Detección de cáncer cervical utilizando red neuronal profunda y algoritmo de optimización híbrido de planta de rueda hidráulica
Autores: Alzakari, Sarah A.; Alhussan, Amel Ali; Towfek, S.K.; Metwally, Marwa; Salem, Dina Ahmed
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Detección de cáncer cervical utilizando red neuronal profunda y algoritmo de optimización híbrido de planta de rueda hidráulica
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
El cáncer de cuello uterino es una de las principales causas de mortalidad en el mundo.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
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Citaciones: Sin citaciones
Más del 85% de las muertes por cáncer de cuello uterino en el mundo ocurren en naciones menos desarrolladas, causando una mortalidad temprana entre las mujeres. En este documento, proponemos un enfoque novedoso para la clasificación temprana del cáncer de cuello uterino basado en un nuevo algoritmo de selección de características y método de clasificación.
Descripción
Más del 85% de las muertes por cáncer de cuello uterino en el mundo ocurren en naciones menos desarrolladas, causando una mortalidad temprana entre las mujeres. En este documento, proponemos un enfoque novedoso para la clasificación temprana del cáncer de cuello uterino basado en un nuevo algoritmo de selección de características y método de clasificación.