Detecção auxiliada por computador de IDC usando arquiteturas neurais profundas - Tangudu, Naresh;Nagaraju, Osru
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O cancro da mama é o tipo de cancro mais frequente nas mulheres. As taxas de sobrevivência e o prognóstico do cancro da mama variam muito em função do estádio em que é detectado. Consequentemente, o tratamento é mais eficaz se o cancro for diagnosticado precocemente. Áreas de tecido de carcinoma ductal invasivo (CDI) em imagens de lâminas inteiras (WSI) de cancro da mama: uma abordagem para diagnóstico automático e análise visual (BCa). Os métodos de aprendizagem profunda envolvem modelos computacionais do processo de aprendizagem e são métodos de aprendizagem a partir de dados. Este método é…mehr

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Produktbeschreibung
O cancro da mama é o tipo de cancro mais frequente nas mulheres. As taxas de sobrevivência e o prognóstico do cancro da mama variam muito em função do estádio em que é detectado. Consequentemente, o tratamento é mais eficaz se o cancro for diagnosticado precocemente. Áreas de tecido de carcinoma ductal invasivo (CDI) em imagens de lâminas inteiras (WSI) de cancro da mama: uma abordagem para diagnóstico automático e análise visual (BCa). Os métodos de aprendizagem profunda envolvem modelos computacionais do processo de aprendizagem e são métodos de aprendizagem a partir de dados. Este método é análogo ao funcionamento do cérebro humano, em que os traços mais representativos e valiosos são interpretados em diferentes níveis ou camadas, resultando numa representação hierárquica aprendida. Em vários domínios, incluindo a compreensão da fala e a identificação de objectos, estes métodos demonstraram ter um desempenho superior ao das abordagens tradicionais para as questões mais difíceis. O procedimento proposto nesta tese pode abrir uma nova direção na obtenção de uma técnica de previsão do cancro da mama. Fundamentalmente, existem dois tipos de carcinoma ductal nas mulheres e o tumor do carcinoma ductal. O cancro dos órgãos internos é também conhecido por DCIS ou Carcinoma Intra-ductal.
Autorenporträt
El Dr. Naresh Tangudu trabaja como profesor asistente en el Instituto de Tecnología y Gestión de Aditya, Tekkali en el departamento de TI. Sus intereses incluyen ingeniería de software, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, IoT y seguridad.