Neuware -Il cancro al seno � una malattia orrenda dopo il cancro della pelle che � pi� comune nella donna ed � una delle cause principali dell'aumento del tasso di mortalit�. La mammografia di screening � la procedura operativa per individuare le masse e le anomalie legate al cancro al seno. Le mammografie digitali sono la fonte operativa pi� importante che aiuta a individuare precocemente il cancro nelle donne senza sintomi e a diagnosticare il cancro nelle donne con sintomi come il dolore nel nodulo, lo scarico del capezzolo che diminuisce le morti e aumenta le possibilit� di sopravvivenza. Di solito il medico non pu� dedicare pi� tempo a un paziente per soppesare i reclami e suggerire una possibile diagnosi prendendo in considerazione i dati precedenti; durante questa fase, c'� pi� possibilit� di errori medici e diagnosi sbagliate. Utilizzando l'apprendimento automatico nella diagnosi del cancro al seno si migliora l'accuratezza riducendo gli errori di classificazione e si risparmia tempo nella diagnosi. Il lavoro proposto � la classificazione istintiva delle immagini mammografiche come benigno, maligno e normale utilizzando vari algoritmi di apprendimento automatico. La classificazione � una tecnica di identificazione utilizzata per classificare i dati consolidati in diverse categorie.Books on Demand GmbH, �berseering 33, 22297 Hamburg 92 pp. Italienisch.

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Bibliografische Details

Titel: Previsione del cancro al seno utilizzando vari metodi di apprendimento automatico
Verlag: Edizioni Sapienza Nov 2021
Erscheinungsjahr: 2021
Sprache: Italienisch
ISBN-10: 6204307266
ISBN-13: 9786204307268
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 220 mm, H�he: 150 mm, Tiefe: 6 mm
Gewicht: 155 Gramm

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Inhaltsangabe

Il cancro al seno � una malattia orrenda dopo il cancro della pelle che � pi� comune nella donna ed � una delle cause principali dell'aumento del tasso di mortalit�. La mammografia di screening � la procedura operativa per individuare le masse e le anomalie legate al cancro al seno. Le mammografie digitali sono la fonte operativa pi� importante che aiuta a individuare precocemente il cancro nelle donne senza sintomi e a diagnosticare il cancro nelle donne con sintomi come il dolore nel nodulo, lo scarico del capezzolo che diminuisce le morti e aumenta le possibilit� di sopravvivenza. Di solito il medico non pu� dedicare pi� tempo a un paziente per soppesare i reclami e suggerire una possibile diagnosi prendendo in considerazione i dati precedenti; durante questa fase, c'� pi� possibilit� di errori medici e diagnosi sbagliate. Utilizzando l'apprendimento automatico nella diagnosi del cancro al seno si migliora l'accuratezza riducendo gli errori di classificazione e si risparmia tempo nella diagnosi. Il lavoro proposto � la classificazione istintiva delle immagini mammografiche come benigno, maligno e normale utilizzando vari algoritmi di apprendimento automatico. La classificazione � una tecnica di identificazione utilizzata per classificare i dati consolidati in diverse categorie.

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