Rak piersi pozostaje jedną z najbardziej rozpowszechnionych i zagrażających życiu chor b dotykających kobiety na calym świecie. Wczesne i dokladne wykrywanie odgrywa kluczową rolę w poprawie wskaźnik w przeżywalności i kierowaniu skutecznymi strategiami leczenia. Wraz z szybkim rozwojem sztucznej inteligencji (AI), techniki uczenia maszynowego i wizji komputerowej są coraz częściej stosowane do automatyzacji proces w klasyfikacji raka piersi i segmentacji obrazu. Niniejsze badanie koncentruje się na opracowaniu inteligentnej struktury, kt ra integruje rekurencyjną eliminację cech (RFE) z klasyfikatorem maszyny wektor w nośnych (SVM) w celu zwiększenia dokladności i niezawodności wykrywania i analizy raka piersi. Wyniki eksperymentalne pokazują, że polączenie technik segmentacji, optymalizacji cech opartej na RFE i klasyfikacji SVM znacznie poprawia wydajnośc diagnostyczną w por wnaniu z konwencjonalnymi podejściami uczenia maszynowego. Model osiąga wysoką dokladnośc, precyzję i wycofanie, dzięki czemu nadaje się do zastosowań klinicznych, w kt rych niezawodnośc ma kluczowe znaczenie.
ThriftBooks sells millions of used books at the lowest everyday prices. We personally assess every book's quality and offer rare, out-of-print treasures. We deliver the joy of reading in recyclable packaging with free standard shipping on US orders over $15. ThriftBooks.com. Read more. Spend less.