Wykrywanie raka piersi wspomagane sztuczną inteligencją

Rak piersi pozostaje jedn¿ z najbardziej rozpowszechnionych i zagräaj¿cych ¿yciu chorób dotykaj¿cych kobiety na cäym ¿wiecie. Wczesne i dok¿adne wykrywanie odgrywa kluczow¿ rol¿ w poprawie wskäników prze¿ywalno¿ci i kierowaniu skutecznymi strategiami leczenia. Wraz z szybkim rozwojem sztucznej inteligencji (AI), techniki uczenia maszynowego i wizji komputerowej s¿ coraz cz¿¿ciej stosowane do automatyzacji procesów klasyfikacji raka piersi i segmentacji obrazu. Niniejsze badanie koncentruje si¿ na opracowaniu inteligentnej struktury, która integruje rekurencyjn¿ eliminacj¿ cech (RFE) z klasyfikatorem maszyny wektorów no¿nych (SVM) w celu zwi¿kszenia dok¿adno¿ci i niezawodno¿ci wykrywania i analizy raka piersi. Wyniki eksperymentalne pokazuj¿, ¿e po¿¿czenie technik segmentacji, optymalizacji cech opartej na RFE i klasyfikacji SVM znacznie poprawia wydajno¿¿ diagnostyczn¿ w porównaniu z konwencjonalnymi podej¿ciami uczenia maszynowego. Model osi¿ga wysok¿ dok¿adno¿¿, precyzj¿ i wycofanie, dzi¿ki czemu nadaje si¿ do zastosowä klinicznych, w których niezawodno¿¿ ma kluczowe znaczenie.