Abdulkader Helwan / Rahib Abiyev
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Questo libro mira a sviluppare un sistema intelligente di identificazione del cancro al seno (ICBIS) basato su tecniche di elaborazione delle immagini e classificatori di reti neurali. Recentemente, molti ricercatori hanno sviluppato sistemi di riconoscimento delle immagini per classificare i tumori al seno utilizzando diverse tecniche di elaborazione delle immagini e di classificazione. La sfida consiste nell’estrazione delle caratteristiche reali che distinguono i tumori benigni da quelli maligni. Le classificazioni delle immagini del cancro al seno sono state eseguite utilizzando le caratteristiche di forma e consistenza delle immagini. L’asimmetria, la rotondità, i livelli di intensità e altro ancora sono le caratteristiche precise di forma e consistenza che distinguono i due tipi di tumori al seno. Le tecniche di elaborazione delle immagini vengono utilizzate per rilevare il tumore ed estrarre la regione di interesse dalla mammografia. Per il rilevamento delle immagini sono state eseguite le seguenti operazioni di elaborazione dei dati: soglia, filtraggio e regolazioni, rilevamento dei bordi Canny e alcune operazioni morfologiche. Le caratteristiche di forma e texture vengono quindi estratte utilizzando l’algoritmo GLCM (Gray-Level Co-Occurrence Matrix) al fine di classificare accuratamente le mammografie in tumori normali, benigni e maligni.
