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El cáncer de mama se ha clasificado como el cáncer número uno entre las mujeres indias, con tasas tan altas como 25,8 por cada 1.00.000 mujeres y una tasa de mortalidad de 12,7 por cada 1.00.000. El cáncer de mama es el más frecuente entre todos los cánceres de la mujer en el mundo, y es la principal causa de muerte por cáncer en todo el mundo. La detección precoz del cáncer de mama puede aumentar considerablemente las posibilidades de supervivencia. La mamografía es una modalidad bien establecida para la detección precoz del cáncer de mama. Sin embargo, existen fallos interpretativos por…mehr

Produktbeschreibung
El cáncer de mama se ha clasificado como el cáncer número uno entre las mujeres indias, con tasas tan altas como 25,8 por cada 1.00.000 mujeres y una tasa de mortalidad de 12,7 por cada 1.00.000. El cáncer de mama es el más frecuente entre todos los cánceres de la mujer en el mundo, y es la principal causa de muerte por cáncer en todo el mundo. La detección precoz del cáncer de mama puede aumentar considerablemente las posibilidades de supervivencia. La mamografía es una modalidad bien establecida para la detección precoz del cáncer de mama. Sin embargo, existen fallos interpretativos por parte de los radiólogos a la hora de leer las mamografías, y existen diferencias inter e intraobservacionales entre ellos. En busca de una alta precisión, este trabajo pretende desarrollar un sistema automatizado de Diagnóstico Asistido por Ordenador (CAD) que detecte las masas malignas a partir de las mamografías. La mamografía se utiliza habitualmente como herramienta de cribado del cáncer de mama, ya que puede detectar cualquier cambio anatómico en la mama cancerosa en forma de presencia de masas o microcalcificaciones. En los últimos tiempos se ha probado la termografía para la detección precoz del cáncer de mama.
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Autorenporträt
Asim Ali Khan es profesor asociado del Departamento de Electricidad e Instrumentación del Instituto de Ingeniería y Tecnología Sant Longowal, Longowal. Cuenta con 23 años de experiencia docente e investigadora. Su área de investigación incluye el procesamiento biomédico de imágenes, el aprendizaje automático y los sistemas basados en borrones.