Sistema CAD para la clasificación del cáncer de mama a partir de imágenes de mamografía

Una guía completa para principiantes en investigación
Artikelnummer: 978-620-5-86076-2
Einband: Kartonierter Einband (Kt)
Verfügbarkeit: Folgt in ca. 10 Arbeitstagen
CHF 47.90
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Este exhaustivo texto sobre el sistema CAD para la clasificación del cáncer de mama a partir de imágenes de mamografías está diseñado para investigadores en procesamiento de imágenes y señales biomédicas. Este libro ofrece una introducción a las imágenes de mamografía y a la clasificación del cáncer a partir de estas imágenes. El cáncer de mama es una de las principales causas de muerte entre las mujeres y la segunda después del cáncer de pulmón. Con el fin de reducir las biopsias innecesarias que provocan ansiedad en las pacientes y costes sanitarios, es importante mejorar la precisión de la interpretación de las lesiones mamográficas, aumentando así el valor predictivo positivo de la mamografía. El sistema CAD actual se utiliza clínicamente como segundo lector para la detección del cáncer de mama. Utilizando el CAD existente, la microcalcificación puede obtener un mejor rendimiento de detección, pero el rendimiento de detección de la masa no es satisfactorio. Este trabajo presenta un método para detectar eficazmente las anomalías de masa y clasificar las lesiones como malignas o benignas. Las lesiones malignas se clasifican además en tipos de cáncer de mama maligno. El sistema propuesto utiliza técnicas híbridas de procesamiento de imágenes para mejorar la precisión del sistema existente.

Este exhaustivo texto sobre el sistema CAD para la clasificación del cáncer de mama a partir de imágenes de mamografías está diseñado para investigadores en procesamiento de imágenes y señales biomédicas. Este libro ofrece una introducción a las imágenes de mamografía y a la clasificación del cáncer a partir de estas imágenes. El cáncer de mama es una de las principales causas de muerte entre las mujeres y la segunda después del cáncer de pulmón. Con el fin de reducir las biopsias innecesarias que provocan ansiedad en las pacientes y costes sanitarios, es importante mejorar la precisión de la interpretación de las lesiones mamográficas, aumentando así el valor predictivo positivo de la mamografía. El sistema CAD actual se utiliza clínicamente como segundo lector para la detección del cáncer de mama. Utilizando el CAD existente, la microcalcificación puede obtener un mejor rendimiento de detección, pero el rendimiento de detección de la masa no es satisfactorio. Este trabajo presenta un método para detectar eficazmente las anomalías de masa y clasificar las lesiones como malignas o benignas. Las lesiones malignas se clasifican además en tipos de cáncer de mama maligno. El sistema propuesto utiliza técnicas híbridas de procesamiento de imágenes para mejorar la precisión del sistema existente.

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VerlagEdiciones Nuestro Conocimiento
EinbandKartonierter Einband (Kt)
Erscheinungsjahr2023
Seitenangabe76 S.
AusgabekennzeichenSpanisch
MasseH22.0 cm x B15.0 cm x D0.5 cm 131 g
AutorGeorge M., Jayesh / Sankar S., Perumal

Über den Autor Jayesh George M.

Jayesh George M est professeur assistant au département d'électronique et de communication du Vimal Jyothi Engineering College, Kannur, Kerala. Son domaine de spécialisation est le traitement des images et des signaux biomédicaux. Il est diplômé de l'Université Anna de Chennai. Il prépare un doctorat à l'université technologique APJ Abdul Kalam, au Kerala.

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