Un marco híbrido de aprendizaje profundo con fusión a nivel de decisión para la predicción de la supervivencia del cáncer de mama
Autores: Othman, Nermin Abdelhakim; Abdel-Fattah, Manal A.; Ali, Ahlam Talaat
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Un marco híbrido de aprendizaje profundo con fusión a nivel de decisión para la predicción de la supervivencia del cáncer de mama
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Avances tecnológicos en el área médica
Detección de cáncer de mama
Modelo de aprendizaje profundo
Datos multi-ómicos
Predicciones de supervivencia del paciente
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 20
Citaciones: Sin citaciones
Debido a los avances tecnológicos y su uso en el área médica, se han desarrollado muchos métodos y estrategias nuevos para abordar desafíos complejos de la vida real. La detección temprana del cáncer de mama y su clasificación son cruciales. La detección temprana aumenta considerablemente la probabilidad de supervivencia, lo que nos motiva a contribuir a diferentes técnicas de detección desde un punto de vista técnico.
Descripción
Debido a los avances tecnológicos y su uso en el área médica, se han desarrollado muchos métodos y estrategias nuevos para abordar desafíos complejos de la vida real. La detección temprana del cáncer de mama y su clasificación son cruciales. La detección temprana aumenta considerablemente la probabilidad de supervivencia, lo que nos motiva a contribuir a diferentes técnicas de detección desde un punto de vista técnico.