Prediction breast cancer in fine needle aspiration images using machine learning

Yılda tahmini 1,5 milyon yeni vaka ile meme kanseri, hastalığın yüksek ölüm oranı nedeniyle dünya çapında kritik bir sağlık sorunudur. Aynı zamanda kadınlar arasında en sık görülen kanserdir ve dünya çapında bu demografideki tüm kanser vakalarının %16'sını oluşturmaktadır. Mamografi, meme kanserini erken evrelerinde tespit etmenin en başarılı yoludur ve erken müdahaleye olanak tanır. Meme kanseri erken evrelerinde ultrason, manyetik rezonans görüntüleme ve bilgisayarlı tomografi kullanılarak tespit edilebilir, ancak bu yöntemler bu anormallikleri araştırma ve teşhis etmede diğer yöntemler kadar iyi değildir. dijital mamografi görüntüleri kullanılarak kanserli tümörler. Bu sayede radyolog uzmanları tarafından gerçekleştirilen bu görüntülerin teşhis çalışması, bu çalışmada sunulan metodoloji ile geliştirilecek sistem tarafından desteklenecektir. Bu nedenle, önerilen metodoloji ile hızlı ve etkili bir teşhis hastalığın tedavisi için temel öneme sahip olduğundan, teşhisin çevikliğinin ve etkinliğinin artması ve böylece hastaların iyileşme şanslarının artması bekleniyordu. .