DARKNET-53 Convolutional Neural Network-Based Image Processing for Breast Cancer Detection
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is a common type of cancer in women, denoted by the uncontrolled growth of cells in breast tissue. Thus, manually detecting breast cancer is time-consuming and necessitates automated systems. Existing breast cancer screening methods often have limited efficacy and may delay detection and complicate the individual treatment planning process. However, early detection of breast cancer can be costly and impact the accuracy of diagnosis. To address this issue, we introduce a Darknet-53 Convolutional Neural Network (darknet-53CNN) approach for classifying breast cancer images and improving precision. Furthermore, we utilise the Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) technique to pre-process breast cancer images to enhance image quality. Furthermore, we evaluate the intensity level of pixel images by feature extraction using the Haralick Grey-Level Co-Occurrence Matrix (HGLCM) technique. Finally, the DarkNet-53 CNN method improves the accuracy of detecting breast cancer and classifying images as benign or malignant. The proposed algorithm evaluates the specificity, sensitivity, accuracy and precision of predictive test results based on the classification of breast cancer images. Moreover, the accuracy of the proposed method has increased to 95.6% compared to the methods obtained from previous approaches.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».