Рак молочной железы сегодня является одной из главных причин смерти от онкологии у женщин; ранняя диагностика этого заболевания может снизить смертность. Исследования и разработка средств выявления рака особенно важны, так как показатели смертности и распространения заболевания до сих пор остаются высокими. Маммография является наиболее широко используемым инструментом для раннего выявления рака молочной железы. Однако многие исследования показали, что радиологи могут не обнаружить значительную часть аномалий. Можно разработать компьютерные алгоритмы для улучшения диагностической информации на маммограммах и помочь рентгенологу повысить точность диагностики. В этой статье мы предлагаем две системы, состоящие из различных методов экстракции признаков и классификации. С помощью этих систем мы смогли добиться точности 95-96%, что позволит значительно облегчить работу врачей-онкологов, повысив точность их диагностики.
Original languageRussian
Pages (from-to)124-131
Number of pages8
JournalПроцессы управления и устойчивость
Volume9
StatePublished - 2022
EventControl Processes and Stability - Факультет прикладной математики – процессов управления, Санкт-Петербург, Russian Federation
Duration: 4 Apr 20228 Apr 2022
Conference number: LIII
http://cpsconf.ru
http://cpsconf.ru/about/

ID: 98304668