niveaux lev s d'exactitude, de pr cision et de rappel, ce qui le rend adapt aux applications cliniques o la fiabilit est essentielle.
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