Abdulkader Helwan / Rahib Abiyev
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Este livro tem como objetivo desenvolver um sistema inteligente de identificação do cancro da mama (ICBIS) baseado em técnicas de processamento de imagens e classificador de rede neural. Recentemente, muitos investigadores desenvolveram sistemas de reconhecimento de imagens para classificar tumores de cancro da mama utilizando diferentes técnicas de processamento e classificação de imagens. O desafio é a extração das características reais que distinguem o tumor benigno do maligno. As classificações das imagens de cancro da mama foram realizadas utilizando as características de forma e textura das imagens. A assimetria, a redondeza, os níveis de intensidade e outros são as características exatas de forma e textura que distinguem os dois tipos de tumores da mama. Técnicas de processamento de imagem são usadas para detectar tumores e extrair a região de interesse da mamografia. As seguintes operações de processamento de dados foram realizadas para a detecção de imagens: limiar, filtragem e ajustes, detecção de bordas Canny e algumas operações morfológicas. As características de forma e textura são então extraídas usando o algoritmo GLCM (Gray-Level Co-Occurrence Matrix) para classificar com precisão as mamografias em tumores normais, benignos e malignos.
