
В данной статье представлена разработка программы "Алгоритм обнаружения заболеваний через медицинские изображения", ориентированной на раннюю диагностику рака молочной железы с помощью маммографических изображений. Рак молочной железы является одним из наиболее распространенных онкологических заболеваний среди женщин, и раннее выявление опухоли существенно влияет на выживаемость пациентов. В рамках работы предложено использование Python и таких библиотек, как Tkinter, OpenCV, Pillow и NumPy, для создания эффективной системы диагностики. Важной частью работы является описание структуры молочной железы и роль различных типов тканей в диагностике опухолей. Также рассматриваются методы обработки изображений, такие как обнаружение краев, фильтрация и анализ текстур, которые применяются для повышения точности диагностики. Использование современных библиотек и алгоритмов для анализа изображений позволяет повысить точность и надежность диагностики рака молочной железы, а также снизить вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором.
классификация, рак молочной железы, маммография, диагностики, Tkinter, опухоль, медицинские изображения., T1-995, Technology (General)
классификация, рак молочной железы, маммография, диагностики, Tkinter, опухоль, медицинские изображения., T1-995, Technology (General)
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
