Neuware -Cervical cancer, the second most common cancer globally, is highly curable if detected early. However, rural areas face high mortality rates due to poor resources and limited screening programs. Automated diagnosis can address these gaps by distinguishing abnormal Pap smear cells based on nuclear shape. This study evaluates segmentation methods on the AGMC-TU Pap-Smear dataset, achieving a classification accuracy of 92.83% with SVM Linear and improving to 97.65% using optimized features and the FCM method. Accurate nucleus segmentation is crucial for reliable abnormal cell prediction, enhancing cervical cancer screening efficacy.Books on Demand GmbH, �berseering 33, 22297 Hamburg 72 pp. Englisch.

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Bibliografische Details

Titel: Nucleus Segmentation for Cervical Cancer Screening with Pap Smears
Verlag: LAP LAMBERT Academic Publishing Nov 2024
Erscheinungsjahr: 2024
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3659873713
ISBN-13: 9783659873713
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 220 mm, H�he: 150 mm, Tiefe: 5 mm
Gewicht: 125 Gramm

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Inhaltsangabe

Cervical cancer, the second most common cancer globally, is highly curable if detected early. However, rural areas face high mortality rates due to poor resources and limited screening programs. Automated diagnosis can address these gaps by distinguishing abnormal Pap smear cells based on nuclear shape. This study evaluates segmentation methods on the AGMC-TU Pap-Smear dataset, achieving a classification accuracy of 92.83% with SVM Linear and improving to 97.65% using optimized features and the FCM method. Accurate nucleus segmentation is crucial for reliable abnormal cell prediction, enhancing cervical cancer screening efficacy.

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