Geb rmutterhalskrebs, die zweith ufigste Krebsart weltweit, ist bei fr hzeitiger Erkennung gut heilbar. In l ndlichen Gebieten ist die Sterblichkeitsrate jedoch aufgrund schlechter Ressourcen und begrenzter Vorsorgeprogramme hoch. Die automatisierte Diagnose kann diese L cken schlie en, indem sie abnorme Pap-Abstrichzellen anhand ihrer Kernform unterscheidet. In dieser Studie werden Segmentierungsmethoden anhand des AGMC-TU Pap-Abstrich-Datensatzes evaluiert, wobei eine Klassifizierungsgenauigkeit von 92,83 % mit SVM Linear und eine Verbesserung auf 97,65 % mit optimierten Merkmalen und der FCM-Methode erzielt wurde. Eine genaue Segmentierung des Zellkerns ist entscheidend f r eine zuverl ssige Vorhersage abnormaler Zellen und verbessert die Effizienz des Geb rmutterhalskrebs-Screenings.
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