Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/ Современные инноваци...arrow_drop_down
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
versions View all 2 versions
addClaim

This Research product is the result of merged Research products in OpenAIRE.

You have already added 0 works in your ORCID record related to the merged Research product.

Разработка алгоритма обнаружения заболеваний с помощью медицинских изображений и их экспериментальная проверка

Разработка алгоритма обнаружения заболеваний с помощью медицинских изображений и их экспериментальная проверка

Abstract

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.

Keywords

классификация, рак молочной железы, маммография, диагностики, Tkinter, опухоль, медицинские изображения., T1-995, Technology (General)

  • BIP!
    Impact byBIP!
    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
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
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).
BIP!Citations provided by BIP!
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.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
0
Average
Average
Average
gold