Morphological and Otsu’s Technique Based Mammography Mass Detection and Deep Neural Network Classifier Based Prediction
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is a leading cause of death among women. The death rate is reduced when this disease is detected early with the help of mammography. Deep learning is a method that radiologists use and request to help them make more accurate diagnoses and enhance their outcome predictions. This work presents a novel strategy comprising a pre-processing method and a mix of morphological and multi-thresholding using Otsu's technique based segmentation technique, which was tested on the Mini-MIAS dataset of 322 images. For Speed-Up Robust Features (SURF) selection, the inbuilt feature extraction is done utilizing multiple colour and texture features approaches. At the classification level, a new layer is added that performs 70 percent training and 30 percent testing of the deep neural network. There are two primary steps in the training phase: (1) Develop a model for dividing breast tissue into dense and non-dense categories. (2) Develop a model for classifying breast regions into mass and non-mass. The results show that the accuracy rate of the proposed automated DL approach is higher than that of other state-of-the-art models. The average accuracy (ACC) rates of the three types of cancer, i.e., normal, benign, and malignant cancer, utilizing the suggested method are 91 percent, 94 percent, and 93 percent, respectively, according to experimental results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».