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Il cancro ai polmoni è una delle principali cause di morte in tutto il mondo e si riferisce alla crescita incontrollata di cellule anormali nel polmone. Se non trattata, questa crescita può diffondersi oltre il polmone attraverso la procedura delle metastasi nei tessuti vicini e in diverse parti del corpo. I metodi di elaborazione delle immagini sono usati comunemente in varie aree mediche per migliorare il rilevamento preventivo e le fasi di trattamento, in cui il lasso di tempo o l'intervallo è molto importante per identificare la malattia nel paziente il più velocemente possibile, specialmente in molti tumori. Il metodo proposto utilizza il primo rilevamento del tessuto della massa polmonare utilizza la segmentazione con filtraggio, operazione morfologica ecc. La tecnica di estrazione delle caratteristiche geometriche è usata per calcolare le caratteristiche statistiche. Infine, la classificazione e la predizione sono fatte usando le caratteristiche geometriche sono fuse con il classificatore di Machine Learning. I risultati della classificazione indicano se l'immagine CT è un'immagine normale o cancerosa.