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Il cancro al seno è una delle forme più comuni di cancro che si trovano nelle donne. La mammografia è un metodo comunemente usato per la diagnosi del cancro al seno. La mammografia è una radiografia ad altissima risoluzione spaziale del seno. Le mammografie devono essere sottoposte a screening per verificare la presenza di lesioni anomale e possibilmente pericolose. La diagnosi assistita dal computer è stata un'area di ricerca attiva per individuare automaticamente le anomalie in una mammografia. Il fulcro di questa tesi è il rilevamento automatico delle microcalcificazioni in una mammografia utilizzando l'elaborazione di immagini sfocate. La microcalcificazione è uno dei primi segni di cancro al seno, che a volte è difficile da rilevare a causa delle sue piccole dimensioni, del basso contrasto e del confine sfocato. Gli algoritmi fuzzy sviluppati in questo lavoro analizzano un'immagine a livello di pixel, rilevano le anomalie e identificano i bordi delle anomalie utilizzando operatori fuzzy. Il sistema fuzzy sviluppato viene applicato ad una serie di mammografie ad alta risoluzione per convalidarne le prestazioni. I risultati dimostrano chiaramente la fattibilità e l'efficacia dell'approccio proposto.
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